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硕士生杨恺赴美国旧金山参加AAAI-2017会议,并在会上作报告

2017年2月4--9日,硕士生杨恺赴美国旧金山参加了AAAI--2017会议,并在会上作“TaGiTeD:Predictive Task Guided Tensor Decomposition for Representation Learning from Electronic Health Records报告。该研究针对医疗领域中高维稀疏的数据特性,提出一种有监督的张量分解模型,学习有效且具有可解释性的数据特征,得到了与会者的广泛关注。