基于联邦学习的支持向量分类器实现精准自闭症谱系障碍预测 (SVCFL)
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用四个数据集，采用联邦学习方法收集数据并使用支持向量分类器方法进行诊断，本文讨论了这种障碍的早期诊断。利用这种方法，我们预测孤独症谱系障碍的准确率达到 99％，结果改善了 13％。
该研究提出了一种深度学习方法，使用Siamese验证框架扩展稀缺数据，解决数据不平衡和样本异质性，使用Path Signature来纵向解读两个时间点的数据，实现早期自闭症的诊断。
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