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malloc和new区别

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卵巢癌风险检测基准数据集5万例52特征合成病历

医疗健康研究数据集:OC-Risk50K卵巢癌临床与风险分层基准数据集,基于结构因果模型按临床诊断参数、生物标志物分布与影像特征构建的5万例独立患者档案。目标类别1:1均衡(2.5万卵巢癌病例与2.5万非癌对照),共52列(46个诊断前特征、3个诊断后时序特征、1个分区标签、2个目标变量),内置Train 35000、Validation 7500、Test 7500三段划分,随机种子固定42保证可复现。支持两大预测任务:任务A早期卵巢癌检测二分类,任务B风险分层多分类。专为机器学习实验、表格基础模型评估、因果特征选择与早期癌症研究设计。合成数据不含真实患者信息,适合医疗AI研究者与算法工程师使用。

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EI复现基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)

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