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生物医学数据迁移学习应用论文
摘要：随着生物医学领域的发展，大量的生物医学数据被收集和存储。然而，由于数据存储、处理和分析的复杂性，生物医学数据迁移学习应用成为解决数据异构性、数据不足等问题的重要手段。本文将探讨生物医学数据迁移学习应用的优势、挑战以及解决方案，以期为相关研究和实践提供参考。
关键词：生物医学；数据迁移学习；应用；异构性；数据不足
一、引言
（一）生物医学数据迁移学习应用的优势
1.跨领域知识共享
1.1跨领域知识整合：生物医学领域涉及多个学科，数据迁移学习可以将不同领域的知识进行整合，提高数据利用效率。
1.2拓展数据来源：通过数据迁移学习，可以将其他领域的相关数据进行
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