本文探讨肺部超声诊断肺部感染患儿的价值及与血清降钙素原（PCT）、小儿危重病例评分（PCIS）的相关性。选取肺部感染患儿120例作为感染组，选取同期健康小儿120例作为对照组，两组均接受肺部超声检查。感染组LUS评分、血清PCT均显著高于对照组且差异具有统计学意义（P＜0.05）,感染组的PCIS评分显著低于对照组（P＜0.05）;经简单线性相关分析，感染组患儿的LUS评分与血清PCT呈显著正相关
互联网作为目前的主要通信手段,在民用与军事领域都发挥着极其重要的作用。随着网络的快速发展,用户对网络的需求不断增加。在越来越异构化、密集化的现代网络发展趋势下,如何准确、稳定地进行网络故障诊断成为一个巨大的挑战。传统的网络故障诊断算法和模型通常受网络数据质量和自身参数设置的影响,导致诊断准确性和稳定性不足。针对这些问题,本文在小波神经网络模型的基础上,深入研究了基于数据平衡和群优化的网络故障诊断方
随着互联网技术发展日趋成熟,爆发式增长的网络设备数量和流量数据所带来的网络安全问题变得愈发严重,面临着重大挑战。入侵检测可以实时监测网络的异常行为及时阻断危险入侵行为,是解决网络安全问题的重要手段。然而,基于传统方法入侵检测仍然有检测性能不理想,通信成本高,数据传输过程暴露敏感数据,数据无法有效共享形成“数据孤岛”等问题。联邦学习和深度学习的结合可以有效解决上述存在的问题。在实际入侵检测过程中,不
在线社交网络（OSN）作为互联网的重要组成部分,因其蕴含的巨大经济价值,越来越受到人们的广泛关注。如何对在线社交网络的用户数进行高效、精确估计一直都是网络科学领域的一个基本的问题。通常情况下,想得到整个社交网络准确的用户数几乎是不可能的,这是因为社交网络的用户规模非常庞大,获取和处理数据时需要付出巨大的存储、计算成本。即使可以耗费巨大的资源来处理这些数据,在面对商业决策这类时效性较强的任务时,也很