早期慢性胰腺炎研究热点与前沿:基于Web of Science数据的实证研究

目的了解早期慢性胰腺炎(ECP)的研究方向、热点与前沿。方法在Web of Science的核心合集中检索与ECP相关的文献,并应用CiteSpace6.2软件进行作者、国家、机构和关键词的共现分析。通过分析被引作者、被引文献、被引期刊等制作可视化图谱,以便更全面地了解ECP研究领域的合作关系、研究热点和发展趋势。结果共获得文献48篇。日本是发文量最多的国家;主要研究机构包括日本医科大学、东北大学、哈佛大学、自治医科大学等;高产作者包括SHIMOSEGAWA T、HIROTA M、AGAWA S、YAMAWAKI H等;高频关键词包括慢性胰腺炎、早期慢性胰腺炎、分期、内镜超声学、疾病等;聚类方向分为早期、功能性消化不良、囊性纤维化跨膜调节因子、磁共振成像等。结论利用CiteSpace软件对ECP进行可视化分析可知超声内镜技术诊断ECP具有较高的灵敏度,可将其用于大规模的流行病学调查或疾病管理。

基于人工智能的建模与仿真系统初探

随着高性能计算、深度神经网络等技术的发展,运用人工智能技术进行建模仿真研究日趋广泛,需要对智能化建模仿真技术进行系统化理论化研究,为智能建模仿真技术的发展指明方向。在总结人工智能技术发展的基础上,提出了基于人工智能的建模与仿真框架及基本内容,并对其标准化进行了研究,标准化研究利于统一人工智能模型的通用化,实现模型模块化设计,并根据需要对不同模型进行组合,实现模型复用,为基于人工智能的建模与仿真的发展提供支撑。

基于云原生的仿真平台的设计与实现

随着仿真需求的增加,仿真系统的规模和复杂性也在日益扩大。为了建立一种动态可重组、分布式和可重用性的建模仿真系统,文中提出了一种基于云原生的建模仿真平台,对其技术内涵、体系特点及系统结构进行了论述。研究表明,“云原生”平台具有按需共享、协同仿真、容错运行等特点,可满足仿真规模动态扩大的要求。该平台综合运用深度学习、云原生等技术,实现了仿真资源虚拟化,并按需满足用户的仿真需求,实现了多用户协同操作。