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1.
浙江和仁科技股份有限公司"新一代医院信息系统"以患者为中心、以临床为核心,用云计算、大数据、人工智能等新技术,通过对就诊史、病历文书、医嘱、检查检 验报告、会诊、既往史、护理文书、病案首页、手麻记录、血透记录等场景业务流程进行优化与创新,实现HIS&EMR一体化、院内院外一体化、线上线下一体化、核心业务移动化、辅助决策智能化. 相似文献
2.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
3.
【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm2样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。 相似文献
4.
众所周知,在《数学分析》中会遇到连续函数的一个重要定理,即根的存在定理,此定理对方程根的存在性判别起着重要作用.将这方面已有的定理进行推广,并用例题说明其应用情况. 相似文献
5.
在生物体内,大多数蛋白质通过非共价相互作用以有序组织的自组装形式发挥作用。受大自然启发,人工设计蛋白质自组装正如火如荼的展开。近二十年来,蛋白质自组装领域快速发展,成功构建了各式各样,具有广泛结构和功能特性的蛋白质组装体。文章总结了用于调控蛋白质自组装的设计策略和工具,以及构建蛋白质组装体的最新进展,并描述了这些组装体的自然属性和功能。 相似文献
6.
7.
基于单参数n阶α次积分C半群的概念,引入双参数n阶α次积分C半群的概念及无穷小生成元,给出双参数n阶α次积分C半群无穷小生成元的Yosida逼近定理. 相似文献
8.
在“双碳”(碳达峰碳中和)战略背景下,以氢代碳的氢冶金成为钢铁企业优化能源结构和工艺流程、实现绿色低碳可持续发展的有效途径之一。以《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》的通过为时间节点,梳理和追溯了氢冶金的发展历程。从“以煤代焦、以气代焦”到“以氢代碳、以氢减碳”,铁矿石冶炼工艺由以减少焦炭和焦煤依赖为初衷,转变为以降低碳排放为重心,再到以净零碳排放为最终目标,逐渐形成高炉富氢冶炼和全氢直接还原工艺两大技术路线。从目前中国钢铁生产结构以及降碳目标来看,长流程产钢量占90%,高炉炼铁碳排放占比大、基数大。高炉低碳冶炼是规模化实现中国钢铁工业低碳的重要路径,而高炉富氢冶炼对“双碳”过渡时期的炼铁工业应用具有重要意义。从未来钢铁行业发展及能源结构转变来看,全氢直接还原工艺是实现钢铁行业净零碳排放的重要路线。发展氢冶金的关键问题包括如何解决绿色经济化制氢和安全规模化用氢。 相似文献
9.
安平丝网制造的历史悠久,但近年来随着全球经济的放缓,丝网产业的发展也遇到了瓶颈。本文力图通过对中澳自贸协定中有关丝网产品相关优惠政策的研究,对中澳自贸协定生效后安平丝网出口澳洲市场的数据加以统计与分析,洞悉对安平丝网产品的发展方向,借助协定的优惠政策大力拓展澳洲市场,从而使丝网产业能够突破瓶颈,得到长足的发展。 相似文献
10.
大数据具有体量大、来源和格式多样、增长速度快、价值密度低和处理难度大的特点,即使通过合理设计参数对某段数据进行点估计的结果可能相当令人满意,但通过应用标准统计程序对整个数据体进行精度估计得到的结果,却是差强人意,从而误导人们。目的旨在分析影响大数据清洗的主要因素有哪些,首先回顾了数据获取对时间序列的依赖性并构造了一个大数据模型,然后在列出数据估计时所用的一些属性后,给出了数据清洗时的回归分析,同时探讨回归系数估计的可能影响。最后给出了大数据处理中误差累积的通用表示方法,提出了与时间序列理论中短程和长程依赖之间的区别大致相同的问题。 相似文献