28、医疗领域本体构建与应用:从MNCH到Web 3.0的探索

医疗领域本体构建与应用:从MNCH到Web 3.0的探索

1. MNCH决策支持中的集成上下文感知本体

在妇幼保健(MNCH)决策支持方面,本体发挥着重要作用。然而,现有的一些本体存在一定局限性。例如,某些通用的本体缺乏针对专业医疗机构的筛选功能,这导致在数据库中搜索医疗机构时,搜索时间变长,搜索空间冗余,并且难以提供准确的空间描述,而准确的空间描述对于轻松导航到所需的医疗机构至关重要。

为了解决这些问题,研究人员开发了PeSONT,这是一个用于推理为患有各种健康状况的MNCH护理患者提供的健康服务的通用模式。其具体操作步骤如下:
1. 数据提取 :使用PeNLP解析器从MNCH临床笔记(非结构化数据)中仔细提取患者和医疗机构的位置信息。
2. 数据存储 :将提取的位置信息存储在语料库中,以帮助利益相关者(政策制定者、医疗服务提供者、政府等)检索相关信息,从而做出明智的决策。

后续的工作还包括利用提出的上下文感知本体进行MNCH数据挖掘,以发现健康信息并实现高效的医疗服务交付。目前正在进行的项目则聚焦于扩展PeSONT,并将其应用于食品推荐,通过考虑患者的“饮食习惯”作为预防大多数关键MNCH病症的措施。

2. 互联网发展与本体的重要性

互联网经历了显著的变革。Web 1.0是互联网的第一代,也被称为文档网络时代,它主要是文档之间的连接。第二代Web 2.0,常被称为社交网络,增加了用户资料之间的连接。Web 2.0是由大量计算机网络形成的网页、网站、网络服务和社交网络的集合,它允许互联网上的任何人访问、共享、创建和下载网络资源和数据,用户可

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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