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十二指肠原发癌一例报告
【摘 要】
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【出 处】
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中华医学杂志
【发表日期】
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1964年50期
其他文献
考虑不同货流运输需求及其时间窗约束,研究长江集装箱多式联运路径优化问题,以运输总费用最小为目标构建数学模型,提出基于深度优先遍历的两阶段多式联运路径优化动态规划算法.第一阶段通过网络遍历提供所有货流可行路径方案集,作为第二阶段的输入完成多式联运路径优化.算例研究结果表明,动态规划算法可实现模型有效求解,适当调整时间窗约束或班次信息可降低多式联运费用.
为解决传统特征选择方法忽略视图内部特征的相关性及不同视图之间的特征关联性问题,提出一种基于自适应相似性的特征选择学习方法。在特征选择时考虑视图内部的特征相关性,对每个视图进行特征选择,通过引入图正则化,充分利用数据的局部几何特性,使同类别特征之间的联系更加紧密,达到增强算法的鲁棒性。引入L_(1/2)稀疏范数降低噪声,提高分类模型的准确率。通过与现有的特征方法进行对比分析,提出方法在ACC和NMI
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针对主流分类检测方法识别恶意代码面临的训练数据受限和种类均衡性不足问题,提出一种基于图像矢量结合生成对抗网络模型的恶意代码数据增强方法。将图像处理技术与WGAN-GP深度学习模型相结合,将恶意代码数据可视化为图像,通过缩放处理使恶意代码文件在长度不一致的情况下能够高概率保留全部隐含特征;使用WGAN-GP训练学习隐含的特征,生成新的数据;采用图像生成质量评价指标SSIM以及基础分类器准确率验证生成
为有效识别科技人物简历中研究领域信息,对部分时间和单位信息精准分类,提出一种基于字词协同的深度学习序列标注模型与梯度提升决策树模型相结合的科技人物简历信息抽取方法.利用字词协同的双向LSTM-CRF模型对科技人物简历文本进行初步解析,在此基础上使用梯度提升决策树模型实现对时间和单位信息的分类矫正.实验结果表明,该方法能够准确获取研究领域信息的关键特征,有效结合序列标注模型与分类模型的优点,对科技人物简历信息识别的F1值达到91.84％.
针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法.PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索.通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先最近邻搜索算法,在不降低生成路线图质量的前提下,加快无向路线图的构建速度,减少PRM算法的运行时间.仿真结果表明,改进的PRM算法相较于传统的PRM算法在无向路径图建立时间上减少27.36％ ～33.27％,使PRM算法效率大大提高.
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为克服Prophet模型对残差自相关性考虑的缺失,时间推理能力的不足,提高被动红外(passive infrared,PIR)运动探测器检测结果的准确性,提出一种Prophet与SARIMA动态加权组合的预测模型.分析PIR运动探测器的特点,分析对比几种流行的预测算法的优劣,在此基础上设计Prophet-SARIMA的组合预测模型,统计和分析用户的行为.为获取最好的组合效果,设计动态加权组合算法,通过加权算法可确定最优的权值组合.通过实验验证了Prophet-SARIM A组合预测模型在人体红外数据的预测