对行业专家的意见而言，博世在散度预测上的研究是一项颇具前瞻性的技术突破。著名数据科学家Dr.张伟指出，“基于散度的方案使得智能算法不仅只依赖于模型的绝对表现，而是能够动态识别与评估其背景状况下的性能，从而实现‘以适应性为核心’的数据处理。”这种动态优化的能力将在未来的商业应用中受到重视，并有改写游戏规则的潜力。

罗伯特·博世有限公司近日在国家知识产权局申请了一项名为“基于散度来预测分类器的性能”的专利，标志着其在智能设备和机器学习领域的又一重要进展。这一专利的申请日期为2024年9月，公开号为CN119672474A。此技术的推出旨在提升分类器在处理输入数据时的性能评估精度，特别是在多类别分类任务中，具有重要的市场潜力和应用前景。

为解决癌症患者免疫检查点阻断（ICB）治疗响应预测难题，南京医科大学第一附属医院研究人员开展相关研究，开发出基于基因突变的预测分类器（GPS），能精准预测 ICB 治疗响应，对指导临床 ...

王儒敬. 农业传感器：研究进展、挑战与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(1): 1-17. WANG Rujing. Agricultural Sensor: Research Progress, Challenges and Perspectives[J ...

在医疗技术不断进步的今天，脊柱外科领域的微创技术发展迅猛，斜外侧腰椎椎间融合术（Oblique Lumbar Interbody Fusion，OLIF）凭借创伤小、出血少、恢复快等优势，成为治疗腰椎疾病的重要手段之一。然而，它也伴随着一些术后并发症，其中椎间融合器下沉的发生率在 8.3% - 46.7% 之间，这一问题给临床治疗带来了挑战。一方面，部分研究显示融合器下沉会影响 OLIF ...