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摘要：对医学的贡献可能来自不同的领域，其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中，我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js，使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能，并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模：糖尿病检测，手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位，但JavaScript及其衍生物迅速增长，提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台，提供了广泛的生物医学数据集集合。因此，读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整，轻松地测试我们讨论的方法。结果表明，糖尿病检测的准确性为92％，手术并发症几乎为100％，心力衰竭的精度为80％。可能性很大，我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员，尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字：生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
使用生物启发和尖峰浅网络
主要关键词
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