基于机器学习的脓毒症预测与干预决策研究综述 被引量：3

1

作者 钟坤华 陈芋文 +2 位作者 秦小林 孙启龙 易斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期357-363,共7页

脓毒症是一种由细菌等病原微生物引发的医疗紧急状况,严重时可危及生命,因此早期诊断和及时治疗至关重要。近年来,机器学习技术在脓毒症的早期预测和治疗策略方面展现出巨大的潜力。通过综合多源数据,机器学习模型能精确评估患者的风险... 脓毒症是一种由细菌等病原微生物引发的医疗紧急状况,严重时可危及生命,因此早期诊断和及时治疗至关重要。近年来,机器学习技术在脓毒症的早期预测和治疗策略方面展现出巨大的潜力。通过综合多源数据,机器学习模型能精确评估患者的风险并自动识别高风险的个体,从而实现对脓毒症的早期诊断。此外,机器学习还能辅助医生制定个性化治疗方案。然而,基于机器学习方法的临床应用目前仍面临一系列挑战,如数据标准化、模型可解释性以及医疗人员的接受度等。因此,针对基于机器学习的脓毒症预测与干预决策方法进行了系统综述。首先,介绍了脓毒症预测与干预决策的基础流程和框架;接着,系统性地概括了基于机器学习的脓毒症预测与干预决策的方法、相关数据及评价指标;然后,详细总结了机器学习方法在脓毒症相关临床方面的具体应用;最后,总结了目前该领域面临的主要挑战,并展望了未来的发展趋势。 展开更多

关键词 脓毒症 机器学习 早期预测 治疗策略

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协同设计环境下的任务分配方法的研究 被引量：8

2

作者 万武南 王晓京 +1 位作者 宋春雨 刘旸 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期151-152,208,共3页

介绍一种基于辅助Agent的合同网模型的任务分配方法,并给出了协作过程中的任务选择策略和Agent选择策略,改进基本合同网模型的缺点和不足,以解决多Agent的协同设计系统中分布合作求解问题和任务分配,达到全局最优化,产生高质量的设计及... 介绍一种基于辅助Agent的合同网模型的任务分配方法,并给出了协作过程中的任务选择策略和Agent选择策略,改进基本合同网模型的缺点和不足,以解决多Agent的协同设计系统中分布合作求解问题和任务分配,达到全局最优化,产生高质量的设计及有效的资源利用,并减少协商时间和信息流量,提高系统效率。 展开更多

关键词 合同网 任务分配 协同设计 多AGENT

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Dixon结式在密码学中的应用 被引量：9

3

作者 唐樨瑾 冯勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1738-1745,共8页

针对密码学中的多变元多项式二次方程系统求解问题,基于扩展Dixon结式提出了一种求解算法DR(Dixon resultants).基本思想为对于MQ(multivariate quadratic)问题,把x1,x2,…,xn?1当作变元,而把xn当作参数,然后利用和改进扩展Dixon结式方... 针对密码学中的多变元多项式二次方程系统求解问题,基于扩展Dixon结式提出了一种求解算法DR(Dixon resultants).基本思想为对于MQ(multivariate quadratic)问题,把x1,x2,…,xn?1当作变元,而把xn当作参数,然后利用和改进扩展Dixon结式方法求解该类系统.分析了该算法对于一般情况的复杂度,并且基于实验证据猜测:对于某些稀疏问题,新算法的复杂度很有可能也是多项式的.实验结果表明,对于m=n的一般和稀疏的问题,DR效率优于已有的两种算法.除了高效性,新算法还具有复杂度容易度量、计算时间可以预测的优点. 展开更多

关键词 多变元密码学 有限域上的多项式方程 代数攻击 DIXON 结式 DR(Dixon resultants)

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基于范例推理的合同网模型 被引量：3

4

作者 万武南 王晓京 +1 位作者 宋春雨 刘旸 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第9期1578-1581,共4页

合同网是一类重要的基于竞争机制的协同问题求解模型,它一般不对竞争者范围进行限制,采用广播方式发布任务,消费了大量通讯负载,因此不能保证高的工作效率.为了减少Agent之间的通讯负载和协商时间,提高工作效率,本文在合同网模型中引入... 合同网是一类重要的基于竞争机制的协同问题求解模型,它一般不对竞争者范围进行限制,采用广播方式发布任务,消费了大量通讯负载,因此不能保证高的工作效率.为了减少Agent之间的通讯负载和协商时间,提高工作效率,本文在合同网模型中引入范例推理,使用范例推理来确定合适的投标竞争者,缩小问题竞争者范围;同时本文在范例中加入了时间因子和遗忘系数等参数,以及一类特殊的范例,有助于改善合同网协作过程,使得系统具有较好的灵活性和适应性. 展开更多

关键词 合同网 任务分配 范例推理 多AGENT

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基于确定性退火的中文术语语义层次关联研究 被引量：5

5

作者 彭成 季培培 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3235-3238,共4页

研究现有术语语义层次关联的主要方法,针对如何自动获取并且准确描述术语语义层次关系这一关键问题,提出构建的术语语义层次获取流程,主要基于确定性退火的多重聚类算法获取层次关系。最后选取了部分中文专利文本摘要数据集对流程的效... 研究现有术语语义层次关联的主要方法,针对如何自动获取并且准确描述术语语义层次关系这一关键问题,提出构建的术语语义层次获取流程,主要基于确定性退火的多重聚类算法获取层次关系。最后选取了部分中文专利文本摘要数据集对流程的效果进行测试与评估,取得了不错的实验结果。 展开更多

关键词 术语语义层次 术语聚类 确定性退火 中文信息处理

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基于纠删码的数据消冗存储系统可靠性增强研究 被引量：3

6

作者 彭成 王树鹏 贾志凯 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S1期1-6,共6页

针对如何使用纠删码技术增强数据消冗存储系统可靠性的问题进行了研究,首先研究了纠删编码中关键参数对存储可靠性的影响,通过数学推导证明了使用纠删码技术并不总是会比冗余复制技术更有效的增强存储可靠性,同时分析了使用纠删码技术... 针对如何使用纠删码技术增强数据消冗存储系统可靠性的问题进行了研究,首先研究了纠删编码中关键参数对存储可靠性的影响,通过数学推导证明了使用纠删码技术并不总是会比冗余复制技术更有效的增强存储可靠性,同时分析了使用纠删码技术增强存储可靠性的条件,并结合数据消冗存储系统的特点给出一种纠删编码关键参数的选取算法,经过实验证明,该算法能够利用更少的存储空间获得比冗余复制技术更高的存储可靠性. 展开更多

关键词 数据消冗存储系统 重复数据删除 纠删码

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基于改进自注意力机制和表示学习的分层文档分类方法

7

作者 廖兴滨 钱杨舸 +1 位作者 王乾垒 秦小林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期238-244,共7页

文档分类的一项基本工作是研究如何高效地表示输入特征,句子和文档向量表示也可以辅助自然语言处理的下游任务,如文本情感分析和数据泄露预防等。特征表示也逐渐成为文档分类问题的性能瓶颈和模型可解释性的关键之一。针对现有分层模型... 文档分类的一项基本工作是研究如何高效地表示输入特征,句子和文档向量表示也可以辅助自然语言处理的下游任务,如文本情感分析和数据泄露预防等。特征表示也逐渐成为文档分类问题的性能瓶颈和模型可解释性的关键之一。针对现有分层模型面临的大量重复计算以及可解释性缺乏的问题,提出了一种分层文档分类模型,并研究了句子和文档表示方法对文档分类问题的性能影响。所提模型集成了使用改进自注意力机制融合输入特征向量的句子编码器和文档编码器,形成了一个层次结构,以实现对文档级数据的分层处理,在简化计算的同时增强了模型的可解释性。与仅使用预训练语言模型的特殊标记向量作为句子表示的模型相比,所提模型在5个公开文档分类数据集上实现了平均4%的性能提升,比使用词向量矩阵的注意力输出均值的模型提高了2%。 展开更多

关键词 句子表示 文档表示 注意力机制 文档分类 模型可解释性

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几何定理可读证明的并行化方法(英文)

8

作者 潘斌 郭红霞 《科学技术与工程》 2007年第18期4769-4773,4780,共6页

为了生成传统形式的几何定理可读证明,前推法必不可少。但是现有算法在实际应用中对复杂命题的解题效率还存在问题。文中尝试用并行计算方法来提高算法效率,分析了消息传递编程模型下的任务划分、通信组织、任务调度等问题,并在MPICH2... 为了生成传统形式的几何定理可读证明,前推法必不可少。但是现有算法在实际应用中对复杂命题的解题效率还存在问题。文中尝试用并行计算方法来提高算法效率,分析了消息传递编程模型下的任务划分、通信组织、任务调度等问题,并在MPICH2下实现了并行前向推理算法,对算法的并行性能指标进行了测试。 展开更多

关键词 几何定理可读证明 并行前向推理 并行性能量度 流水线

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基于Ontology的平面几何知识库设计 被引量：7

9

作者 吴文渊 曾振柄 符红光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2002年第3期10-14,共5页

文中给出了Ontology建模方法在平面几何知识库设计中的一个应用实例。先从总体上介绍了Ontology建模方法的思想、框架结构及优点。再详细描述了平面几何知识库的设计、组织结构及其实现。我们提出概念分层 ,等价类存贮 ,启发式双向推理 ... 文中给出了Ontology建模方法在平面几何知识库设计中的一个应用实例。先从总体上介绍了Ontology建模方法的思想、框架结构及优点。再详细描述了平面几何知识库的设计、组织结构及其实现。我们提出概念分层 ,等价类存贮 ,启发式双向推理 ,推理经验生成 ,交互解题 ,数字测试等多种平面几何知识库的相关技术 ;能生成与“吴法”等代数方法不同的、传统的、较优的可读证明 ;并提高了系统的重用性、可靠性。 展开更多

关键词 Ontology建模方法 知识重用 启发式双向推理 平面几何知识库 人工智能 设计

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一种并行层次化的重复数据删除技术 被引量：3

10

作者 贾志凯 王树鹏 +1 位作者 陈光达 彭成 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S1期100-104,共5页

重复数据删除技术对缩减数据占用空间、提高存储设备利用率、消减存储成本具有重要的意义,该技术逐渐发展为存储领域的一项关键技术.分析比较了几项主流的重复数据删除技术的优缺点,并提出一种并行层次化的重复数据删除算法PHD(parallel... 重复数据删除技术对缩减数据占用空间、提高存储设备利用率、消减存储成本具有重要的意义,该技术逐渐发展为存储领域的一项关键技术.分析比较了几项主流的重复数据删除技术的优缺点,并提出一种并行层次化的重复数据删除算法PHD(parallel-hierarchical deduplication),通过由粗粒度到细粒度的层次化数据消冗来提高数据去重率,并在此基础上引入并行处理以充分利用多核计算机资源解决重复数据删除速率低的问题.实验结果表明,该策略在保证重复数据删除率的同时,有效地提高了重复数据删除速率. 展开更多

关键词 重复数据删除 层次化 并行

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基于深度高斯过程回归的术中失血量和血红蛋白损失量估计

11

作者 钟坤华 陈芋文 +4 位作者 秦小林 张力戈 李雨捷 胡小艳 易斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S02期306-311,共6页

动态、准确地估计失血量对围手术期管理非常重要,但测量术中失血量是一项困难的任务,特别是当血液被医用纱布吸收时。针对上述情况,以浸血医用纱布图像为研究对象,提出一种基于密集连接卷积网络(DenseNet)的深度多任务高斯过程回归(DMG... 动态、准确地估计失血量对围手术期管理非常重要,但测量术中失血量是一项困难的任务,特别是当血液被医用纱布吸收时。针对上述情况,以浸血医用纱布图像为研究对象,提出一种基于密集连接卷积网络(DenseNet)的深度多任务高斯过程回归(DMGPR)方法,以估计术中失血量和血红蛋白(Hb)损失量。DMGPR方法包括两部分:用于自动特征提取的密集连接卷积网络(DenseNet)和用于失血量及Hb损失量估计的多任务高斯回归过程(MGPR)。在手术室正常光照条件下,采集了569张浸血纱布图像,并对这些图像进行在线扩充,构建实验数据集。以决定系数(R2)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)为性能指标,对DMGPR方法进行评估和对比。在失血量估计方面,DMGPR方法的R2、MSE和MAE分别为0.971、0.080和0.151;而在Hb损失量估计方面,DMGPR方法的相应结果分别为0.950、0.217和0.292。实验结果表明,DMGPR可以动态、准确地估计术中失血量和Hb损失量,并且比其他对比方法具有更好的性能,更适合于主要使用医用纱布和小到中度失血的手术。 展开更多

关键词 术中失血量 密集连接卷积网络 深度高斯过程回归 特征提取 血红蛋白

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