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[发明专利]用于调节体腔中的血流量的系统、装置以及方法-CN201980081739.0在审
发明人： O·拉兹;Y·肖哈特;L·阿维托夫;R·班纳利 -专利权人：瑞普医药有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61M60/126 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及血流量调节系统和相关联的方法，并且在某些实施例中，包含可调节的血流量调节装置，所述可调节的血流量调节装置包含内管，联接至所述内管的可膨胀的构件，近侧控制手柄，所述近侧控制手柄包含控制器，所述控制器操作地联接至所述构件并且被构造成控制所述构件的膨胀，以及下游尖端构件，所述下游尖端构件联接至所述内管的在所述构件的远侧的远侧部分。所述尖端构件联接至第一流体压力传感器。第二流体压力传感器联接至所述内管的在所述构件的近侧的一部分。
用于调节体腔中的血流系统装置以及方法

[发明专利]基于人工神经网络的自动化数据切片-CN202010473418.X在审
发明人： R·博瑞尔;E·法尔彻;O·拉兹;A·兹罗尼克 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种用于基于人工神经网络(ANN)进行自动化数据切片的方法、装置和计算机程序产品。该方法包括：获得ANN，其中ANN被配置为提供对数据实例的预测、其中ANN包括在节点之间具有互连的节点集合；基于ANN的节点的子集确定属性向量；基于属性向量，确定多个数据切片；获得包括测试数据实例的测试数据集；对于每个数据切片，计算ANN在该数据切片上的性能测量，其中所述计算基于ANN在映射到数据切片的每个测试数据实例上的应用；以及基于数据切片的性能测量的至少一部分来执行动作。
基于人工神经网络自动化数据切片

[发明专利]用于机器学习性能测试和改进的数据分片-CN202010434033.2在审
发明人： R·博瑞尔;E·法尔彻;O·拉兹;A·兹罗尼克 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：用于机器学习性能测试和改进的数据分片。用于识别和改进表现不佳的机器学习ML的方法和计算机程序产品。该方法包括基于表示利用ML模型的系统的要求的功能模型对ML模型的数据进行分片。功能模型包括属性集合和相应的值域。每个数据分片与功能模型的一个或多个属性的不同估值相关联。基于属性的估值，将ML模型的每个数据实例映射到一个或多个数据分片。对于每个数据分片，基于ML模型在映射到数据分片的每个数据实例上的应用来计算ML模型的性能测度。可基于数据分片的性能测度来执行ML模型是否符合目标性能要求的确定。
用于机器学习性能测试改进数据分片

[发明专利]用于识别对预测器具有不利影响的数据漂移的方法和装置-CN202010322807.2在审
发明人： E·法尔基;O·拉兹;M·扎马诺维奇 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于识别对预测器具有不利影响的数据漂移的方法和装置。所述方法包括：获得在特征空间中的实例的基线数据集，每个实例与标签相关联；基于基线数据集，在特征空间中确定一组集群；基于基线数据集，确定在一组集群上的实例的基线分布；针对每个集群，计算每个集群的预测器的性能度量，预测器被配置为估计实例的估计标签，性能度量指示预测器对集群所包括的基线数据集的一部分的成功估计；获得第二数据集，第二数据集包括在特征空间中的实例；确定在一组集群上的实例的第二分布，所述确定第二分布是基于第二数据集；基于第二分布和基线分布，并且基于一组集群中的至少一个集群的性能度量，识别第二数据集相对于基线数据集的数据漂移。
用于识别预测器具不利影响数据漂移方法装置