SAPIAN-VTHS (Virtual Teaching Hospital System) Electives networking project
Notice bibliographique
Résumé
This report provides a detailed account of Adwoa Donyina’s development in the SAPIAN-VTHS (Virtual Teaching Hospital System) Electives networking Software development project. The main significant contribution to this software system is the re-implementation of an expert system into an artificial neural network system. \n \nVarious critical design decisions were involved in the creation of the VTHS Neural Network. The main challenges presented in this project were due to the fact that \nArtificial Neural Networks is new and emerging technology; hence the system used the backpropagation algorithm which is one of the relatively new neural network methods. \n \n“Backpropagation, or propagation of error, is a common method of teaching artificial neural networks how to perform a given task. It was first described by Paul Werbos in 1974, but it wasn't until 1986, through the work of David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton and Ronald J. Williams, that it gained recognition, and it led to a “renaissance” in the field of artificial neural \nnetwork research.” \n \nVarious advanced concepts used in the development were taught to Adwoa in her CSC321 - Neural Networks undergraduate module at University of Toronto by Prof. \nGeoffery E. Hinton, who is “most noted for his work on the mathematics and applications of neural networks.” such as the backprogation algorithm, as stated in the above quote. \n \nThe aim of this project is to assist in teaching medical students the pedagogical thinking process, by modelling the business process. The objective of this project is to \nre-implement the diagnosis components of a working web- based diagnostic teaching system as an artificial neural network. This project is demanding because it involves \nre-engineering someone else’s code, and is in a non-familiar medical domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».