多状态图神经网络文本分类算法

为了提高模型在文本分类任务中的分类性能,针对图神经网络中存在的过度平滑问题,同时增强模型在处理文本特征与文本表示方面的能力,提出了一种基于多状态图神经网络的文本分类算法(multi-state graph neural network,MSGNN)。多状态图神经网络是利用网络层的多个历史状态信息对图神经网络进行强化,构建合理的文本图结构数据作为模型输入。在缓解网络层过度平滑问题的同时,结合2种改进后的不同类型的图神经网络来增强模型的特征提取与特征聚合能力。利用多头自注意力机制对文本关键词的挖掘与利用能力,从多个文本子空间来生成高质量的文本表示,进而完成文本分类。通过在几个公开的文本分类数据集上进行实验分析,相较于其他神经网络的文本分类算法,该方法取得了较好的分类准确率。

厦门市集美区人民法院审判大楼数码空调设计总结

1工程总结 1．1工程概况 厦门市集美区人民法院审判大楼，该项目位于厦门市集美区，地上6层高40m，总建筑面积15000m^2，空调面积6000m^2。A楼6层，B楼7层。

振脾汤对溃疡性结肠炎缓解期的疗效分析

目的：探究振脾汤在治疗溃疡性结肠炎当中的临床效果，争取在结肠炎缓释期将病情遏制，避免给患者带来更加严重的后果。方法选取2013年2月5日-2014年3月5日期间于我院就诊的溃疡性结肠炎患者临床病例进行对比分析，将患者分为对照组和观察组，观察组采取振脾汤治疗方法，对照组采取一般药物的治疗方式，对比分析两组治疗方式。结果采取振脾汤治疗的观察组患者疗效甚好，患者免疫球蛋白的变化、IgA、IgG、IgM以及淋巴细胞转化指标变化都趋于正常，治疗后六个月，患者无复发。结论中医振脾汤具有提高患者细胞免疫力的作用，因此，患者治疗时间也更短，效果更好。

不同程度糖尿病足溃疡创面组织中血管内皮生长因子表达及对预后预测价值研究

目的 探讨不同程度糖尿病足溃疡(DFU)创面组织中VEGF表达及对预后的预测价值。方法 选取2019年1月至2020年1月于我院周围血管病科就诊的T2DM合并DFU患者470例,根据治疗后伤口是否愈合,将所有患者分为愈合组(n=309)和未愈合/复发组(n=161)。比较各组生化指标,Spearman相关分析DFU与各指标的相关性,受试者工作特征(ROC)曲线评估VEGF预测DFU风险。结果 未愈合/复发组血清VEGF高于愈合组(P<0.05),组织VEGF及创面中VEGF表达降低(P<0.05)。Spearman相关分析显示,DFU愈合率与ABI、HDL-C、LDL-C、组织VEGF水平及VEGF表达呈正相关(P<0.05),与DM病程、TC、血肌酐、BUN、血清VEGF呈负相关(P<0.05)。血清VEGF、创面组织VEGF水平及VEGF表达的ROC曲线下面积为0.728、0.790、0.759。Logistic回归分析显示,DM病程、血清VEGF、ABI、创面组织VEGF水平及VEGF表达是DFU的影响因素,预后模型的一致性指数为0.896(P<0.01)。结论 DFU创面组织VEGF水平及VEGF表达对不同程度DFU患者预后有较高预测价值。