基于半监督学习的骨科植入物推荐系统应用研究

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硅/银羟基磷灰石涂层分别能提高金属植入物生物相容性与抗菌性。利用"Wide&Deep"和密集网络结构推荐系统,结合半监督学习训练推荐骨科植入材料比例,为每位患者提供针对性骨病治疗与康复方案。系统能解决病例特征多类型、标注数据量少的复杂问题,获得优化多特征融合网络结构的半监督学习优化算法,在测试数据集上获得高准确度的骨科植入方案推荐,为医生提供临床智能决策支持。
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