ترجمه فارسی مقاله شبکه‌های InVAErt برای استنتاج مستهلک شده و تجزیه و تحلیل قابلیت شناسایی مدل‌های همودینامیک پارامتر یکپارچه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی InVAErt networks for amortized inference and identifiability analysis of lumped parameter hemodynamic models
عنوان مقاله به فارسی شبکه‌های InVAErt برای استنتاج مستهلک شده و تجزیه و تحلیل قابلیت شناسایی مدل‌های همودینامیک پارامتر یکپارچه
نویسندگان Guoxiang Grayson Tong, Carlos A. Sing Long, Daniele E. Schiavazzi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 22
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Numerical Analysis,Artificial Intelligence,Computational Engineering, Finance, and Science,Machine Learning,تجزیه و تحلیل عددی , هوش مصنوعی , مهندسی محاسباتی , امور مالی و علوم , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 15 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Estimation of cardiovascular model parameters from electronic health records (EHR) poses a significant challenge primarily due to lack of identifiability. Structural non-identifiability arises when a manifold in the space of parameters is mapped to a common output, while practical non-identifiability can result due to limited data, model misspecification, or noise corruption. To address the resulting ill-posed inverse problem, optimization-based or Bayesian inference approaches typically use regularization, thereby limiting the possibility of discovering multiple solutions. In this study, we use inVAErt networks, a neural network-based, data-driven framework for enhanced digital twin analysis of stiff dynamical systems. We demonstrate the flexibility and effectiveness of inVAErt networks in the context of physiological inversion of a six-compartment lumped parameter hemodynamic model from synthetic data to real data with missing components.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

برآورد پارامترهای مدل قلبی عروقی از سوابق سلامت الکترونیکی (EHR) یک چالش مهم در درجه اول به دلیل عدم شناسایی است.عدم شناسایی ساختاری هنگامی بوجود می آید که یک منیفولد در فضای پارامترها به یک خروجی مشترک ترسیم شود ، در حالی که عدم شناسایی عملی می تواند به دلیل داده های محدود ، اشتباه اشتباه مدل یا فساد نویز منجر شود.برای پرداختن به مشکل معکوس بدبختی حاصل ، رویکردهای استنباط مبتنی بر بهینه سازی یا بیزی معمولاً از منظم استفاده می کنند و از این طریق امکان کشف چندین راه حل را محدود می کنند.در این مطالعه ، ما از شبکه های Invaert ، یک چارچوب مبتنی بر شبکه عصبی مبتنی بر داده برای تجزیه و تحلیل دوقلوی دیجیتال پیشرفته سیستم های دینامیکی سفت استفاده می کنیم.ما انعطاف پذیری و اثربخشی شبکه های Invaert را در زمینه وارونگی فیزیولوژیکی یک مدل همودینامیک پارامتر شش محفظه از داده های مصنوعی به داده های واقعی با اجزای گمشده نشان می دهیم.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.