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CLINICAL HERBAL PRESCRIPTIONS: Principles and Practices of Herbal Formulations from Deep Learning Health Insurance Herbal Prescription Big Data - Tapa dura
Sinopsis
Since AlphaGo defeated Ke Jie (who was then ranked 1st among all human players worldwide) May 2017, the art of Go (otherwise known as Weiqi) has entered a new era. Similarly, if we apply artificial intelligence (AI) to herbal medicine, the art of herbal prescription can experience a game change too. The author of this book has done exactly that, and via reverse engineering of the trained AI, the book details how one can compose herbal prescriptions from scratch.
As artificial intelligence (AI) technologies outperform humans in such tasks as image/voice recognition and language translation, mastering of concentrated herbal extract granules (CHEG) prescription composition by AI is not a fiction, provided large quantities of high-quality CHEG prescription data are available. Thanks to the 340 million records of modern Western medicine diagnoses and corresponding CHEG prescriptions in the National Health Insurance Reimbursement Database (Taiwan) recorded in the decade between 2004 and 2013, the book is based on the results of applying state-of-the-art deep learning technologies to the CHEG prescription big data.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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CLINICAL HERBAL PRESCRIPTIONS: PRINCIPLES AND PRACTICES OF HERBAL FORMULATIONS FROM DEEP LEARNING HEALTH INSURANCE HERBAL PRESCRIPTION BIG DATA
Publicado por
World Scientific Pub Co Inc, 2019
ISBN 10: 9813278242
ISBN 13: 9789813278240
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