基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计

随着近几年人工智能技术的飞速发展,深度学习技术在推荐系统领域中的应用也已经成为研究热点之一。尤其是生成对抗网络(GAN)作为无监督学习中最具前景的方法之一,在图像处理和自然语言等领域取得突破性进展。针对目前存在的电影市场规模扩大、观影用户数量增长过快以及电影资源更新频繁等带来的数据利用率低、系统压力大、实时性差等弊端,结合Hadoop、Spark和Kafka等大数据处理技术,设计基于IRGAN算法模型的离线推荐模块和基于在线用户行为数据收集处理的在线推荐模块。实现了基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统。测试表明,该系统具有良好的推荐准确性、稳定性和实时性。

人工智能技术的图书馆书籍自动推荐系统

为了提高图书馆书籍自动推荐效果,为用户提供个性化、多样化服务,提出了基于人工智能技术的图书馆书籍自动推荐系统。该系统为3层次结构,用户层负责用户与系统间的信息交互,数据库层为用户层和系统功能层提供相应的数据支持,系统功能层通过引入人工智能技术实现信息采集、数据挖掘和书籍个性化推荐功能,最后与其他图书馆书籍自动推荐系统进行了对比测试。结果表明,相对于对比系统,本系统提高了图书馆书籍推荐准确性,推荐用时缩短,改善了图书馆书籍自动推荐效率。

腹腔镜全子宫切除术与腹腔镜辅助下阴式子宫切除术的临床比较

目的比较腹腔镜全子宫切除术和腹腔镜辅助下阴式子宫切除术的临床效果。方法回顾性分析2004年1月～2005年6月该院妇科286例子宫切除术的临床资料,其中腹腔镜全子宫切除术122例(LTH组),腹腔镜辅助下阴式子宫切除术组164例(LAVH组),比较其基本特征、手术时间、住院天数、费用和术后恢复等情况。结果LTH组手术适应证71.30%为子宫肌瘤,低于LAVH组(82.9%);附件/输卵管切除术所占比例LTH为28.7%,高于LAVH组(18.3%);LTH组术中出血100mL(20～400mL),少于LAVH组(50mL)(50～1500mL);手术费用LTH组为(1194.48±288.46)元,低于LAVH组的(1356.47±453.48)元;以上数据差异均具有统计学意义(P<0.05)。子宫重量、手术时间、术后住院天数、手术并发症两组差异无显著性。结论LTH是安全有效的全子宫切除术式,值得临床推广应用。

心脏死亡儿童捐献供肾移植围手术期护理

目的：探讨儿童心脏死亡后捐献供肾移植的围手术期护理。方法：回顾性分析2013年1月～2015年7月54例儿童心脏死亡后单只供肾移植围手术期护理。术前做好受者的心理护理；术后早期密切观察病情变化并监测生命体征变化，特别是尿量和血压的变化，加强并发症的观察及护理；做好出院随访。结果：52例患者痊愈出院，1例因移植肾梗死恢复规律血液透析，1例因术后重症肺炎、呼吸衰竭死亡。随访1—30个月，取得满意疗效。结论：儿童心脏死亡后单只供肾移植有其特殊性，需要根据具体情况进行严格的术前评估、供受者筛选，制订周密的围手术期护理方案并密切随访，临床效果良好。