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【中文期刊】 张琦 张路 等 《中国中西医结合影像学杂志》 2025年23卷1期 12-18页ISTIC
【摘要】 目的:采用静息态fMRI探讨调神法针刺对失眠症患者脑功能的影响.方法:纳入46例失眠症患者,随机分为治疗组和对照组各23例,治疗组取穴百会、神庭、四神聪、本神、神门、内关、三阴交进行针刺,对照组取对失眠症无效的穴位进行针刺.针刺前后采用匹兹...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 瞿经纬 吕肖庆 等 《北京大学学报（医学版）》 2018年50卷2期 368-374页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:为实现准确、高效的医药信息查询,本文探索了一种基于图结构的药物分子检索方法.方法:基于图结构的药物分子检索方法以接收智能终端的拍照或手绘作为输入,并将输入的结构式形式化为相应图结构,基于对图匹配效率的直接影响因素的分析,建立了结构式的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐鑫 吴静 等 《计算机科学》 2009年36卷12期 97-99,128页
【摘要】 由于路由反射器的影响,路由器可能只知道非常有限的到达外部目的地的路由的子集,BGP路径选择过程并不会形成一个确定的路径等级顺序,使得路径预测变得非常困难.给出了一种算法,该算法不需要对路由协议动态进行复杂的模拟,只需要静态的路由数据就可以计...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 高市 姜虹 《长春大学学报(自然科学版)》 2009年19卷3期 22-23页
【摘要】 有向图有负权路径求解问题比较常见,但求所有可达路径的算法却见之甚少.本文在以前提出的一种有向图无负权所有可达路径搜索算法的基础上,提出一种先将有负权问题转换成无负权问题,进而用无负权算法求解之的方法.
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 史正星 付强 等 《医疗卫生装备》 2010年31卷4期 10-12页ISTICCA
【摘要】 目的:对不规则图形的灰度共生矩阵生成方法进行时比,通过实验总结出不同方法的适用范围.方法:勾勒图像中感兴趣区域(ROI),采用取原始图像中相应点法和邻域近似法分别生成灰度共生矩阵,并计算相应的纹理特征,将得到的纹理特征进行t检验.结果:对乳...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王瑞平 姜永根 等 《中国卫生统计》 2017年34卷2期 214-217,221页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 通过纳入“流行标准”备选模型,探讨各模型对不同传染病类型预警阈值设定的适用性,进而优选出各传染病的适宜预警阈值,改善预警效果.方法 按照控制图预警模型原理,分别计算各重点传染病2014年周病例数指定的12个百分位数,然后分别应用备选“...
【关键词】 传染病自动预警信息系统；流行标准；优化选择；
- 概要：
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【外文期刊】 Bonizzoni, Paola ; Della Vedova, Gianluca ; 等 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2010年7卷4期 598-610页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Algorithms;approximation algorithms;graph representation.;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Cardona, Gabriel ; Llabres, Merce ; 等 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2011年8卷2期 410-427页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Biology and genetics;graph algorithms;network problems.;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hao, FanChang ; Zhang, Melvin ; 等 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2019年16卷5期 1702-1711页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Genomics;Bioinformatics;Sorting;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Pesantez-Cabrera, Paola ; Kalyanaraman, Ananth ; 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2019年16卷1期 258-271页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Heterogeneous biological data;bipartite networks;graph algorithms;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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