腹腔镜术后下肢静脉血栓19例分析

目的探讨腹腔镜术后下肢深静脉血栓(DVT)形成的发病危险因素以及防治方法.方法分析19例腹腔镜胆囊切除术(LC)术后DVT的临床资料.结果19例患者经过溶栓、抗凝、祛聚及对症支持等治疗后病情均完全缓解,深静脉再通,无1例发生肺栓塞.结论由CO_2气腹引起的下肢血流动力学、机体凝血纤溶改变及内皮细胞损伤是腹腔镜手术区别于开腹手术后DVT形成的重要原因.     

基于Word2vector的文本特征化表示方法

针对基于词语统计的特征化表示无法有效提取文本的词义特征的问题,提出一种基于上下文关系的文本特征化表示方法。该方法利用Word2vector提取词义特征,获得词向量;再对词向量进行“最优适应度划分”的聚类,并根据聚类结果将词语替代表示为聚类质心;根据质心及其所代表的词语的词频,构成词向量聚类质心频率模型（semantic frequency-inverse document frequency,SF-IDF）,用于特征化表示文本。在不依赖语义规则的情况下,分别以路透社文本集Reuter-21578、维基百科（extensible markup language,XML）数据为文本数据集,采用神经网络语言模型（neural network language model,NNLM）算法进行文本分类实验,并采用F1-measure标准进行样本分类的效果评估,词向量聚类质心频率模型SF-IDF（semantic frequency-inverse document frequency,SF-IDF）向量与现有技术中词频-逆向文件频率（term frequency-inverse document frequency,TF-IDF）向量的分类效果对比,与TF IDF模型进行对比实验;在Reuter 21578数据集上平均准确率由原有的57.1%提高到63.3%,在Wikipedia XML数据集上平均准确率由原有的48.7%提高到59.2%。SF-IDF模型可适用于现行的基于特征向量的信息检索算法,且较TF-IDF模型有更高的文本相似性分析效率,可提升文本分类准确率。     

网络对广告设计的引力

网络的成功不仅在于沟通了科学与艺术,更重要的是它联系起设计的传统与未来,它融入了传统的设计方式,又包含了电子世界的独特语言,在现实中发展,又改变着现实.