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【中文期刊】 陶家欣 王远坤 等 《生态学报》 2025年45卷15期 7440-7454页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 湖泊水温是表征湖泊生态环境状况的重要指标,影响湖泊中的物理、化学和生物过程.探究湖泊水温情势演变规律对于治理和改善湖泊生态环境具有重要意义.基于长短期记忆(LSTM)神经网络构建了洞庭湖水温重构模型,评估了气温(T)、年积日(DOY)和流量...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蒋士藩 张颖杰 等 《中华医院感染学杂志》 2025年35卷19期 2995-2999页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨无锡市江南大学附属医院南、北两院区2021-2024年念珠菌分布并预测检出趋势.方法 选取2021-2024年江南大学附属医院南院区和北院区共27 056例常见念珠菌检出患者,分析其菌种分布及LSTM神经网络模型检出趋势预测.结果...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 孙玲玲 李雁 等 《中国数字医学》 2025年20卷1期 82-88页ISTIC
【摘要】 目的:以人工智能技术赋能名中医秦伯未诊治肝病临床经验的传承,辅助中医临床决策.方法:基于语义相似性构建秦伯未诊治肝病医案推荐模型,以秦伯未诊治肝病医案为数据基础建立正向样本,以与肝病无关病案组成负向样本,采用长短期记忆网络(LSTM)建模症...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 汤少杰 袁腾奇 等 《CT理论与应用研究》 2025年34卷4期 667-676页MEDLINEISTIC
【摘要】 随着现代视频技术的发展,周期运动视频图像分割在运动分析、医学影像等领域中具有重要应用.本文基于深度学习技术设计一种新颖的周期性运动检测和分割网络,结合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)和交叉注意力机制,只需要相对较少的标签,便能够有效捕...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 尹方媛 韩晴 等 《中国医学装备》 2025年22卷2期 138-142页ISTIC
【摘要】 目的:构建基于粒子群优化长短期记忆(PSO-LSTM)算法的医用耗材预测模型,预测医用耗材消耗量,实现医用耗材的精细化管理.方法:构建基于PSO-LSTM算法的医用耗材预测模型,分析医用耗材消耗情况,并对耗材用量进行评估.选取2024年3月...
【关键词】 粒子群优化长短期记忆算法；医用耗材管理；预测模型；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 张雪 王琛琛 等 《中国医疗设备》 2025年40卷9期 12-19页ISTIC
【摘要】 目的 为提升临床病例文本中非结构化信息的提取效率与准确性,推动医学智能化发展,本研究提出一种基于双向编码器表示融合算法的病例文本结构化模型.方法 该模型采用双向编码器进行语义表示,利用图卷积神经网络提取词语间局部依赖,融合长短时记忆网络建立...
- 概要：
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【中文期刊】 齐睿娟 王应楷 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷7期 59-65页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 预测医院门诊药房中抗过敏滴眼液月消耗量,为精细化医院药品采购及库管工作提供参考.方法/过程 以2013 年1 月—2023 年12 月首都医科大学附属北京朝阳医院门诊药房中抗过敏滴眼液逐月消耗量为时间序列,采用SPSS 29.0...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王腾飞 李思颖 等 《北华大学学报（自然科学版）》 2025年26卷5期 679-686页ISTICCA
【摘要】 齿轮箱是高速列车可靠运行的关键传动部件.为了掌握齿轮箱的运行状态,预测齿轮箱的剩余寿命,提出一种基于卷积神经网络结合长短期记忆网络(Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memor...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邱亚娟 张建平 等 《中国输血杂志》 2025年38卷2期 257-262页ISTICCA
【摘要】 目的 运用自回归移动平均模型(autoregressive intgrated moving average model,ARIMA)、长短时记忆循环神经网络(long short-term memory,LSTM)和ARIMA-LSTM组...
【关键词】 ARIMA模型；LSTM模型；ARIMA-LSTM模型；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张占 杨洪朝 等 《长沙民政职业技术学院学报》 2025年32卷2期 123-129页
【摘要】 在手腕桡动脉的研究领域中,压力脉搏波研究已经成熟.随着阵列式触觉传感器的发展,基于多通道的脉搏波数据可形成三维脉图(脉长、脉宽、压力振幅值).本文基于冷刺激实验数据对平脉和弦脉的三维脉图进行分类研究.实验结果表明卷积-长短期记忆网络(CNN...
- 概要：
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