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DeepSeek赋能的儿科全流程智慧医疗系统的构建和应用效果评价: 1; 作者张晓波冯瑞 +11 位作者杨睿叶成杰王新葛小玲史雨王立波傅唯佳祁媛媛张玉蓉安海龙王艺李倩《中国循证儿科杂志》北大核心 2025年第3期217-222,共6页; 背景复旦大学附属儿科医院基于前期自行研发的智能辅助诊断工具,融合本地化部署的DeepSeek大模型,构建智慧医疗系统,以提升儿科医疗服务效率和医患满意度。目的评价已构建的智慧医疗系统在儿科医院患儿全流程医疗服务真实场景中的应用... 展开更多; 关键词 DeepSeek 医学大语言模型智慧医疗儿科; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于关系驱动多模态嵌入塑形的图像描述生成: 2; 作者周练俞国瑞 +3 位作者张玥杰冯瑞张涛张晓波《中文信息学报》北大核心 2025年第9期160-172,共13页; 记忆遗忘、错误积累和上下文依赖是基于序列的图像描述生成任务目前面临的主要挑战,为减轻其影响并考虑语义和视觉嵌入之间的上下文依赖性,该文针对图像描述生成提出一种基于关系驱动的多模态嵌入塑形方法。该方法聚焦于正则化关系三元... 展开更多; 关键词关系驱动多模态嵌入塑形图像描述生成; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据驱动的开源学术成果演化规律与合作模式分析: 3; 作者叶波甸高敏 +1 位作者王伟陈阳《计算机科学》北大核心 2025年第8期45-50,共6页; 开源已经成为当今软件开发领域中不可忽视的潮流,也是推动技术创新与进步的关键力量。深入探究开源发展的趋势及其合作模式,不仅有助于揭示学术界和工业界的发展态势,也能为相关研究人员或者政策制定者提供制定合理目标与规划的依据。基... 展开更多; 关键词开源高阶关系合作网络国家合作演化规律; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时序图神经网络的资产管理反洗钱检测方法: 4; 作者徐鑫朱鸿斌 +3 位作者谌杰李青汶张霄蓉吕智慧《计算机科学》北大核心 2025年第10期60-69,共10页; 资产管理行业因高频且灵活的资金操作方式,已成为洗钱活动的重要目标。然而,资产管理行业中交易结构的稀疏性、客户间隐性资金流转路径的复杂性,以及交易行为的非统一特征,使得传统显式关系的图建模方法难以有效应对这些挑战。针对上述... 展开更多; 关键词资产管理反洗钱时序模型图神经网络交易行为分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于重症儿童疼痛评估多模态标准数据集可视化培训平台的可用性评价: 5; 作者荣心怡冯瑞 +10 位作者傅唯佳黄麟王颖雯金芸杨玉霞沈伟杰秦妍徐昱璐占楚仪张晓波顾莺《中国循证儿科杂志》北大核心 2025年第4期304-308,共5页; 背景本研究团队前期开发了基于重症儿童疼痛评估多模态标准数据集的可视化培训平台,在平台构建期间,已经完成了形成性可用性评价,平台的总结性可用性尚不清楚。目的评价平台的总结性、可用性,为促进临床疼痛评估和管理提供参考和依据。... 展开更多; 关键词危重症儿童疼痛评估培训平台可用性评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

表格数据生成技术综述: 6; 作者王永鑫徐鑫朱鸿斌《计算机科学》北大核心 2025年第10期3-12,共10页; 表格数据因在金融、医疗等关键领域广泛应用而具有重要价值。然而,对于表格数据的有效利用,常受到数据稀缺、类别不平衡及隐私法规的严格制约。为应对这些挑战,通过生成模型合成在统计特性上与真实数据高度相似的样本,已成为一种新兴的... 展开更多; 关键词表格数据生成大语言模型生成方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名DeepSeek赋能的儿科全流程智慧医疗系统的构建和应用效果评价: 1; 作者张晓波冯瑞杨睿叶成杰王新葛小玲史雨王立波傅唯佳祁媛媛张玉蓉安海龙王艺李倩; 机构复旦大学附属儿科医院复旦大学计算与智能创新学院; 出处《中国循证儿科杂志》北大核心 2025年第3期217-222,共6页; 基金上海申康发展中心市级医院新兴前沿联合攻关项目:SHDC12024136 上海市促进产业高质量发展专项资金产业战略关键领域技术攻关人工智能专题项目:2024-GZL-RGZN-01013 复旦大学附属儿科医院“医+X”交叉创新团队孵化项目:EKYX202409。; 文摘背景复旦大学附属儿科医院基于前期自行研发的智能辅助诊断工具,融合本地化部署的DeepSeek大模型,构建智慧医疗系统,以提升儿科医疗服务效率和医患满意度。目的评价已构建的智慧医疗系统在儿科医院患儿全流程医疗服务真实场景中的应用效果。设计横断面调查。方法结合医学知识库、知识图谱及检索增强生成等技术,在原有“小布AI医生”基础上,构建覆盖诊前、诊中、诊后全流程的儿科智慧医疗系统(简称DS-小布医生2.0),通过医院大数据平台采集性能指标,并分别以随机数字表法抽取50名门诊医生、以便利抽样法选取200名患儿家长,进行可用性评估。主要结局指标系统的总体性能及诊前、诊中和诊后评价指标。结果DS-小布医生2.0于2025年3月3日至5月11日临床应用期间,系统服务11957人次患儿,累计使用86533次。核心性能表现为:峰值CPU利用率5%,推理链路完成时间5.9 s,医学推理准确率81.5%。全流程各阶段指标优异:诊前导诊建议使用率82.3%;诊中诊断准确率92.4%,信息提取准确率96.4%;诊后患儿随访依从率74.0%。该系统的准确率为92.4%,双语评估替补(4元语法)指标(BLEU-4)评分为0.87,面向召回的摘要评估指标(最长公共子序列)(ROUGE-L)评分为0.73,交叉熵指标(CEM)为0.92,以上指标均优于美国OPEN AI公司的GPT-4 Med模型和来自美国斯坦福大学的Bio MedLM模型。在用户可用性评价方面,50名医生完成测试后系统可用性问卷(PSSUQ)调查,在系统质量、信息质量、界面质量和总体评价方面可用性较好;采用净推荐值量表(NPS)对200名患儿家长进行调查,净推荐值达+78分。结论DS-小布医生2.0实现了高精度的儿科全流程智慧医疗服务,用户满意度高,为缓解儿科医疗资源短缺问题提供了有效的技术方案。; 关键词 DeepSeek 医学大语言模型智慧医疗儿科; Keywords DeepSeek Medical large language model Intelligent healthcare Pediatric; 分类号 R197.3 [医药卫生—卫生事业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于关系驱动多模态嵌入塑形的图像描述生成: 2; 作者周练俞国瑞张玥杰冯瑞张涛张晓波; 机构复旦大学计算与智能创新学院上海财经大学信息管理与工程学院复旦大学附属儿科医院; 出处《中文信息学报》北大核心 2025年第9期160-172,共13页; 基金国家科技创新2030-重大项目(2021ZD0114001,2021ZD0114000) 国家自然科学基金(61976057,62172101) +1 种基金上海市科委“科技创新行动计划”项目(22511106003)。; 文摘记忆遗忘、错误积累和上下文依赖是基于序列的图像描述生成任务目前面临的主要挑战,为减轻其影响并考虑语义和视觉嵌入之间的上下文依赖性,该文针对图像描述生成提出一种基于关系驱动的多模态嵌入塑形方法。该方法聚焦于正则化关系三元组(主语、谓语和宾语)中涉及的多模态嵌入空间结构,对每种模态的关系创建正三元组和负三元组。针对正三元组,其宾语和所有主语、谓语的加和之间距离应尽可能小,而负三元组的这种距离应尽可能大。基于这两个距离,通过设计一个三重损失来实现正则化,该三重损失随后通过多任务学习与图像描述生成模型的损失相结合。基于所提出的关系驱动多模态嵌入塑形方法,关系的语义和视觉嵌入之间联系得到显著加强。在Flickr30k和MSCOCO数据集上的实验结果表明,所提出的方法针对图像描述生成具有良好的性能改进。; 关键词关系驱动多模态嵌入塑形图像描述生成; Keywords relation-driven multimodal embedding shaping image captioning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据驱动的开源学术成果演化规律与合作模式分析: 3; 作者叶波甸高敏王伟陈阳; 机构复旦大学计算与智能创新学院华东师范大学数据科学与工程学院; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第8期45-50,共6页; 基金国家自然科学基金(62072115)。; 文摘开源已经成为当今软件开发领域中不可忽视的潮流,也是推动技术创新与进步的关键力量。深入探究开源发展的趋势及其合作模式,不仅有助于揭示学术界和工业界的发展态势,也能为相关研究人员或者政策制定者提供制定合理目标与规划的依据。基于DBLP数据库,收集1998至2023年间的5990篇开源主题论文,系统分析了开源领域的整体发展轨迹。通过分析论文发表的期刊/会议、标题、引用数等统计性信息,发现当前开源成果可以被分为开源软件设计开发与开源领域实证研究两种类型,且前者在数量上占据明显优势。为了更有效地揭示开源领域研究者间的合作关系以及对应国家间的合作模式,建模开源领域研究者合作的高阶关系,同时进一步挖掘研究者背后所反映的国家合作网络。研究表明,开源领域大多数研究者来自高校,并且他们的研究兴趣主要集中在软件工程或者开源软件方面。此外,在国家合作网络中占据重要地位的国家是以美国为代表的发达国家,而以中国为代表的发展中国家对开源领域的重视程度也在提高。通过对比各国的合作模式,发现开源领域中跨国合作的模式尚未形成主流。; 关键词开源高阶关系合作网络国家合作演化规律; Keywords Open source Higher-order relationship Collaboration network International collaboration Evolution; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时序图神经网络的资产管理反洗钱检测方法: 4; 作者徐鑫朱鸿斌谌杰李青汶张霄蓉吕智慧; 机构上海立信会计金融学院计算机与人工智能学院复旦大学计算与智能创新学院上海财经大学信息管理与工程学院; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第10期60-69,共10页; 基金国家自然科学基金面上项目(61873309) 国家重点研发计划(2023YFC3305304) 上海科技创新行动计划(24692111100)。; 文摘资产管理行业因高频且灵活的资金操作方式,已成为洗钱活动的重要目标。然而,资产管理行业中交易结构的稀疏性、客户间隐性资金流转路径的复杂性,以及交易行为的非统一特征,使得传统显式关系的图建模方法难以有效应对这些挑战。针对上述问题,提出了一种基于时序图神经网络的资产管理反洗钱检测框架(AM-GAML)。该框架通过融合时序模型与图神经网络,构建时间-结构联合嵌入表示,并设计了基于隐式交互关系的图生成机制,能够充分挖掘交易记录中的弱关联特征并捕捉客户间复杂的交易行为模式。在真实交易数据集上的实验验证了AM-GAML在准确率、召回率、F1-score和AUPRC等多个关键指标上显著优于多个先进方法,尤其在少数类识别和泛化能力方面表现突出。所提方法为资产管理行业的反洗钱检测提供了高效且可靠的解决方案,并为复杂金融场景下的风险防控研究提供了有力支持。; 关键词资产管理反洗钱时序模型图神经网络交易行为分析; Keywords Asset management Anti-money laundering Temporal model Graph neural network Transaction behavior analysis; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F832.39 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于重症儿童疼痛评估多模态标准数据集可视化培训平台的可用性评价: 5; 作者荣心怡冯瑞傅唯佳黄麟王颖雯金芸杨玉霞沈伟杰秦妍徐昱璐占楚仪张晓波顾莺; 机构复旦大学护理学院复旦大学计算与智能创新学院复旦大学附属儿科医院信息科复旦大学附属儿科医院护理部复旦大学附属儿科医院重症医学科复旦大学附属儿科医院心血管中心复旦大学附属儿科医院呼吸科上海尼德网络科技有限公司国家卫生健康委员会新生儿疾病重点实验室上海市市级医院儿内科联盟上海市儿科临床质量控制中心; 出处《中国循证儿科杂志》北大核心 2025年第4期304-308,共5页; 基金上海市2022年度“科技创新行动计划”人工智能科技支撑专项项目:STCSM 22511105900 复旦大学复星护理科研基金:FNF202122。; 文摘背景本研究团队前期开发了基于重症儿童疼痛评估多模态标准数据集的可视化培训平台,在平台构建期间,已经完成了形成性可用性评价,平台的总结性可用性尚不清楚。目的评价平台的总结性、可用性,为促进临床疼痛评估和管理提供参考和依据。设计横断面调查。方法选取具有代表性的2024年5~7月于复旦大学附属儿科医院PICU工作(时间>3个月)并取得护士执业证书的护士为研究对象。排除研究期间因进修、轮转或因病假、产假等原因未在岗的护士。从平台中选择5项学习环节作为PICU护士的测试任务,观察任务正确操作率、任务完成时长、任务完成所执行操作数量。向PICU护士发放中文版单项难易度问卷(SEQ)和帕斯认知负荷自评量表(PAAS)、系统可用性量表(SUS)和净推荐值(NPS)并回收,评估平台的总结性可用性。主要结局指标SUS评分。结果30名PICU护士进入本文分析,女性27名(90%),男性3名,平均年龄(30.87±6.84)岁。5项测试任务中4项任务正确操作率均为100%,仅任务3为70%。任务4完成时长为(635.60±136.24)s,任务完成所执行操作数量为104(102.75,110)次,高于其他4项任务。5项测试任务的SEQ评分均>5分,任务4 SEQ得分最低(5.37±1.10),认知负荷指数最高(5.00±1.51)。中文版NPS得分为10分,处于“好”的范围内。中文版SUS总分为(75.42±11.75)分,总分处于“好”的范围内。结论基于重症儿童疼痛评估多模态标准数据集的可视化培训平台展现出良好的可用性,可以作为儿科ICU护士进行重症儿童疼痛评估培训的有力工具。; 关键词危重症儿童疼痛评估培训平台可用性评价; Keywords Critically ill children Pain assessment Training platform Usability evaluation; 分类号 R473.72 [医药卫生—护理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名表格数据生成技术综述: 6; 作者王永鑫徐鑫朱鸿斌; 机构复旦大学金融科技研究院复旦大学计算与智能创新学院上海立信会计金融学院计算机与人工智能学院; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第10期3-12,共10页; 基金国家自然科学基金青年基金(62306077) 国家重点研发计划(2023YFC3305304)。; 文摘表格数据因在金融、医疗等关键领域广泛应用而具有重要价值。然而,对于表格数据的有效利用,常受到数据稀缺、类别不平衡及隐私法规的严格制约。为应对这些挑战,通过生成模型合成在统计特性上与真实数据高度相似的样本,已成为一种新兴的解决方案,旨在增强数据可用性并保护用户隐私。该领域的技术发展路径从传统的深度学习模型逐步演进至前沿范式。早期的探索以变分自编码器和生成对抗网络为代表,但这些方法常面临训练不稳定和模式坍塌等瓶颈,影响了生成数据的质量。为克服这些难题,扩散模型应运而生,其通过渐进式的去噪过程,在生成高保真度和多样性的样本方面展现出显著优势。尽管如此,这些模型的核心仍是模仿统计分布,缺乏对现实世界常识的理解。为此,最新的研究转向基于大型语言模型的方法,利用其丰富的世界知识,旨在生成不仅统计真实,而且在逻辑与语义上也更合理的合成表格数据。对该领域的系统性回顾,旨在为研究者和从业者提供全面的技术认知,并为不同应用场景下选择最合适的技术路径提供决策参考。; 关键词表格数据生成大语言模型生成方法; Keywords Tabular data generation Large language model Generative methods; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	操作
1	DeepSeek赋能的儿科全流程智慧医疗系统的构建和应用效果评价	张晓波冯瑞杨睿叶成杰王新葛小玲史雨王立波傅唯佳祁媛媛张玉蓉安海龙王艺李倩	《中国循证儿科杂志》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于关系驱动多模态嵌入塑形的图像描述生成	周练俞国瑞张玥杰冯瑞张涛张晓波	《中文信息学报》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
3	数据驱动的开源学术成果演化规律与合作模式分析	叶波甸高敏王伟陈阳	《计算机科学》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于时序图神经网络的资产管理反洗钱检测方法	徐鑫朱鸿斌谌杰李青汶张霄蓉吕智慧	《计算机科学》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于重症儿童疼痛评估多模态标准数据集可视化培训平台的可用性评价	荣心怡冯瑞傅唯佳黄麟王颖雯金芸杨玉霞沈伟杰秦妍徐昱璐占楚仪张晓波顾莺	《中国循证儿科杂志》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料
6	表格数据生成技术综述	王永鑫徐鑫朱鸿斌	《计算机科学》北大核心	2025	在线阅读下载PDF 职称材料