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摘要
在人工智能技术迅猛发展的背景下,医疗行业正在朝着智能化的方向迈进。自动分
类医疗数据流能够协助医生诊断疾病,从而降低死亡率。然而,由于患者个体特异性,
训练数据与测试数据的分布通常存在差异,这导致现有的测试时间适应方法出现了错误
积累和灾难性遗忘的问题。为了解决上述问题,本文致力于研究基于持续测试时间适应
的医疗数据流分类方法。具体而言,研究内容包括:
(1)针对持续测试时间适应中的错误积累和灾难性遗忘问题,本文提出了一种基
于持续测试时间适应的医疗数据流分类方法,即PGCTA。PG
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