背景由于其强大的语言处理能力和广泛的应用潜力,以ChatGPT为代表的大语言模型引领了医疗领域自然语言处理的新趋势。目的本研究通过文献计量分析揭示2017年以来医疗大语言模型的研究热点、主题分布及未来发展方向。方法通过Web of Scie...背景由于其强大的语言处理能力和广泛的应用潜力,以ChatGPT为代表的大语言模型引领了医疗领域自然语言处理的新趋势。目的本研究通过文献计量分析揭示2017年以来医疗大语言模型的研究热点、主题分布及未来发展方向。方法通过Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台和维普网数据库,系统检索和筛选2017年1月-2024年6月关于医疗大语言模型的文献。利用CiteSpace软件提取文献中的主题关键词等信息,分析并对比国内外研究的演进、热点和趋势。结果共纳入1071篇相关文献,结果显示国外研究集中于人工智能、大语言模型、深度学习、知识图谱等技术在医学中的应用,而国内研究则相对较少,侧重于中文医学问答系统构建和医疗数据非结构化问题处理。结论深化医疗数据挖掘,拓展多场景应用,并借鉴国际大语言模型的微调和应用评估经验,促进我国医疗大语言模型技术的发展和医学领域应用。展开更多
为解决当前在钢结构建筑信息模型(building information modeling,BIM)与结构分析模型之间进行数据转换时存在的关键技术问题,本文在分析工业基础类(industry foundation classes,IFC)标准表达方法的基础上,以ABAQUS为结构分析平台,开...为解决当前在钢结构建筑信息模型(building information modeling,BIM)与结构分析模型之间进行数据转换时存在的关键技术问题,本文在分析工业基础类(industry foundation classes,IFC)标准表达方法的基础上,以ABAQUS为结构分析平台,开发了钢结构BIM模型数据转换算法,运用C#语言和Xbim工具包,实现了结构构件信息提取、构件空间位置调整和分析数据自动添加,并形成了相应的转换软件;通过钢框架结构实例分析验证了该软件的可靠性和准确性,并将其应用于安阳市游客集散中心的BIM模型转换和结构分析。结果表明,所开发的算法和软件解决了生成的结构分析模型节点不连接和人工添加分析数据工作量大等问题,实现了BIM中的钢结构设计模型或深化设计模型向ABAQUS结构分析模型数据的准确转换。与传统的在ABAQUS中直接建立结构分析模型相比,本文提出的方法能大大提高复杂钢结构的结构分析建模速度和效率。展开更多
文摘背景由于其强大的语言处理能力和广泛的应用潜力,以ChatGPT为代表的大语言模型引领了医疗领域自然语言处理的新趋势。目的本研究通过文献计量分析揭示2017年以来医疗大语言模型的研究热点、主题分布及未来发展方向。方法通过Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台和维普网数据库,系统检索和筛选2017年1月-2024年6月关于医疗大语言模型的文献。利用CiteSpace软件提取文献中的主题关键词等信息,分析并对比国内外研究的演进、热点和趋势。结果共纳入1071篇相关文献,结果显示国外研究集中于人工智能、大语言模型、深度学习、知识图谱等技术在医学中的应用,而国内研究则相对较少,侧重于中文医学问答系统构建和医疗数据非结构化问题处理。结论深化医疗数据挖掘,拓展多场景应用,并借鉴国际大语言模型的微调和应用评估经验,促进我国医疗大语言模型技术的发展和医学领域应用。
文摘为解决当前在钢结构建筑信息模型(building information modeling,BIM)与结构分析模型之间进行数据转换时存在的关键技术问题,本文在分析工业基础类(industry foundation classes,IFC)标准表达方法的基础上,以ABAQUS为结构分析平台,开发了钢结构BIM模型数据转换算法,运用C#语言和Xbim工具包,实现了结构构件信息提取、构件空间位置调整和分析数据自动添加,并形成了相应的转换软件;通过钢框架结构实例分析验证了该软件的可靠性和准确性,并将其应用于安阳市游客集散中心的BIM模型转换和结构分析。结果表明,所开发的算法和软件解决了生成的结构分析模型节点不连接和人工添加分析数据工作量大等问题,实现了BIM中的钢结构设计模型或深化设计模型向ABAQUS结构分析模型数据的准确转换。与传统的在ABAQUS中直接建立结构分析模型相比,本文提出的方法能大大提高复杂钢结构的结构分析建模速度和效率。
