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本文探讨了基于协同过滤技术的医疗服务提供者推荐系统（HPRS），旨在解决患者在选择医生或医疗机构时面临的信息过载和选择困难问题。研究分析了三种主要推荐方法：基于协同过滤、基于内容过滤和混合方法，并重点评估了多种机器学习模型在真实Yelp数据集上的表现，包括KNN、SVD、NMF、共聚类和斜率一模型等。通过五折交叉验证和RMSE指标评估，发现基于用户CF的KNN基线模型性能最优，经超参数调优后RMSE降至0.9847。文章还讨论了系统的局限性，如项目侧冷启动和相似度计算不足，提出了结合内容信息、引入NLP与数

本文提出了一种基于空间网络Voronoi图的智能地理策略，用于应对COVID-19疫情管理。通过GIS技术整合城市地理空间数据与疫情信息，结合缓冲区分析、网络分割和空间可达性计算，构建了支持封控与解封决策的智能地图系统。利用PostGIS进行地理处理操作，识别需管控区域与绿色安全区域，并基于距离感染源的接近程度和暴露时间开展病毒感染风险评估。引入网络Voronoi图（NVD）实现最短且安全的路径规划，提升人员移动的安全性。最终生成的交互式地图为政府提供隔离决策支持，为公众提供避险出行指引，有效辅助疫情防控中

本文研究了COVID-19大流行期间摩洛哥实施封锁措施对空气质量的影响，重点关注二氧化氮（NO₂）的时空变化及其对人类健康的影响。通过分析2020年1月至2021年7月的卫星数据，发现封锁期间NO₂浓度显著下降，空气质量明显改善，尤其在工业和交通密集区域。文章还探讨了空气污染对儿童、老年人和慢性病患者的差异化影响，揭示了环境不平等与社会经济因素的关联。尽管封锁对经济造成负面影响，但其带来的环境效益为未来制定清洁能源、绿色出行和环境监管政策提供了重要启示。最后，文章提出长短结合的应对策略，以实现经济、环境与公

本文提出了一种基于胸部X光（CXR）图像的深度转移学习模型TRNetCoV，用于高效检测和分类COVID-19病例。该模型基于预训练的ResNet50架构，通过微调实现对COVID-19、病毒性肺炎和正常情况的多类分类。研究采用公开CXR数据集，结合数据预处理与增强技术，提升了模型鲁棒性和准确性。实验结果显示，TRNetCoV在20个训练周期内达到98.33%的准确率和0.12的验证损失，优于现有主流深度学习模型。文章还详细分析了模型的性能指标，并讨论了未来扩展方向，为AI辅助诊断提供了有力支持。

本文综述了机器学习技术在COVID-19疫情预测与诊断中的应用。文章介绍了监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习等多种机器学习方法，并详细分析了其在疫情趋势预测、患者死亡风险评估及医学影像识别中的实际案例。通过对比不同模型的性能指标，展示了机器学习在提升医疗服务效率和精准度方面的潜力。同时，文章也探讨了数据质量、模型可解释性和隐私安全等挑战，并展望了多模态数据融合、可解释模型和实时监测系统等未来发展方向。

本文综述了深度学习（DL）在阿尔茨海默病（AD）预测、分类和诊断中的应用进展。DL通过自动特征提取和处理复杂多模态数据（如MRI、PET、基因和临床数据），显著提升了AD早期检测的准确性与效率。文章系统总结了基于DL的各类框架在不同数据集上的表现，涵盖了从单模态到多模态融合模型的应用，并分析了当前面临的挑战，如计算资源需求大、数据隐私问题及模型可解释性不足。同时探讨了未来研究方向，包括优化多模态融合、提升模型透明度及大规模临床验证，强调跨学科合作对推动DL在AD领域临床转化的重要性。

本文综述了基于深度学习的乳腺癌热成像分类技术的研究进展。乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，早期发现对提高生存率至关重要。热成像技术作为一种非侵入性、无辐射的筛查手段，能够通过检测乳房表面温度分布异常来识别早期癌症迹象。结合深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的强大特征提取与分类能力，该方法在近年来展现出巨大潜力。文章介绍了热成像原理及其在乳腺癌诊断中的应用，详细阐述了CNN在图像预处理、特征学习和分类中的结构与流程，并回顾了多项相关研究案例，比较了不同模型在准确率上的表现。同时，分析了当前面临的数据集局

本文探讨了深度学习在子宫残留物图像识别与分析中的应用，介绍了妇产科常用的医学影像模态，重点分析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）等深度学习架构在医学图像分类、分割、检测和定位中的作用。文章还综述了基于小波变换、灰度共生矩阵和空间金字塔模块的特征提取方法，并展望了未来在算法适应性、多模态数据处理及异质图像集成方面的挑战与发展方向。

本文提出了一种改进的海洋捕食者算法（iMPA），通过融合模拟退火（SA）算法提升传统MPA在特征选择中的搜索能力与收敛性能。该方法用于解决高维微阵列数据中的冗余与过拟合问题，在中枢神经系统、结肠癌和白血病三个数据集上进行验证。实验结果表明，iMPA在准确率、稳定性及避免局部最优方面均优于传统MPA，能有效识别关键致癌基因，提升分类模型性能，具有在生物医学领域广泛应用的潜力。

本文提出了一种基于性能指标和赤池信息准则（AIC）的机器学习算法选择框架，旨在为不同领域（如医疗保健、电信和市场营销）的数据集推荐最合适的算法。通过分析八个数据集上的13种算法表现，结合准确率、精确率、召回率和AIC分数，研究发现急切学习器在多数情况下性能更优：决策树在电信和市场营销中表现最佳，而支持向量机在医疗保健领域更具优势；但从AIC角度看，K近邻在电信和医疗领域信息损失最小。该框架为跨领域模型选择提供了系统化、可量化的决策依据。

本研究探讨了机器学习技术在自闭症谱系障碍（ASD）早期检测中的应用，基于幼儿、儿童、青少年和成人四类人群的ASD数据集，采用SVD、LMNN和t-SNE等降维方法结合KNN、SVM、NB和DT分类器进行分类分析。研究结果表明，KNN和决策树模型在多种降维条件下表现出优异性能，准确率高达100%，尤其在幼儿数据集上实现了全面正确分类，验证了机器学习在ASD筛查中的有效性与临床可行性。

本文综述了医疗文本与图像处理在现代医学中的应用、方法及挑战。文章首先介绍了非结构化医疗数据（如文本和图像）的处理流程，涵盖预处理、特征提取和分析等关键步骤，并分别探讨了文本处理在信息检索、欺诈检测、问答系统等方面的应用，以及图像处理在分类、检测和分割中的技术进展。重点分析了机器学习尤其是深度学习在医疗数据分析中的核心作用，包括CNN、RNN和Transformer等模型的应用。随后，文章展望了文本与图像融合处理在精准诊断、个性化治疗和医学研究中的潜力，提出了多模态特征融合与联合建模的方法。最后，讨论了未来发

本文综述了3D重建与数字打印技术在医疗领域的应用进展。从3D打印的发展历程、工作流程、关键技术与材料，到其在医学教育、手术培训、个性化植入物、制药及个人防护设备中的广泛应用，全面展示了该技术的临床价值。文章还探讨了基于AI、IoT等新兴技术的融合前景，并分析了当前在材料选择、打印精度和管理规范等方面面临的挑战，展望了未来3D打印与人工智能、大数据结合推动个性化医疗发展的潜力。

本文全面介绍了脑机接口（BCI）的原理、发展阶段、应用领域及面临的挑战。BCI通过直接读取大脑信号实现与计算机的交互，广泛应用于医疗康复、智能家居、身份验证和游戏等领域。文章还回顾了近年来相关研究进展，分析了硬件成本、脑电波可变性、隐私与伦理等关键问题，并展望了未来技术突破方向与社会影响，提出了推动BCI发展的多项建议。

本文提出了一种可持续医疗系统的通用数据接口（CDI）中间件方法，旨在解决当前医疗系统中数据孤岛和互操作性不足的问题。CDI层通过生成12位唯一ID、采用语义搜索算法和自然语言处理技术，实现跨应用程序的患者数据互操作提取。该方法兼容现有医疗系统，支持数据聚合、匿名化、同意管理及健康分析等功能。基于FHIR标准和HL7协议，CDI实现了标准化数据交换，并通过子空间匹配机制提升查询准确性。未来改进方向包括纳入标准化术语本体、构建语义网络表示、优化系统性能以及加强安全与隐私保护，以推动数字医疗向高效、智能、安全的方