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ZTE Records Highest Industry Growth for Optical Networking Solutions
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《ZTE Communications》 2008年第3期19-19,共1页
ZTE Corporation has the highest industry sales growth in the area of Optical Networking (ON)last year,according tothe report published by
关键词 ZTE records Highest Industry Growth for Optical networking Solutions
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网络实习备案平台联合钉钉教学模式在实习护生带教中应用研究 被引量:1
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作者 王波 丁敬艳 +2 位作者 杜章楠 余海霞 冯珊珊 《临床研究》 2024年第1期193-195,共3页
目的分析网络实习备案平台联合钉钉的教学模式在实习护生带教中的构建与应用价值。方法选取2020年级实习护生200名,将其随机分成对照组与研究组各100名;给予对照组常规带教模式,给予研究组网络实习备案平台联合钉钉带教模式,对两组的带... 目的分析网络实习备案平台联合钉钉的教学模式在实习护生带教中的构建与应用价值。方法选取2020年级实习护生200名,将其随机分成对照组与研究组各100名;给予对照组常规带教模式,给予研究组网络实习备案平台联合钉钉带教模式,对两组的带教效果进行观察比较。结果研究组的理论成绩、实验成绩、总成绩均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。研究组的不良事件(护理记录不全、用错药物、弄错患者)发生率少于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。研究组的教学满意度(资源共享、合理分配时间、自主学习能力、知识理解、学习兴趣)评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在实习护生中构建和应用网络实习备案平台联合钉钉的带教模式,不但能提高实习护生的综合成绩及学习效果,减少不良事件,保证护理安全,而且能在一定程度上提升实习护生对带教的满意度,充分激发学习兴趣。 展开更多
关键词 网络实习备案平台 钉钉 实习护生 护理安全
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一种基于改进门控循环单元的叠前时变子波提取方法
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作者 戴永寿 李泓浩 +2 位作者 孙伟峰 万勇 孙家钊 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1583-1600,共18页
子波的精确提取是地震勘探后续反演与成像的前提,针对传统时变子波提取方法受到的各类假设限制,且需分别提取子波振幅谱与相位谱的问题,本文提出了一种基于改进门控循环单元(GRU)网络的叠前时变地震子波提取方法.根据实际叠前地震数据... 子波的精确提取是地震勘探后续反演与成像的前提,针对传统时变子波提取方法受到的各类假设限制,且需分别提取子波振幅谱与相位谱的问题,本文提出了一种基于改进门控循环单元(GRU)网络的叠前时变地震子波提取方法.根据实际叠前地震数据分布特征与非平稳性质,本方法首先建立非平稳地震记录与添加随机噪声的时变子波训练数据集;为对提取出的时序特征进行拓展,提升传统GRU网络对长时序列的处理能力,本方法搭建起含多层GRU模块与全连接神经网络的改进门控循环单元网络模型;利用建立的训练数据集对网络模型进行训练使网络具备提取时变子波的能力;为提高训练效率与提取精度,本方法在训练的反向传播过程中应用自定义WaveLoss损失函数衡量误差,最终实现叠前时变子波的估计.经合成数据仿真实验与不同方法对比验证,本文提出的叠前时变子波提取方法具有更高的准确度;经对中国西部不同地区实际叠前地震资料处理与反褶积验证分析,该方法可有效提高目标区叠前地震剖面分辨率. 展开更多
关键词 时变子波提取 门控循环单元 叠前地震记录 反褶积
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基于CNN-BiLSTM的航空发动机滑油流量故障诊断预测方法研究
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作者 张青 赵洪利 杨佳强 《内燃机与配件》 2024年第8期84-87,共4页
航空发动机滑油系统为整个发动机的传动系统、轴承齿轮等部件提供滑油,是保证航空发动机正常运行的重要系统,因此准确对航空发动机滑油量进行预测是对保证飞机飞行的安全有重要意义的。为了提高预测准确性,提出了一种基于CNN-BiLSTM的... 航空发动机滑油系统为整个发动机的传动系统、轴承齿轮等部件提供滑油,是保证航空发动机正常运行的重要系统,因此准确对航空发动机滑油量进行预测是对保证飞机飞行的安全有重要意义的。为了提高预测准确性,提出了一种基于CNN-BiLSTM的航空发动机滑油流量预测模型,可以同时捕捉数据中的空间特征以及时序关系。以某航QAR数据进行验证,结果与CNN和LSTM模型进行对比,左发预测准确率提升了2.43%和7.85,右发预测准确率提升了7.97%和10.82%,证明了本文所提方法的有效性,为航空发动机滑油流量故障诊断的预测方法提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 航空发动机 CNN-BiLSTM 滑油流量预测 深度神经网络 快速存取(QAR)数据
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基于CNN和双向LSTM的房颤预测模型
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作者 吴石远 陈艳红 +2 位作者 杨湘 高峰 顾进广 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期138-146,共9页
现有基于CNN的模型无法提取患者数据中的时序特征,而基于RNN的模型忽略了各医学变量的差异性特征。针对这种情况,提出一种结合CNN和RNN的房颤预测模型,利用一个独立CNN模块捕获电子病历数据中各医学变量间的差异性特征,同时使用一个独立... 现有基于CNN的模型无法提取患者数据中的时序特征,而基于RNN的模型忽略了各医学变量的差异性特征。针对这种情况,提出一种结合CNN和RNN的房颤预测模型,利用一个独立CNN模块捕获电子病历数据中各医学变量间的差异性特征,同时使用一个独立的RNN模块捕获电子病历数据中时序性特征以及各医学变量间的相关性特征。在真实医院数据集上的实验结果表明,与最新的一些基于电子病历数据的疾病预测方法相比,该模型在房颤的预测方面表现得更加突出,F1值提高了2.14%,AUC值提高了1.32%。 展开更多
关键词 心房颤动 疾病预测 电子病历 卷积神经网络 长短时间记忆网络
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基于中文电子病历知识图谱的实体对齐研究
6
作者 李丽双 董姜媛 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期103-111,共9页
医疗知识图谱中知识重叠和互补的现象普遍存在,利用实体对齐进行医疗知识图谱融合成为迫切需要。然而据作者调研,目前医疗领域中的实体对齐尚没有一个完整的处理方案。因此该文提出了一个规范的基于中文电子病历的医疗知识图谱实体对齐... 医疗知识图谱中知识重叠和互补的现象普遍存在,利用实体对齐进行医疗知识图谱融合成为迫切需要。然而据作者调研,目前医疗领域中的实体对齐尚没有一个完整的处理方案。因此该文提出了一个规范的基于中文电子病历的医疗知识图谱实体对齐流程,为医疗领域的实体对齐提供了一种可行的方案。同时针对基于中文电子病历医疗知识图谱之间结构异构性的特点,该文设计了一个双视角并行图神经网络(DuPNet)模型用于解决医疗领域实体对齐,并取得较好的效果。 展开更多
关键词 医疗知识图谱 中文电子病历 实体对齐 结构异构体 并行图神经网络
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基于CTSA-Net的急性肾损伤风险预测研究
7
作者 张青松 陈春晓 陈利海 《生物医学工程研究》 2024年第1期46-54,共9页
针对过去对急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)患者的识别存在临床时间序列数据未被充分利用、提前预测窗口较短及缺少连续预测研究等不足,本研究提出了一种卷积神经网络和两阶段交叉注意力的混合网络模型(CTSA-Net),实现对1期及以上... 针对过去对急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)患者的识别存在临床时间序列数据未被充分利用、提前预测窗口较短及缺少连续预测研究等不足,本研究提出了一种卷积神经网络和两阶段交叉注意力的混合网络模型(CTSA-Net),实现对1期及以上AKI的每小时连续预测。CTSA-Net的注意力支路、CNN支路及特征融合模块可增强对时间序列数据的全局表示以及局部细节的感知能力,从而提高对AKI的连续预测性能。在AKI发生时、发生前24、48及72 h四个预测时间点,模型预测AKI的受试者工作特征曲线下面积分别为0.946、0.907、0.895和0.879,准确率-召回率曲线下面积分别为0.979、0.960、0.949和0.939。实验结果表明,CTSA-Net模型在多个预测时间点进行AKI预测的性能较好,可用于患者的实时监测,辅助医生进行临床决策。 展开更多
关键词 急性肾损伤 深度学习 电子健康记录 注意力 卷积神经网络
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基于深度神经网络的院内感染风险预测探讨
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作者 曹新志 沈君姝 《中国卫生信息管理杂志》 2024年第1期155-161,共7页
目的建立院内感染风险预测模型,并分析其可行性,助力医院院内感染管理。方法选取76564例住院患者作为研究对象,按照7∶3的比例划分为训练集和测试集。根据住院期间是否发生感染分为感染组和非感染组,分析训练集两组临床相关资料,采用二... 目的建立院内感染风险预测模型,并分析其可行性,助力医院院内感染管理。方法选取76564例住院患者作为研究对象,按照7∶3的比例划分为训练集和测试集。根据住院期间是否发生感染分为感染组和非感染组,分析训练集两组临床相关资料,采用二元logistic回归模型和深度神经网络(DNN)模型分析院内感染发生风险的相关影响因素并构建预测模型。结果训练集中626例发生感染,感染率为1.17%,测试集中289例发生感染,感染率为1.26%。受试者特征曲线(ROC)显示,DNN模型预测发生院内感染风险的曲线下面积(AUC)显著高于二元logistic回归模型(0.978 vs 0.686)。结论基于DNN的院内感染风险预测模型具有较高的准确性,有助于早期识别院内感染高危患者。 展开更多
关键词 院内感染 深度神经网络模型 电子病历
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燃气锅炉在企业环保工作中的常见问题及对策
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作者 王毅 蔡锦凯 王石府 《上海环境科学》 2024年第2期82-85,共4页
随着各地改善空气质量攻坚方案的实施,燃气锅炉的排放要求进一步从严,为改善燃气锅炉的在线监测安装、停炉与折算、联网备案等问题,降低企业环保压力,从法规层面、技术层面、管理层面提出了低氮燃烧改造、相关制度和标准体系完善、加快... 随着各地改善空气质量攻坚方案的实施,燃气锅炉的排放要求进一步从严,为改善燃气锅炉的在线监测安装、停炉与折算、联网备案等问题,降低企业环保压力,从法规层面、技术层面、管理层面提出了低氮燃烧改造、相关制度和标准体系完善、加快环保平台建设等对策。 展开更多
关键词 燃气锅炉 氮氧化物 在线监测 联网备案 低氮燃烧
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基于宽带网络信息安全规划的备案隔离管理系统研究
10
作者 曾运强 《自动化技术与应用》 2024年第1期103-107,共5页
宽带网络的出现和普及在实现信息迅速传递和共享的同时,也带来了极大的安全风险。为此,研究一种基于宽带网络信息安全规划的备案隔离管理系统。用四层框架搭建系统;选取系统组成的关键硬件,设计数据备份模块等5大程序。实验结果表明:应... 宽带网络的出现和普及在实现信息迅速传递和共享的同时,也带来了极大的安全风险。为此,研究一种基于宽带网络信息安全规划的备案隔离管理系统。用四层框架搭建系统;选取系统组成的关键硬件,设计数据备份模块等5大程序。实验结果表明:应用设计系统后,文件的备案速率较高;入侵成功率为3%,文件窃取成功率为0%,说明系统安全系数较高;数据备份重合指数与数据恢复重合指数均在0.9以上,数据备份与恢复完整性均较高。 展开更多
关键词 宽带网络 信息安全规划 备案隔离 数据恢复 安全访问
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基于全光网基础架构的智慧云教学录播系统建设实践
11
作者 周龙 《数字通信世界》 2024年第8期80-82,共3页
该文首先介绍了全光网基础架构的优势,包括高速率传输、低衰减、低延迟、高可靠性以及易于管理和维护等特点;随后,详细阐述了全光网基础架构在智慧云教学录播系统中的应用,包括实现一校多区异地同步教学、教学质量常态化监控以及优质资... 该文首先介绍了全光网基础架构的优势,包括高速率传输、低衰减、低延迟、高可靠性以及易于管理和维护等特点;随后,详细阐述了全光网基础架构在智慧云教学录播系统中的应用,包括实现一校多区异地同步教学、教学质量常态化监控以及优质资源共建共享等功能。这些功能通过远程互动智慧教室、在线听查课平台以及录播系统的建设得以实现,提高了教学效果和资源利用率;最后,总结了全光网基础架构对智慧云录播系统建设的影响,包括提供高速稳定的网络传输、优化网络架构、提升录播质量以及推动智慧云录播系统的发展等。总体而言,全光网基础架构为智慧云教学录播系统提供了强大的网络支持,推动了教育领域的数字化转型。 展开更多
关键词 全光网基础架构 数字化校园 云录播系统
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中文电子病历命名实体识别方法研究
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作者 陈婕卿 竹志超 +3 位作者 张锋 曾可 姜会珍 程振宁 《医学信息学杂志》 CAS 2024年第4期78-84,共7页
目的/意义探索基于中文电子病历的命名实体识别方法在构建医学知识图谱和相关应用推广方面的技术可行性。方法/过程采用真实医疗电子病历数据对词嵌入表示模型进行精化,构建医学术语专有嵌入表示,并利用卷积神经网络等多模型提取局部语... 目的/意义探索基于中文电子病历的命名实体识别方法在构建医学知识图谱和相关应用推广方面的技术可行性。方法/过程采用真实医疗电子病历数据对词嵌入表示模型进行精化,构建医学术语专有嵌入表示,并利用卷积神经网络等多模型提取局部语义特征,实现基于堆叠注意网络的中文医疗命名实体识别。结果/结论堆叠注意网络模型F1值达到91.5%,较其他模型具备更强的医疗命名实体识别性能。进一步解决中文医疗命名实体识别难点,在实现全局语义特征全面深入提取的同时降低时间成本。 展开更多
关键词 电子病历 命名实体识别 堆叠注意网络
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基于NCNN的特种设备原始记录便捷化采集方法的设计与应用
13
作者 邹山青 《市场监管与质量技术研究》 2024年第2期29-33,共5页
文中通过分析特种设备原始记录采集过程中遇到的问题,提出一种基于CNN卷积神经网络和NCNN高性能神经网络前向计算框架的图像文字识别方法的应用,通过对识别的结果进行近义词分析、数据分类及数值规约保证了数据的准确性及识别结果的高... 文中通过分析特种设备原始记录采集过程中遇到的问题,提出一种基于CNN卷积神经网络和NCNN高性能神经网络前向计算框架的图像文字识别方法的应用,通过对识别的结果进行近义词分析、数据分类及数值规约保证了数据的准确性及识别结果的高可用性,从而有效提高检验人员现场采集原始记录的效率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 高性能神经网络前向计算框架 近义词分析 原始记录
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不同取证系统对手机微信聊天记录恢复效果的比较分析
14
作者 范皓杰 黄益 于奎栋 《刑事技术》 2024年第2期141-145,共5页
在对新型涉网犯罪的打击过程中,犯罪嫌疑人手机数据的采集是取证的关键环节,而在实战中,手机中存在至关重要线索和证据的微信聊天记录通常会被删除。如何能够快速、高效地恢复犯罪嫌疑人手机中已删除的微信聊天记录,是相关案件侦查过程... 在对新型涉网犯罪的打击过程中,犯罪嫌疑人手机数据的采集是取证的关键环节,而在实战中,手机中存在至关重要线索和证据的微信聊天记录通常会被删除。如何能够快速、高效地恢复犯罪嫌疑人手机中已删除的微信聊天记录,是相关案件侦查过程中面临的亟待解决的问题。本文采用了目前最普遍使用的四款取证系统的最新版本,分别对当下主流的三十余款型号的华为和苹果手机进行微信数据采集,并在第一次采集完成后,对旧系统版本的实验手机进行系统升级后再次采集数据,以此比对分析不同取证系统恢复华为、苹果手机已删除微信聊天记录的效果。本文能为相关案件侦办中取证工具的选择提供参考。 展开更多
关键词 电子物证 新型涉网犯罪 取证系统 微信聊天记录 数据恢复
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基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法
15
作者 吴俊杰 李一荻 +2 位作者 刘亮 罗宇 戴雯菊 《微型电脑应用》 2024年第1期77-79,共3页
为了提高电网故障诊断效果,提出基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法。构建引入动量项、自适应学习率的改进小波神经网络故障识别模型,采用提升小波对元器件两端线路数正序信号进行分裂、预估、调整等过程分解,获取不同尺度正序信... 为了提高电网故障诊断效果,提出基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法。构建引入动量项、自适应学习率的改进小波神经网络故障识别模型,采用提升小波对元器件两端线路数正序信号进行分裂、预估、调整等过程分解,获取不同尺度正序信号输入神经网络,输出结果即为细化的电网故障类型。实验结果表明,分解尺度为3时,故障录波信号均方误差最小,小波神经网络性能更稳定。该方法根据相间两相电流突变量情况判断故障类型及故障相,可精准判断电网故障类型及故障原因。 展开更多
关键词 数据采集与监视控制系统 电网故障 类型判断 故障录波数据 小波神经网络 故障识别模型
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基于图结构聚类的自监督学习疾病诊断方法
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作者 张正康 杨丹 +1 位作者 聂铁铮 寇月 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期360-371,共12页
图自监督学习方法近年来被应用于疾病诊断任务中以缓解医疗标签信息缺乏和人工标注问题。然而,图自监督学习的性能主要依赖于高质量的正样本和负样本,这限制了疾病诊断的灵活性和泛用性。此外,在构建医疗异构属性图时没有充分利用病人... 图自监督学习方法近年来被应用于疾病诊断任务中以缓解医疗标签信息缺乏和人工标注问题。然而,图自监督学习的性能主要依赖于高质量的正样本和负样本,这限制了疾病诊断的灵活性和泛用性。此外,在构建医疗异构属性图时没有充分利用病人的多模态数据,影响了疾病诊断的性能。提出一个基于医疗异构属性图结构聚类的自监督学习疾病诊断框架SC4DD。该框架利用病人的结构化数据和非结构化临床文本摘要构建医疗异构属性图,通过图上的结构聚类算法生成节点的伪标签。考虑到不同元路径对学习病人嵌入表示的重要性以及不同模态医疗数据对疾病诊断结果的影响程度,引入注意力机制的异构图神经网络作为编码器,伪标签作为自监督信号辅助编码器学习注意力系数和病人嵌入表示。在MIMIC-Ⅲ数据集上的实验结果表明,SC4DD优于传统基线方法,能够有效提高疾病诊断的性能。其中,相较于性能最优的基线方法HeCo,SC4DD在2%、3%、4%标记节点下的宏平均F1值分别提高了1.46%、0.97%、0.94%,微平均F1值分别提高了0.91%、0.84%、0.52%。 展开更多
关键词 疾病诊断 电子病历 图自监督学习 图神经网络 医疗异构属性图
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Neural network analysis of overturning response under near-fault type excitation 被引量:1
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作者 Nikos Gerolymos Marios Apostolou George Gazetas 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2005年第2期213-228,共16页
Under strong seismic excitation, a rigid block will uplift from its support and undergo rocking oscillations which may lead to (complete) overturning. Numerical and analytical solutions to this highly nonlinear vibr... Under strong seismic excitation, a rigid block will uplift from its support and undergo rocking oscillations which may lead to (complete) overturning. Numerical and analytical solutions to this highly nonlinear vibration problem are first highlighted in the paper and then utilized to demonstrate how sensitive the overturning behavior is not only to the intensity and frequency content of the base motion, but also to thc presence of strong pulses, to their detailed sequence, and even to their asymnletry. Five idealised pulses capable of representing "rupture-directivity" and "fling" affected ground motions near the fault, are utilized to this end : the one-cycle sinus, the one-cycle cosinus, the Ricker wavelet, the truncated (T)-Ricker wavelet, and the rectangular pulse "Overturning-Acceleration Amplification" and "Rotation" spectra are introduced and presented. Artificial neural network modeling is then developed as an alternative numerical solution. The neural network analysis leads to closed-form expressions for predicting the overturning failure or survival of a rigid block, as a function of its geometric properties and the characteristics of the excitation time history. The capability of the developed neural network modeling is validated through comparisons with the numerical solution. The derived analytical expressions could also serve as a tool for assessing the destructiveness of near-fault ground motions, for structures sensitive to rocking with foundation uplift. 展开更多
关键词 OVERTURNING UPLIFTING pulse near-fault moti neural network rocking spectrum Kocaeli records
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Strong motion observations and recordings from the great Wenchuan Earthquake 被引量:71
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作者 Li Xiaojun Zhou Zhenghua +5 位作者 Yu Haiyin Wen Ruizhi Lu Dawei Huang Moh Zhou Yongnian Cu Jianwen 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2008年第3期235-246,共12页
The National Strong Motion Observation Network System (NSMONS) of China is briefly introduced in this paper. The NSMONS consists of permanent free-field stations, special observation arrays, mobile observatories and... The National Strong Motion Observation Network System (NSMONS) of China is briefly introduced in this paper. The NSMONS consists of permanent free-field stations, special observation arrays, mobile observatories and a network management system. During the Wenchuan Earthquake, over 1,400 components of acceleration records were obtained from 460 permanent free-field stations and three arrays for topographical effect and structural response observation in the network system from the main shock, and over 20,000 components of acceleration records from strong aftershocks occurred before August 1, 2008 were also obtained by permanent free-field stations of the NSMONS and 59 mobile instruments quickly deployed after the main shock. The strong motion recordings from the main shock and strong aftershocks are summarized in this paper. In the ground motion recordings, there are over 560 components with peak ground acceleration (PGA) over 10 Gal, the largest being 957.7 Gal. The largest PGA recorded during the aftershock exceeds 300 Gal. 展开更多
关键词 Wenchuan Earthquake strong motion observation network mobile observation observation array strong motion record PGA
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Identification of Cirrhosis Subtypes Through Heterogeneous Medical Information Network
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作者 Jun Li Xin Dong +3 位作者 Ya-Na Zhou Hui-Kun Wu Xiao-Dong Li Xue-Zhong Zhou 《Gastroenterology & Hepatology Research》 2022年第3期11-22,共12页
Background:Liver cirrhosis is a complex and heterogeneous disease,with a mortality rate of up to 57%,resulting in 1.03 million deaths per year.The prevalence of liver cirrhosis is on the rise.Patients with liver cirrh... Background:Liver cirrhosis is a complex and heterogeneous disease,with a mortality rate of up to 57%,resulting in 1.03 million deaths per year.The prevalence of liver cirrhosis is on the rise.Patients with liver cirrhosis have a variety of clinical phenotypes and are prone to various complications related to liver cirrhosis.Therefore,there is an urgent need to improve the early prevention and clinical management of cirrhosis and its complications.Methods:We use a precise medical approach to analyze and characterize the complex manifestations of cirrhotic patient populations,and we propose a Heterogeneous Medical Record Network(HEMnet)that includes electronic medical records,molecular interaction networks,and domain knowledge.We train the network embedding vector on HEMnet to obtain the low-dimensional vector representation of each node.With these vectors,we enriched the original medical record and identified six subtypes of cirrhosis.Results:Subtype 1 is characterized by heart disease,and subtype 2 has the strongest association with metabolic-related diseases.Subtype 3 was characterized by Chronic gastritis diseases.Subtype 4 was characterized by Liver cirrhosis-related complications-serous effusion.Subtype 5 had the strongest association with hepatitis-cirrhosis-related complications diseases and gallbladder disease.Subtype 6 was most strongly associated with Liver cirrhosis-related complications and hepatic carcinoma.By assessing the human disease-gene association of each subtype,the rich phenotype and biological functions of each subtype at the gene level were matched to the disease comorbidities and clinical differences we identified through EHR.Conclusion:Our approach demonstrates the utility of applying a precision medicine paradigm to cirrhosis and the prospect of extending this approach to other complexes,multifactorial diseases. 展开更多
关键词 heterogeneous medical record network liver cirrhosis SUBTYPE characteristics
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基于MapSIS的地震地球物理台网事件可视化平台建设
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作者 陈晓琳 李盛乐 樊俊屹 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期983-990,共8页
地球物理台网观测数据是反映前兆台网数据变化信息的重要部分,可为监测数据质量评估、地震分析预报会商、地震科学研究等工作提供科学依据。为充分利用这些保存在数据库中的事件数据记录,研制了基于MapSIS的地球物理台网事件可视化平台... 地球物理台网观测数据是反映前兆台网数据变化信息的重要部分,可为监测数据质量评估、地震分析预报会商、地震科学研究等工作提供科学依据。为充分利用这些保存在数据库中的事件数据记录,研制了基于MapSIS的地球物理台网事件可视化平台。该平台实现了事件记录的人工交互分析、自动统计分析,基于震情自动触发的专题报告自动生成等功能,具有功能全面、运行稳定的优点。该平台现已在全国地震前兆台网、地震分析预报会商中部署使用,可为地震分析预报提供科学可靠的信息服务。 展开更多
关键词 前兆台网 事件记录 自动产出 MapSIS
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