近10年国内物联网研究热点分析

通过对中国知网上近10年来物联网文献进行检索,利用词频统计软件统计物联网高频关键词,归纳出国内物联网研究热点关键词,利用共词分析法和多维尺度分析统计方法对结果进行讨论,分析关键词之间的专业知识联系,最后总结我国物联网研究热点主要集中在概念、体系架构、关键技术和应用领域等4个方面。     

AECOPD中医辨证分型决策树模型

以临床急性加重期慢性阻塞性肺疾病的中医辨证分型诊断数据为基础,数据挖掘方法应用与中医经验分析及传承.共收集原始AECOPD病案447例,采用C4.5算法建立了AECOPD辨证分型决策树模型,为该病的中医证候学研究提供有价值的参考依据.     

结合颜色差异和模糊聚类的叶片图像分割

为解决中药植物叶片图像分割问题,考虑自然环境中的颜色特征,提出了一种基于归一化绿-红差异指数(NDI)颜色差异特征的叶片分割算法。该方法首先将叶片RGB图像进行NDI颜色差异特征计算,然后使用FCM算法进行聚类分割去除非绿色区域,再使用数学形态学进行修正,最后使用面积因素去除其他非叶片的绿色区域。实验结果表明,该算法能够将绿色叶片区域从自然环境中精确分割出来,相比使用转换颜色空间的FCM分割算法,其运算时间更短。     

物联网技术应用于远程中医诊断的研究

针对目前各省会城市中医院名老中医门诊号需求量大、号源紧张等问题,构建了基于物联网技术的远程中医诊断的系统架构及应用方案。在对基于物联网技术的远程中医诊断的设计思想进行分析的基础上,搭建基于物联网技术的远程中医诊断的系统架构,以一所三甲中医院远程中医诊疗项目的实施为例,制定具体的中医远程诊断的应用方案,包括总体功能模块设计、应用框架设计和具体部件设计三方面。实践表明,基于物联网技术的远程中医诊断的实施有效缓解了名老中医诊断中的突出问题,对目前中医院名老中医现有的诊断模式产生了积极深远的影响。     

基于IPR-CDIO的医药软件专业Java课程改革

针对医药软件专业学生学习Java课程的种种困难,从IPR-CDIO教育理念出发,从课程设计和教学形式等方面切入,提出切实可行的教育改革方案。     

改进的图像边缘检测算法的FPGA实现与仿真

针对经典Sobel算子方向和模板尺寸的局限性及FPGA硬件处理速度快、并行流水线处理等特点,本文提出了对图像边缘8个方向进行检测并由Verilog语言编程实现的改进的Sobel算子。FPGA仿真结果表明,改进的Sobel算子可以优化图像边缘检测效果,同时可以并行处理多张图像,满足图像处理系统的实时性要求。     

基于社交应用的互动教学模式

为了加强高校师生之间沟通,提高教学质量和效率,结合社交应用平台提出4阶段互动教学模式。首先基于社交应用功能设计群组讨论、匿名投票、观点共享、话题协作等教学手段,然后将教学手段综合应用于课前准备、课上教学、课后讨论和课外交流等教学实施阶段。实践结果表明,该模式能够有效利用课间和课后零散时间,加强教师与学生之间互动交流,能及时获取学生对教学活动的反馈信息,提高学生学习的积极性。     

基于卷积神经网络的舌象分类

将深度学习卷积神经网络运用到中医舌象识别分类中,利用python工具对图像数据进行预处理,使用TensorFlow机器学习软件平台搭建舌象分类深度学习的MobileNets模型,分析中医体质与舌象之间的关系,用以发现其中的医学诊断规则和模式。经实验验证,该模型具有较高的识别精度和计算效率,很好地完成了舌象分类识别任务,从而辅助医生对病人体质进行诊断。     

基于机器学习的舌象体质分类

传统舌诊结果,大多是依靠医者的主观判断,且诊断结果会因外界因素而干扰,往往具有不可重复性。文中以舌象体质为着重点,参考前沿的机器学习神经网络理论,基于Inceptionv3构建舌象体质分类模型,取得了很高的识别率和计算效率,为中医舌诊体质分类客观化提供了良好的思路。     

基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别研究

中文文本实体识别,是自然语言处理的关键问题.传统的语言处理模型无法有效表示文本中的上下文语义信息,无法处理一词多义的不同语境,影响实体识别效果.提出了一种BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型,BERT预处理语言模型生成表征上下文语义信息的词向量,通过双向长短期记忆网络对生成的向量进行特征提取,自注意力机制能够有效获取文本语句中的长距离依赖,最后通过CRF进行解码生成实体标签序列.实验结果表明,该模型在微软亚洲研究院MSRA语料库和人民日报语料库上都取得了优异成绩,F1分别达到96.12％和95.88％.