基于机器学习的计算机辅助帕金森疾病分类预测研究综述

帕金森疾病(PD)是世界卫生组织认定的十大疑难病症之一,对患者和家庭造成巨大负担。目前,治疗只能在一定程度上缓解临床症状,无法完全治愈。因此,早期辅助诊断对PD患者有着十分重要的现实意义。本研究综合分析了国内外PD分类预测的计算机辅助诊断技术,并梳理了利用机器学习模型辅助早期检测PD的研究工作,以指导早期干预和防止病情进展。常用的预测方法包括数据预处理、特征选择和分类。在数据量较大或数据复杂性较高的情况下,传统机器学习方法不具优势,因此采用深度学习或改进的机器学习方法更有助于提高预测准确度。此外,PD患者合并认知能力障碍的脑结构影像诊断也备受关注。认知功能障碍研究是有一个相对渐进的过程,早期筛查并尽早进行相关干预显得十分必要。未来的研究应深入挖掘基于机器学习方法的计算机辅助诊断技术,将其应用于PD的早期分类预测,以提高医生诊断准确率和提升诊疗质量。

一种数据库访问代码自动生成方法

使用ORM框架访问数据库效率较低,对执行效率有要求的项目一般采用纯手工编写数据库访问代码,但纯手工编写重复的数据库访问代码需要耗费大量时间.文章提出一种数据库访问代码自动生成方法,指出了自动生成代码需要解决的三个关键问题,并以SQLServer数据库为例,描述了生成C#代码的过程.使用数据库访问代码自动生成方法,生成的代码规范、易于维护,节省了程序员编码时间,提高了开发效率.

校企协同培育IT创新人才的探索与实践

本文针对高校人才培养中实践能力不足和创新能力弱的短板,结合计算机类三个本科专业的特点,在产学研校企协同育人理念指导下,以协同育人实验班、ACM程序设计竞赛、WEB工程应用创新班、DBA训练营及校企协同育人基地、联合实验室、工程中心、创客空间、实验教学示范中心等为载体和实施平台,建立了融合学科创新活动的校企协同育人机制与模式,构建了开展学科创新活动的真实工程环境平台.通过建设多种形式的产学研协同育人平台,开展丰富的学科创新活动,专业人才培养方案得到优化,产学研协同育人师资队伍建设效果显著,教师参与校企协同育人的积极性高,教学改革研究成果显现,协同育人成效显著.

面向智慧幼儿园的应用设计与实现

“互联网+”时代的全面来临,使智慧幼儿园建设成为必需,但现实是幼儿园信息化建设相对滞后,存在幼教工作者信息化素养不高而缺乏接受信息技术的主动性、已有应用系统缺乏互联互通而导致使用困难等问题。智慧幼儿园体系结构适宜采用分层架构,分层架构从下到上依次为智慧感知层、网络通信层、数据存储和访问层、智慧应用层和用户交互层,各层都可以在未来进行扩充建设。面向智慧幼儿园的应用可以分为教学类、内部管理类、家园合作类和社会宣传类。智慧幼儿园应用部署架构采用公有云和私有云混合架构,并与第三方平台互联互通。智慧幼儿园的建设是一个长期的过程,应分阶段实施。

基于树莓派与深度学习的人脸识别考勤系统

针对传统考勤方式的各种弊端,设计实现一个基于树莓派的人脸识别考勤系统,该系统由刷脸考勤和考勤管理两部分组成。其中刷脸考勤利用FaceBoxes模型来检测人脸,利用FaceNet模型来识别打卡的人。考勤管理可以增删人员信息,以及对考勤结果进行查询和统计。该系统操作简单,识别准确率高,具有一定的实用价值。

Apriori算法改进及其在校园舆情焦点问题的应用

本文在介绍了关联规则主要概念和经典关联规则算法Apriori的基础上,分析了Apriori算法在挖掘过程中存在两大缺陷,多次扫面数据库和没有考虑规则的价值,对原始的Apriori算法从事务数据表示、统计候选项集个数和关联规则提取三方面做出了改进,并将改进Apriori算法运用于百度贴吧爬取的用户文本数据中,根据前人得到的与焦点问题相关的所有关键词,对关键词进行全文本关联规则分析,找出与该关键词相关联的其他关键词。得出大学生在讨论某话题时所讨论到的一些关键信息。