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本研究提出了FedMetaMed框架,旨在解决分布式医疗系统中患者数据异构性对个性化药物开发的影响。通过引入积累傅里叶聚合和协作转移优化策略,提升了全球知识聚合的稳定性和个性化模型的性能,实验结果表明该方法优于现有技术。

FedMetaMed: Federated Meta-Learning for Personalized Medication in Distributed Healthcare Systems

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-05T00:00:00Z
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