基于.NET技术的芜湖市档案信息共享平台的研究与实现

.NET框架为程序开发人员创建、部署和运行Web应用程序提供了一套高效的解决方案.本文讲述了基于ASP.NET技术和C#编程语言及SQLServer2000数据库技术实现B/S构架的档案信息共享平台.文章详细论述了系统的逻辑结构设计、数据库设计、数据管理和系统维护等主要系统模块的实现方法,为同类系统的开发提供了参考.     

基于异构图神经网络的药物重定位研究

提出了一种基于异构图神经网络(HGNN)的药物重定位方法。该方法对药物-疾病关联网络、药物-药物相似性网络和疾病-疾病相似性网络的信息进行并行融合，有效地保留了各个网络的信息。此外，针对图卷积神经网络(GCN)提取信息能力的不足，本工作加入了图注意力网络(GAT)和层注意力机制，增强了特征提取能力，进一步提高了模型的预测性能。实验验证表明，提出的网络在Fdataset上达到了94.4%的AUROC和57.0%的AUPRC,在Cdataset上达到了95.9%的AUROC和65.3%的AUPR,超过了现有的基准方法。     

基于自注意力卷积的新冠肺炎CXR图像识别

2019冠状病毒病（COVID-19）是近年来对世界经济发展影响最大的流行病。早期发现是治疗COVID-19患者的关键，而胸片作为一种快速有效的辅助诊断方法被广泛用于实际的医疗案例中。基于深度学习的图像识别方法能更快、更准确地诊断CXR图像，可以取得较好的效果。然而，常见的深度学习模型在对数据进行特征提取时没有针对性。对此，本文提出基于卷积注意力的新冠肺炎图像识别网络，提升对COVID-19阳性样本的敏感性和特异性，并且增加的模型参数量和训练时间可以忽略不计。本文结合VGG16、MobileNet、InceptionV3、ResNet50等经典深度学习网络搭建了卷积注意力模型，并在COVIDRD公开数据库上进行了验证。实验结果表明本文提出的网络架构有效的提升了对新冠肺炎识别的准确性、敏感性和特异性。