学生本位的医学信息工程专业培养模式研究

医学信息工程专业是为国家培养优秀医学信息人才而设立的一个新兴专业,专业的发展极具时代特征。因此,我们充分发挥学生本位的思想,依照＂厚基础,宽口径,重能力,高素质＂原则制定培养方案,设计学生主体的教学模式,多方面开展形成性评价,培养具有创新意识,能与时俱进的专业医学信息化人才。

校企融合视域下的高校大数据专业人才培养模式研究

从大数据专业课程系统化教学知识体系建设、复合型人才培养的角度出发,由高校、社会企业联合建构“校企融合”立体化实践教育模式,依托企业大数据产业服务链组建融合教学团队、创设产教融合教育情境。由复合型教师队伍组织设计弹性化教学知识、网上网下实践教学模式,展开课堂专业理论知识、实验实训及竞赛案例、校企合作项目实践的全面综合性教学,指导学生完成对教材知识体系、课外实践项目的认知与实践,做好产学融合实践教育成果的监督和评价,有效提升大数据专业人才的培养效率与质量。

考虑系统振动的电主轴回转误差检测方法研究

针对目前机床主轴的回转精度检测不能反映主轴在切削工况下的实际回转精度、现有三点法检测的主轴回误差信号包含了系统振动信号的问题,在传统三点法的基础上加入振动加速度传感器,实时测量系统的振动加速度,进而提出一种包含系统振动信号分离的新型三点法。首先,通过建立考虑系统振动的回转误差检测数学模型,得到系统的振动位移和传感器相对主轴的绝对位移;其次,采用误差分离技术,得到主轴在切削工况下的实际回转误差;最后,研制出一套主轴在切削工况下的回转误差检测装置并进行了实验验证。研究结果表明,所提出方法能有效提高主轴在切削工况下回转误差的检测精度。

基于LabVIEW的心电信号与多数据采集分析系统设计

近年来心血管疾病的发病率和死亡率不断攀升。为了给人们提供一个较为准确的心电信号分析结果,该系统以心电信号为感知节点,结合虚拟仪器技术,打造一个准确性更高、成本更低、更可靠的心电信号分析系统。它的优点在于会结合使用者的各种因素,如:所处气象、饮食、地理位置、身体状况和生活习惯等因素,并结合已经发展较为成熟的心电信号数据分析手段,在对连续的心电图数据实时采集处理与分析功能方面,此设备具有数据实时性、精度较高等特点。结果表明,结合了多数据的分析结果,比单一分析系统给出的结果更为准确,也更加能够满足人们的需要,这将对预防和治疗心血管疾病产生重要作用。

网络信息流中虚拟网络映射算法研究

在保证目标性能的基础上,为了提升网络中可同时进行优化处理的目标数量,建立网络信息流中的虚拟网络映射算法。在底层信息网络中,按照资源信息节点的映射能力进行物理排序,建立信息流的分配评价标准,完成网络信息流中的映射资源分配处理;通过描述虚拟网络的方式定义PSO映射算子,并以此为标准分析虚拟网络的全局映射能力,实现网络信息流中虚拟网络映射算法。实验结果表明,应用虚拟映射算法后,网络目标性能参数最大值超过1.40,单位时间内优化处理的目标数量接近9.80×10^13T,传统算法中存在的问题得到有效解决。

基于强化学习的P2结构混动车辆能量优化控制

针对P2结构混动车辆,提出了一种基于强化学习的自适应等效燃油消耗最小策略(RL-ECMS),通过两个智能体实现等效因子的自适应更新和车辆扭矩的动态分配,以适应不断变化的驾驶需求。通过MATLAB/Simulink仿真平台对比了RL-ECMS与传统ECMS和基于规则的控制策略。结果表明,RL-ECMS在FTP75和FTP75-Highway两种典型驾驶工况下均能实现更低的燃油消耗,且不影响车辆性能。同时测试了未经训练的ECE典型工况,结果表明本文所提算法同样具有良好的泛化性与鲁棒性。

基于“互联网+”的智能车位管理系统的研究与设计

目前,我国城市发展迅速,城市建筑物复杂多样,汽车数量越来越多,城市用地资源紧张,例如大多数城市大型商场未全方面规划泊车、人们出行找不到车位等诸多问题得不到改善。而相比传统的人工管理模式,借助互联网+和线下人工管理结合的模式在此方面优势更加突出,针对上述问题提供了一种解决方案,并进行展开。

基于微信小程序的口腔医疗系统的设计与实现

由于大部分人群缺乏口腔健康知识,容易忽视口腔健康问题,因此设计了一款基于口腔医疗的微信小程序。该系统采用高效且灵活的Vue框架进行构建,后端则整合了SpringBoot框架的便捷性与MyBatis框架的数据访问优势,实现了前后端协同优化,并以MySQL作为数据库,存储口腔健康知识及其派生数据。系统功能包括口腔医院的自动定位、医患沟通窗口、口腔健康产品的销售和口腔知识库科普等。该系统利用微信小程序方便快捷的优势,为用户提高个人口腔护理体验以及提升口腔健康管理水平,为口腔健康领域的进步和用户口腔护理行为的改善做出贡献。

安全技术在区域医疗信息共享中的运用和体现

近几年地方政府正在加快推进地方新医改措施,国内大部分一线城市更是建立区域医疗信息化,通过对统一区域医疗信息共享平台的建设,实现区域先进医疗技术与成果的共享,切实解决民众"看病难、看病贵"的问题。但是在建设过程中区域医疗信息共享安全性受到不稳定的网络影响较大,所以在共享医疗信息当中,还需要增强区域医疗信息的安全性,防止病患信息外泄,造成病患和医院重大损失。笔者着重分析了信息共享构建的基本要求,然后指出了存在的一些问题,最后提出了安全技术在信息共享中的具体应用措施,以供参考。

关于长沙市城镇居民计算机及网络安全知识普及现状的探讨

随着社会经济的发展,科学技术的进步,越来越多的居民使用计算机,但是很多居民对计算机的相关知识不够了解,导致计算机经常发生故障,加之网上传播的信息中有很多的不良信息、虚假信息,每年许多人被网上的虚假兼职信息、中奖信息、投资信息等虚假信息欺骗,这些给居民的生活带来一定的影响。而我国在计算机及网络安全知识普及这方面又相对薄弱,调查城镇居民对计算机及网络安全知识了解的情况就显得尤为重要了。

新形势下医学影像处理算法开发平台的设计与实现

本文根据医学影像的处理特点,充分利用已有的算法,着眼于多模医学图像处理平台,并根据平台框架提出实现高校处理医学影像数据的图像算法设计,旨在应用于日常的医学影像设备所反映的病人脏器信息,便于医生通过数据分析对病人病情的准确判断。

基于女性关爱主题微信小程序的研究与设计

随着物质发展和思想进步,性别平等这一社会问题正日益受到大众广泛关注,然而妇女权益仍在诸多方面面临威胁。当前,随着相关技术的发展,女性关爱类互联网服务有望在维持好基本架构的同时,通过更多样化的形式渗入社会生活中。针对这些背景,研究设计一种基于女性关爱主题的微信小程序,立足于现实生活中女性权益保护的切实需求,主要设计了新人介绍、账户管理、公益模块、科普模块、医疗模块等多个功能分区,给予女性多样化的人文关怀,在生理和心理上提供多角度支持。针对该研究发展现状,结合微信小程序突出优势,系统阐述了公益援助、科普医疗等的具体实现,最终实现信息互通的前提下更为实际有效的帮助。

基于多标记学习预测药物-靶标相互作用

对药物-靶标关联进行了研究,提出基于弱标记和多信息融合的药物-靶标相互作用预测方法 PDML。通过与其他方法对比和数据库检索验证评估PDML模型的性能:与Yamanishi提出的方法、RLSMDA、Lap RLS及Net CBP相比,除在核受体数据集中该方法在AUC上的性能比Lap RLS略有降低之外,模型在敏感性、特异性、AUC和AUPR上的性能均优于其他四种方法;提取前5个预测分值最高的药物-靶标对,这些药物-靶标对能通过检索Drug Bank、Super Target和KEGG数据库而得到验证。

一种面向无线传感网络的AODV改进路由协议

为了提高无线传感网络的数据传输的稳定性和网络能量利用率,提出基于路径稳定和路径能量的改进AODV路由I-AODV-SE(An Improved AODV Routing based on Stability and Energy of Path)协议。I-AODV-SE协议以按需距离矢量AODV(Ad Hoc On-demand Distance Vector)为基础,对其路由决策机制进行改进。传统的AODV是将目的节点最先接收的RREQ传输通路作为数据包传输路径,而提出的I-AODV-SE是通过路径的权重决策数据传输路径。首先,I-AODV-SE协议先计算邻居变化率,再估计路径稳定性,然后,再计算路径能量,最后,基于路径稳定和路径能量计算路径权重,并择优选择权重小的路径传输数据。仿真数据表明,提出的I-AODV-SE协议提升了网络生存时间和数据包传递率。

一种改进的异构链路协同预测算法研究

现有的链路预测方法仅考虑单种链路类型预测或多种链路类型的独立预测,经常使得预测结果不够准确。为此,研究了异构信息网络中多种链路类型的协同预测问题。根据源节点的相似节点和目标节点的相似节点之间的当前链路信息,提出了同质连接原理,设计了一种针对不同类型节点的相关性指标,用于描述不同类型节点间的链路存在概率,并将其与传统的邻近性指标相结合拓展到异构链路预测中。然后,将异构信息网络中的被标记数据和无标记数据融合起来,提出一种异构链路协同预测算法(Heterogeneous Collective Link Prediction,HCLP),通过获得不同类型链路间的各种复杂关系,结合互补性预测信息,实现多种链路类型的协同预测。基于真实场景的实验结果表明,所提的链路协同预测方法可有效提升异构信息网络的链路预测性能。

基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法

通常在蛋白质网络中挖掘稠密子图或模块来识别其中的蛋白质复合物,限制了其应用范围和识别的准确性。针对该问题,提出了一种基于加权网络和局部适应度的蛋白质复合物识别算法。该算法综合稠密子图的密度指标和模块性定义了新的局部适应度函数,并基于边聚集系数构建加权的蛋白质网络,根据权值选择边,在加权蛋白质网络中将种子边不断聚类扩展,挖掘综合适应度最大的子图,从而识别出蛋白质复合物。在多个真实蛋白质网络中的实验表明,该算法能够有效提升蛋白质复合物识别的准确性。

线上线下混合式教学模式下线上学习评价模型的构建

在线学习评价以定量的方式计量在线学习效果,相比于传统课堂教学的形成性评价,在统计学生学习参与度上更精准。学习评价模型的建立是从激发学生学习态度角度出发,对已有的平台及已开展的多个评价体系和模型进行分析,得出从学生个体参与度、协作参与度、学习态度、学习平台技术多个维度进行统计的评价模型。通过对学习行为数据的监测与特征分析,对于单个及群体学生学习进度的预警,激励学生线下自我参与,辅助教师线下重点关注及指导,从而改善参与度低的学生的学习主动性和学习效果。

微课与翻转课堂在“图形图像处理”教学中的应用

文章分析了"图形图像处理"课堂教学当中存在问题,以及开展微课教学与翻转课堂教学对"图形图像处理"教学的重要意义,并从四个方面提出了相应的实践对策,包括:课堂教学前准备;自定步调、自主学习;课堂教学活动;课后巩固。

智能阅卷系统的设计与开发

智能阅卷系统是网络考试系统实行的重要条件。从智能阅卷系统的软件设计出发,设计智能阅卷系统的结构和功能模块,将智能阅卷系统运用到实践中并得到了很好的效果,最后对采用B/S模式智能阅卷系统和C/S模式的系统技术进行了对比分析得出了智能阅卷系统的特点,以期对计算机网络考试的广泛实施提供更好的支持。

面向物联网应用的动态切换CoAP模式

为了平衡物联网时延与数据包传输可靠性之间的关系,根据受限制的应用协议(CoAP)中确认模式和非确认模式的特点,对CoAP模式进行研究:依据无线信道条件,推导CoAP的2个模式下的数据包丢失率的表达式;利用最大似然估计算法估计参数,并计算确认模式和非确认模式下的数据包丢失率;最后依据应用对数据包丢失率的要求,采用动态CoAP模型达到平衡传输时延和吞吐量的目的。实验结果表明,推导的数据包丢失率表达式能够与实验数据相匹配,同时,动态CoAP模式能够有效地平衡传输时延和吞吐量性能。