为了简化医院发票报销流程,提高财务管理效率,基于J2EE平台和改进ResNet模型构建医院智能化财务报销管理系统。系统在HTML、Java、JDBC、SQL Server 2019技术支持下,划分为3个技术层和5个功能模块。针对不同类型发票的报销问题,提出改进...为了简化医院发票报销流程,提高财务管理效率,基于J2EE平台和改进ResNet模型构建医院智能化财务报销管理系统。系统在HTML、Java、JDBC、SQL Server 2019技术支持下,划分为3个技术层和5个功能模块。针对不同类型发票的报销问题,提出改进ResNet模型对发票进行分类识别,从而解决传统卷积神经网络存在过度拟合的缺陷。通过对比各种模型的使用效果,改进ResNet模型参数少,识别准确率更高,在训练时间和测试时间上也相对较少。对系统进行高并发访问情况下的性能检测,结果表明,系统在100人、点击率800次/s的高并发应用情况下,平均响应时间能保持在35 s左右,稳定性较好,可在实际工作中予以应用。展开更多
目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良...目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良新生儿结局高危因素,建立logistic风险模型,采用Hosmer-Lemeshow检验判定风险模型拟合优度,受试者工作特征(ROC)曲线探讨风险模型的预测效力。结果:最终纳入的168例孕妇中出现不良新生儿结局44例、未出现124例。不良组与良好组妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕前BMI、孕期增重情况、空腹血糖(FPG)、服糖后1 h血糖(1 h PG)、分娩前糖化血红蛋白(HbA1c)有差异;logistic回归分析显示,妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高均为GDM孕妇发生不良新生儿结局独立危险因素(均P<0.05)。基于独立危险因素建立logistic风险模型,Logit(P)=-15.610+1.472×妊娠期高血压疾病(有=1,无=0)+0.884×抑郁症状(有=1,无=0)+1.014×孕期增重情况(孕期增重过度=2,孕期增重不足=1,孕期增重正常=0)+2.053×分娩前HbA1c(%),Hosmer-Lemeshow检验(χ^(2)=9.952,P=0.268)拟合优度良好。ROC曲线显示,logistic风险模型预测GDM孕妇发生不良新生儿结局的曲线下面积为0.792,95%CI 0.707~0.877,最佳预测敏感度77.3%,预测特异度72.6%。结论:GDM孕妇不良新生儿结局高危因素包括妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高,应用其建立的logistic风险模型预测效力较好,为临床干预提供参考。展开更多
文摘为了简化医院发票报销流程,提高财务管理效率,基于J2EE平台和改进ResNet模型构建医院智能化财务报销管理系统。系统在HTML、Java、JDBC、SQL Server 2019技术支持下,划分为3个技术层和5个功能模块。针对不同类型发票的报销问题,提出改进ResNet模型对发票进行分类识别,从而解决传统卷积神经网络存在过度拟合的缺陷。通过对比各种模型的使用效果,改进ResNet模型参数少,识别准确率更高,在训练时间和测试时间上也相对较少。对系统进行高并发访问情况下的性能检测,结果表明,系统在100人、点击率800次/s的高并发应用情况下,平均响应时间能保持在35 s左右,稳定性较好,可在实际工作中予以应用。
文摘目的:探讨妊娠期糖尿病(GDM)孕妇新生儿不良结局高危因素并建立logistic风险模型。方法:选取2020年2月-2022年8月本院产科门诊接收的GDM孕妇196例临床资料,依据新生儿结局分为不良组、良好组。采用logistic回归分析明确GDM孕妇发生不良新生儿结局高危因素,建立logistic风险模型,采用Hosmer-Lemeshow检验判定风险模型拟合优度,受试者工作特征(ROC)曲线探讨风险模型的预测效力。结果:最终纳入的168例孕妇中出现不良新生儿结局44例、未出现124例。不良组与良好组妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕前BMI、孕期增重情况、空腹血糖(FPG)、服糖后1 h血糖(1 h PG)、分娩前糖化血红蛋白(HbA1c)有差异;logistic回归分析显示,妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高均为GDM孕妇发生不良新生儿结局独立危险因素(均P<0.05)。基于独立危险因素建立logistic风险模型,Logit(P)=-15.610+1.472×妊娠期高血压疾病(有=1,无=0)+0.884×抑郁症状(有=1,无=0)+1.014×孕期增重情况(孕期增重过度=2,孕期增重不足=1,孕期增重正常=0)+2.053×分娩前HbA1c(%),Hosmer-Lemeshow检验(χ^(2)=9.952,P=0.268)拟合优度良好。ROC曲线显示,logistic风险模型预测GDM孕妇发生不良新生儿结局的曲线下面积为0.792,95%CI 0.707~0.877,最佳预测敏感度77.3%,预测特异度72.6%。结论:GDM孕妇不良新生儿结局高危因素包括妊娠期高血压疾病、抑郁症状、孕期增重过度、分娩前HbA1c水平高,应用其建立的logistic风险模型预测效力较好,为临床干预提供参考。