检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卒中杂志 2022年第10期17卷 1089-1096页

作者：肖瑞珠李磊王孟姜勇郭敬鹏朱皞罡首都医科大学附属北京同仁医院信息中心北京100005 北京航空航天大学生物与医学工程学院国家神经系统疾病临床医学研究中心首都医科大学附属北京天坛医院国家神经系统疾病医疗质量控制中心首都医科大学附属北京天坛医院北京航空航天大学计算机学院软件开发环境国家重点实验室

目的脑血管病是我国主要的慢性非传染性疾病之一,其诊疗服务形成海量的医疗数据,数据的安全应用与管理是亟待解决的问题,基于区块链的数字身份技术具有去中心化、多方共识、公开透明、防篡改和可溯源等特征,给脑血管病的数据管理与应用... 详细信息

目的脑血管病是我国主要的慢性非传染性疾病之一,其诊疗服务形成海量的医疗数据,数据的安全应用与管理是亟待解决的问题,基于区块链的数字身份技术具有去中心化、多方共识、公开透明、防篡改和可溯源等特征,给脑血管病的数据管理与应用提供了优化的工具。本研究旨在探索基于区块链数字身份在脑血管病医疗数据临床研究中的应用架构。方法采用区块链技术,通过发行者、控制者、解析者、证明者和个人身份数据账户等角色,实现脑血管病医疗数字身份进行去中心化。研究选取了200个测试用户,对建立的模式进行基于数据交换和医疗影像数据的测试。结果基于数据交换的测试中,对于单用户,职责目录的保存并返回保存页面平均响应时间为1.261 s,职责目录查看的平均响应时间为0.08 s,提交数据目录并返回页面的平均响应时间为1.269 s。基于区块链及数字身份的医疗影像数据交换系统在测试期间运行稳定,在网络中断再通后能自动恢复对外提供服务。基于医疗影像数据场景中,写入通量为9090次/秒,平均响应时间为14.98 s,平均每秒遍历9012条数据。可靠性检查结果较好,容错能力达到1/3节点。结论基于区块链的数字身份能够保障数据安全、促进数据共享流通,在脑血管病的诊疗和管理领域有较好的应用前景。

关键词：区块链数字身份脑血管病

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一种快速特征选择方法及其在入侵检测中的应用

一种快速特征选择方法及其在入侵检测中的应用

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第三届中国计算机网络与信息安全学术会议(CCNIS2010)

作者：陈铁明马继霞蔡家楣浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191 浙江省信息安全重点实验室浙江杭州310012 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

网络入侵检测数据往往含有大量的不相关性或冗余性，使模型训练和检测需耗费大量计算。特征选择可去除不相关特征和冗余特征，在不降低模型正确性的同时提高检测效率。提出一种基于数据不一致率的快速特征选择方法，根据不同特征子集划... 详细信息

网络入侵检测数据往往含有大量的不相关性或冗余性，使模型训练和检测需耗费大量计算。特征选择可去除不相关特征和冗余特征，在不降低模型正确性的同时提高检测效率。提出一种基于数据不一致率的快速特征选择方法，根据不同特征子集划分数据集的不一致率大小，直接选择最优特征集，消除不相关及冗余的特征。最后利用KDD99入侵检测数据集实验测试，通过与基于数据相关性的特征选择方法的对比分析，说明了基于数据不一致率方法的高效性。

关键词：网络安全入侵检测特征选择不一致率数据分类

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结构方程模型在科研机构评估中的应用

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实验技术与管理 2007年第8期24卷 131-135页

作者：任飏李田田陈安北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100083 中国科学院研究生院北京100049 河南大学工商管理学院河南开封475001 中国科学院科技政策与管理科学研究所北京100080

该文提出利用含有潜变量和显变量的结构方程模型对科研机构进行评估。该方法一方面能揭示潜变量与其显变量之间的关系，另一方面还可分析出各潜变量与综合评价指数之间的联系。该文以重点实验室的评估为例，采用了反映研究成果、承担经... 详细信息

该文提出利用含有潜变量和显变量的结构方程模型对科研机构进行评估。该方法一方面能揭示潜变量与其显变量之间的关系，另一方面还可分析出各潜变量与综合评价指数之间的联系。该文以重点实验室的评估为例，采用了反映研究成果、承担经费、人才培养、队伍建设和开放交流的5个变量组，利用结构方程模型建立科研机构综合评估指数，对各实验室进行排序。

关键词：科研机构评估结构方程模型显变量潜变量

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特约主编寄语

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南京信息工程大学学报(自然科学版) 2020年第5期12卷 518-518页

作者：吕金虎北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京航空航天大学人工智能研究院北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室

互联网的产生和发展深刻地改变了人类的生产和生活方式,创造了过去数十年间世界经济发展的奇迹。随着网络化技术与社会生产、制造业的不断融合,人工智能、大数据技术的快速推动,工业物联网、信息物理系统、智能互联系统正以颠覆性的力...

互联网的产生和发展深刻地改变了人类的生产和生活方式,创造了过去数十年间世界经济发展的奇迹。随着网络化技术与社会生产、制造业的不断融合,人工智能、大数据技术的快速推动,工业物联网、信息物理系统、智能互联系统正以颠覆性的力量引发新一轮工业革命,促进整个经济社会各领域的数字化转型。

关键词：

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基于贝叶斯网络学习的胎儿心脏病非遗传相关因素分析

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中国循证心血管医学杂志 2022年第6期14卷 674-681页

作者：阮燕萍陆义杰朱皞罡韩建成刘晓伟孙琳张烨谷孝艳赵映李磊冉素珍陈景丽于琼许燕夏红梅何怡华首都医科大学附属北京安贞医院心脏超声医学中心胎儿心脏病母胎医学研究北京市重点实验室(BZ0308) 北京100029 北京航空航天大学计算机科学与工程学院软件开发国家重点实验室北京100191 重庆妇幼保健院超声科重庆400013 乌鲁木齐市妇幼保健院超声科乌鲁木齐830001 萍乡妇幼保健院超声科萍乡337055 日照市人民医院超声科日照276800 空军医科大学新桥医院超声科重庆400038

目的本研究旨在基于贝叶斯网络的大数据分析探讨胎儿心脏病(FHD)的相关因素,并定量分析从单因素到多因素累积暴露的对FHD的相对风险比。方法连续入组从2010年6月至2018年7月于首都医科大学附属北京安贞医院母胎医学会诊中心接受胎儿超... 详细信息

目的本研究旨在基于贝叶斯网络的大数据分析探讨胎儿心脏病(FHD)的相关因素,并定量分析从单因素到多因素累积暴露的对FHD的相对风险比。方法连续入组从2010年6月至2018年7月于首都医科大学附属北京安贞医院母胎医学会诊中心接受胎儿超声心动图检查的孕妇(n=16086,包括孕有异常胎儿的孕妇3312例),获得26个孕妇和胎儿因素,包括年龄,合并症,药物暴露,引产史和先天性心脏病病史,近亲结婚,孕妇和配偶的不良习惯,以及是否是双胎及是否伴有心律失常,基于所有变量构建贝叶斯网络,并通过联合树推理算法,预测两组的胎儿CHD患病率,从而得到不同暴露因素组合条件下的胎儿CHD的风险比(RR)。考虑到孕周对模型预测准确度的提升作用,将孕周分组进行了敏感性分析。结果单因素分析显示,双胎妊娠、自发流产、配偶吸烟的RR分别为1.50、1.38、1.11;当多个因素结合在一起时风险逐渐升高。当是否为双胎与流产史或吸烟配偶相结合时,我们发现FHD的RR更高(RR=1.96或1.63)。以此类推,当同时存在五个因素时,包括是否为双胎、孕早期上呼吸道感染、孕妇精神压力、贫血以及自发流产史或配偶吸烟时FHD风险高于小于5个的因素组合(RR=2.62或2.28)。除上述因素外,其他因素不会继续增加FHD风险。我们进一步根据孕周分组(A组:≥16周,<28周;B组≥28周,<40周)进行敏感性分析,结果发现趋势同上。结论基于贝叶斯网络学习结果,我们发现与FHD直接相关因素包括自发流产,妊娠早期上呼吸道感染,贫血和孕妇精神压力,以及双胎和吸烟配偶。上述组合因素越多,FHD的风险就越高。这些发现提示对存在这些危险因素的孕妇加强管理及产前咨询是非常重要的。

关键词：先天性心脏病贝叶斯网络风险比因素

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