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辅助技术数据库ABLEDATA研究(二) 被引量:2
1
作者 蔡晓白 刘凤书 张爱民 《中国康复理论与实践》 CSCD 1997年第3期123-126,共4页
The authers introduce the research and retrieve to a famous assistive technology database ABLEDATA,then analyse the application in work in the view of information technology.
关键词 数据库 辅助技术 ABLEDATA
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HIS环境下触摸屏查询系统设计与实施 被引量:5
2
作者 蔡晓白 《医学信息学杂志》 CAS 2010年第10期17-20,共4页
介绍触摸屏技术的原理、种类、特点,阐明医院触摸屏查询系统的功能、设计中应注意的问题,具体阐述系统的结构、设计与实施过程,指出该系统可以在医院信息咨询服务中发挥重要作用。
关键词 医院信息系统 触摸屏 查询系统
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HL7标准下的医疗信息系统融合 被引量:3
3
作者 蔡晓白 《医学信息学杂志》 CAS 2012年第1期28-31,共4页
简要介绍HL7标准,分析HL7的消息结构、消息构造与解析、HL7引擎的服务器与客户端体系模块,并从中间件的角度研究HL7应用的实现技术及其可以利用的资源,包括TinyXML,Chameleon,SOCKET套接字接口,Iguana。为分布式的异构医疗信息系统整合... 简要介绍HL7标准,分析HL7的消息结构、消息构造与解析、HL7引擎的服务器与客户端体系模块,并从中间件的角度研究HL7应用的实现技术及其可以利用的资源,包括TinyXML,Chameleon,SOCKET套接字接口,Iguana。为分布式的异构医疗信息系统整合提出一个基于中间件技术的解决方案。 展开更多
关键词 医疗信息 HL7 消息结构 XML 中间件
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残疾人辅助技术数据库ABLEDATA研究(一)
4
作者 蔡晓白 刘凤书 张爱民 《中国康复理论与实践》 CSCD 1997年第2期60-61,65,共3页
本文介绍了著名的辅助技术数据库ABLEDATA的研究和检索,从信息技术的角度讨论了其在实践中的应用。
关键词 ABLEDATA 数据库 辅助技术 残疾人
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有关物理治疗的电子邮件讨论组及其利用
5
作者 蔡晓白 《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 1999年第2期76-77,共2页
因特网(Internet)的出现,使得信息交流方式有了很大变化。因特网上形成了许多称之为电子邮件表的专业讨论组,是了解国际专业领域信息、参与交流的一种有效方式,值得注意。1电子邮件表讨论组电子邮件表是一种邮件系统管理... 因特网(Internet)的出现,使得信息交流方式有了很大变化。因特网上形成了许多称之为电子邮件表的专业讨论组,是了解国际专业领域信息、参与交流的一种有效方式,值得注意。1电子邮件表讨论组电子邮件表是一种邮件系统管理软件,一个集中管理的邮递表。在一个... 展开更多
关键词 康复医学 物理疗法 电子邮件表 INTERNET
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Internet上残疾与康复信息资源状况及其利用问题
6
作者 蔡晓白 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 1998年第5期46-49,共4页
通过作者在英特网上的实践,介绍了与残疾和康复相关的信息资源情况。
关键词 INTERNET 残疾 康复 信息资源 利用 数据库
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残疾与康复界应该积极利用Internet的信息资源
7
作者 蔡晓白 《电子展望与决策》 1998年第3期37-39,共3页
残疾与康复界应该积极利用Internet的信息资源中国康复研究中心蔡晓白Internet进入中国后,立即在社会各界引起巨大反响。对从事残疾与康复事业的人们来说,充分发挥Internet的信息资源优势,是残疾与康复界... 残疾与康复界应该积极利用Internet的信息资源中国康复研究中心蔡晓白Internet进入中国后,立即在社会各界引起巨大反响。对从事残疾与康复事业的人们来说,充分发挥Internet的信息资源优势,是残疾与康复界信息化建设中最值得重视的事情。一、... 展开更多
关键词 残疾界 康复界 INTERNET 信息资源
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疾病命名短语识别的最大熵方法
8
作者 蔡晓白 樊孝忠 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期517-520,共4页
提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%... 提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%. 展开更多
关键词 最大熵模型 特征选择 本体 疾病命名短语识别
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