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【中文期刊】 卢征 刘爱军 等 《中国数字医学》 2024年19卷8期 60-67,73页ISTIC
【摘要】 目的:构建全自动化的智慧病理诊断平台,覆盖病理诊断全流程,提高病理诊断的准确性和效率.方法:采用微服务架构的自动化平台CUBE技术,实现病理信息系统与智慧病理系统的数据融合,构建病理切片数字化、上传、存储和临床信息获取,以及癌区预测和诊断报...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈一博 《信息技术》 2022年6期 163-168页
【摘要】 针对健康医疗数据分散于多个医疗机构,利用率较低现象,设计基于区块链的健康医疗数据共享系统.以区块链作为信任链,完成数据流通;利用医疗云基础设施层采集健康医疗数据,将其存储于应用层后,应用层通过证据组合完成健康医疗数据融合;经患者在服务层授权...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 唐嵘 汪一百 《长江信息通信》 2022年35卷7期 42-44页
【摘要】 利用海量生物学样本数据作miRNA疾病关联研究的成本过高,在此情况下提出基于网络表示学习的node2vec模型关联预测算法,引入长链非编码RNA(IncRNA)要素,构建起包含多种数据集的miRNA-IncRNA疾病异构网络,对不同生物学信...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孙飞 陈雨 等 《北京中医药大学学报》 2019年42卷10期 862-868页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 联合采用近红外(NIR)和中红外(MIR)光谱技术,通过数据融合方式建立姜半夏及其伪品姜虎掌南星的快速鉴别方法.方法 收集22批姜半夏和14批姜虎掌南星样品,采集其NIR和MIR光谱数据,以偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法分别建...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 焦丹丹 吉喜斌 等 《生态学报》 2019年39卷19期 7097-7109页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 蒸散是地表水热平衡的重要分量,也是陆地生态过程与水文过程之间的重要纽带,尤其在干旱区地-气相互作用、碳循环、水循环等过程所包含的物质与能量交换中占有极其重要的地位.基于Landsat 8遥感影像和资源三号影像(ZY3)的高分辨率植被信息,利...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 葛蓉 何洪林 等 《生态学报》 2017年37卷5期 1409-1420页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 生态系统碳循环过程对水分响应的研究已成为全球变化关注的焦点问题之一.基于长白山温带针阔混交林与千烟洲亚热带人工针叶林观测站2003-2009年生长季的碳通量(NEE)和气象观测数据,综合考虑水分对光合、呼吸作用的影响,构建不同的NEE模型,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 任小丽 何洪林 等 《生态学报》 2012年32卷23期 7313-7326页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 人工林生态系统是我国森林生态系统的重要组成部分,在全球碳平衡中的作用越来越受到重视.利用千烟洲亚热带人工针叶林通量观测站的碳水通量和气象观测数据,通过模型数据融合方法对碳水循环过程模型——SIPNET模型关键参数进行反演,模拟了2004-2...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邓宝芸 潘燕 等 《中国生物医学工程学报》 2012年31卷2期 211-216页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 本研究提出了一种通过心电和脉搏波提取呼吸信号并基于卡尔曼滤波的多路数据融合估计呼吸率的算法.算法分别从心电的RR间期、R波的绝对高度和脉搏波搏动周期中提取呼吸信号,利用AR模型估计呼吸率,根据信号波形、节律和频谱特征获得反映信号质量高低的质...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张黎 于贵瑞 等 《植物生态学报》 2009年33卷6期 1044-1055页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型,是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一.该研究以2003～2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础,利用马尔可夫...
【关键词】 贝叶斯估计；不确定性；马尔可夫链-蒙特卡罗方法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周付根 刘文艳 等 《生物医学工程学杂志》 2008年25卷1期 186-190页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 随着医学影像技术的发展,我们可以用不同的成像方法对同一个脑断层得到多模态的核磁共振图像,针对脑组织分割的需要,文中介绍了一种基于数据融合的多模分割方法.算法首先用基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)的方法分别对单一模态的...
- 概要：
- 方法：
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