安宁疗护仍有不少难题待解

来源 :健康报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mile999
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
随着云计算技术的普及,网络中涌现出大量功能单一的服务,但用户的需求通常需要不同的服务共同完成。为了满足用户不同的需求,Web服务组合技术应运而生。Web服务组合技术就是在资源池中,将功能单一的候选服务重新组合,构建功能更加强大、应用场景更多的复合Web服务来满足用户的需求。在此基础上,用户进一步对服务的完成时间、可靠性以及可用性提出了要求。因此,如何在云计算环境下选择出令用户满意的服务组合是当下的
学位
近年来,应用层DDoS攻击日趋猛烈,虽然当前针对应用层DDoS攻击的检测已经取得了一定的进展,但现有工作由于特征选取的片面性和随机性,只能够检测一种或其中几种特定类型的攻击,无法在多种应用层DDoS组成的混合攻击中保持较高检测率。另外,已知现有的应用层DDoS攻击检测方法都是部署在目标服务器处,攻击流量需要先进入机房入口再触发检测和清洗,当攻击流量超过目标主机机房入口的最大带宽时,入口网络会发生拥
学位
随着互联网与信息科技的快速发展,网民基数变得越来越庞大,互联网普及率急剧增长的同时使得基础服务同步扩张。随着越来越多的服务被注册到互联网中,用户面对大量功能相似类型相近的Web服务陷入了选择困境。与此同时,质量层次不齐的服务涌入互联网中造成了服务过载和混乱无序的状态。用户一时难以找出符合自身偏好的Web服务,并且对于服务提供商来说也是一种资源浪费。Web服务发现方法的出现极大地缓解了此类问题。现有
学位
当代社会的数字化需求不断增长,Web应用已与社会生活中的各个领域息息相关。为了适应软件行业快速变化的需求,Web应用开发方式逐渐趋向于敏捷开发。API测试作为Web应用在敏捷开发中的关键一环存在许多问题,比如系统用户界面迭代更新导致API测试用例编写消耗大;测试用例冗余及优先级不确定导致测试效率低;大多测试数据采用等价类法等方法生成,缺乏真实性导致测试质量差等。基于此,需要设计并实现一个Web A
学位
准确的网络流量预测不仅有助于合理分配网络带宽资源,改善网络服务质量,还有助于保障网络通信安全。因此,网络流量预测一直是网络领域的研究热点。回声状态网络(Echo State Network,ESN)具有强大的非线性处理能力和短期记忆能力,在回归任务和分类任务中得到了广泛应用。但是ESN在网络流量预测中仍然存在一些问题。首先,网络流量具有多尺度性、非线性和尺度依赖性,在网络流量预测时需要考虑网络流量
学位
近年来,随着区块链技术的快速发展,智能合约开始被越来越多的人应用于实际生活中。智能合约利用区块链去中心化、可编程的特性,将传统合同转变为代码的形式部署在区块链平台上,极大地降低了交易的成本,提升了交易的效率。但是,智能合约带来这些便利的同时也带来了安全风险。智能合约漏洞引发的安全事件频发,造成大量经济损失,提前发现合约中的安全漏洞是预防漏洞被利用的关键途径之一。然而,现有智能合约漏洞检测方法在漏洞
学位
随着网络应用数据的逐年增加,非结构化数据的存储成为了当下存储系统的热点问题。键值存储系统针对数据密集型负载能够提供优质的服务,其采用的主流架构为LSM-tree(Log-Structured Merge-tree)。为提高读性能,键值系统在LSM-tree的基础上引入了布隆过滤器,利用布隆过滤器的快速筛选能力,大大提升了系统的读性能,但是布隆过滤器的误报同样会引发额外的I/O请求。键值分离通过在L
学位
忆阻器是一项旨在硬件系统中实现神经形态计算的新兴器件。阻变式随机存储器(Resistive Random Access Memory,RRAM)作为近年来研究广泛、发展迅速、性能优异的忆阻器之一,已经开始慢慢取代其他存储器的地位。随着数字信息时代的带来,信息存储技术飞速发展,半导体存储材料也得到快速发展。RRAM因其功耗更低、存取速度更快、耐久性更强等优势成为存储领域的研究焦点。氧化钽(TaOx)
学位
随着云计算、大数据及物联网等全新的技术应用,传统的网络边界安全模型暴露出了诸多安全的问题。而零信任作为一种全新的理念,打破了网络的内外边界,近年来成为了研究热点。零信任访问控制基于最小权限原则实现实时的访问控制,核心部分是信任评估引擎以及决策引擎,本文针对零信任架构中的这两个关键部件进行了研究与优化,并构建了一个移动办公用例系统,验证了上述成果。本文的主要内容如下:一、提出了基于零信任的动态访问控
学位
提高计算资源利用率是超算中心高性能计算机系统的重要目标。为了满足这一目标,高性能计算机的作业调度系统往往会采用回填调度的方式,将短时间作业填充到各作业运行的间隙。回填调度需要获取作业的运行时间。以往作业运行时间的预测是由用户给出的,而用户给出的作业时长往往会远远超过作业实际运行时间,浪费了系统的计算资源。特别地,当预测的作业运行时间低于真实时长时,给系统计算资源利用造成的伤害更加严重。因此,作业运
学位