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Résumé : Une méthode utilise le langage naturel pour l'analyse visuelle d'un ensemble de données. Une visualisation de données est affichée sur la base d'un premier ensemble de données. La méthode extrait ensuite des phrases analytiques d'une commande en langage naturel liée à la visualisation des données. La méthode calcule des centres de conversation basés sur les phrases analytiques et calcule des fonctions analytiques associées aux centres de conversation, créant ainsi des phrases fonctionnelles. Le procédé met à jour la visualisation des données en fonction des phrases fonctionnelles. Le procédé extrait ensuite des phrases analytiques d'une seconde commande en langage naturel liée à la visualisation de données mise à jour, et calcule des centres de conversation temporaires à partir de ces phrases analytiques. Le procédé calcule ensuite la cohésion entre les premières phrases analytiques et les secondes phrases analytiques pour construire un ensemble de centres de conversation, et calcule des fonctions analytiques à partir de cet ensemble de centres de conversation, créant ainsi des phrases fonctionnelles. Le procédé met à jour la visualisation des données sur la base des phrases fonctionnelles créées.
26 février 2023
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1er février 2023
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Lisez ce document de recherche, co-écrit par Russ Greiner, boursier et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Canada : Vers un système de santé apprenant basé sur l'intelligence artificielle pour la prédiction de la mortalité au niveau de la population à l'aide d'électrocardiogrammes
31 janvier 2023
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