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【中文期刊】 袁一鸣 杜结玲 等 《胃肠病学和肝病学杂志》 2024年33卷8期 958-965页ISTICCA
【摘要】 目的 分析H.pylori感染患者感染的危险因素,建立H.pylori感染患者预测模型,为防治H.pylori感染提供参考.方法 选取2021 年 7 至 2022 年 5 月在中山市中医院、中山市东凤人民医院、中山市南区医院共 1 477...
【关键词】 幽门螺杆菌；二元Logistic回归模型；决策树；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴金浪 钟凤鸣 等 《电子显微学报》 2017年36卷2期 131-141页
【摘要】 本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法.致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果.运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭兴明 李传鹏 等 《数据采集与处理》 2013年28卷5期 559-564页
【摘要】 为了有效利用心音信号的非线性特征信息对心音信号进行分类识别,提出一种基于定量递归分析和近似熵的心音特征提取方法.首先利用递归图对心音信号进行定性分析;然后,定量提取心音的非线性特征参数:递归率、确定率、近似熵构成特征矢量;最后将特征矢量输入...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 何东华 唐宇宁 等 《粮食流通技术》 2011年6期 29-31页
【摘要】 为解决粮库工业控制系统中的流程设备选择问题,通过将工艺图转化成二叉树的形式进行存储,然后遍历二叉树并输出正确路径。通过实例详细阐述了如何将粮库工艺转化成二叉树结构以及其路径的生成方法。
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 康良发 王强芬 等 《预防医学论坛》 2025年31卷8期 561-566页
【摘要】 目的 了解桂林市医务人员数字素养现状,比较二分类logistic回归模型与决策树模型在医务人员数字素养影响因素分析中的价值.方法 于2023年9-12月采用分层抽样的方法,在广西壮族自治区桂林市的医院、疾病预防控制中心和社区卫生服务中心等医...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐钦涌 黄志帮 等 《中草药》 2024年55卷17期 5964-5971页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 基于中药的化学元素含量,通过不同分析方法获得中药药性的分类准确率,并对不同方法的分类准确率进行比较.方法 从《中药理论量化与应用研究》中获得目标中药,采用Excel对目标中药的化学元素数据进行提取,基于IBM SPSS Statist...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Tomer Gilad Arik Dorfman 等 《动物学报（英文版）》 2022年68卷4期 441-450页SCIMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 Injury is common in nature resulting, for example, from fighting, partial predation, or the wear of body parts. Injury i...
【关键词】 binary-tree maze；desert ants；foraging；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 李鸿强 卢海博 《环境昆虫学报》 2014年36卷2期 265-270页ISTICPKUCSCD
【摘要】 介绍以《中国动物志·昆虫纲》信息为基础,基于Java Web+Tomcat+MSSQL Server平台,开发的昆虫分类与检索系统.昆虫分类检索系统分为前台应用和后台应用两部分,前台部分主要包括昆虫的引导式检索,精确查询,昆虫信息树结构展示...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 石华 高灵旺 等 《中华卫生杀虫药械》 2015年21卷5期 487-490页ISTICCA
【摘要】 目的 开发一种适合于医学动物工作者在野外使用的常见医学动物分类鉴定系统. 方法 根据常见医学动物的形态学特征建立二项式检索表,运用MySQL建立常见医学动物分类数据库,实现通过计算机数据结构中二叉树结构的分支节点搜索技术实现其医学动物种类推...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 熊本海 吕健强 等 《畜牧兽医学报》 2006年37卷9期 946-949页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 在项目搭建的"奶牛精细养殖综合技术平台"上,将对动物个体祖先谱系的跟踪问题转化为满二叉树的数据结构后,选用前序遍历搜索算法,编写了追溯奶牛个体面向4代祖先的自定义"找祖先"函数,利用平台系统设定参数产生的模拟数据,实现了4代以内祖先的谱系跟...
- 概要：
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