强迫症

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重度抑郁症多部位转移分类
使用Matlab和Python进行重度抑郁症的多部位转移分类。需要满足软件要求,包括Ubuntu 18.04、Python 3.6和Matlab 2009。Python依赖包括火炬1.4.0、麻木的学习、scipy、h5py和参数解析器。用法如下:对于GCN和GCNSP模型,在Linux终端运行相应命令,指定方法、训练或测试状态、功能连接数据目录、训练好的模型目录和CUDA设置。
MATLAB开发-红细胞增多症分析与实现
在MATLAB中,开发与红细胞增多症相关的分析工具,可以通过编写相关函数来实现疾病的诊断与监测。劳斯的象征性政策阵列可以用于该领域的算法开发,提供不同的函数实现来处理血液数据。在MATLAB Central中,您可以找到多种类似的函数和工具,帮助分析红细胞增多症的相关数据,增强开发效率与准确度。
抑郁症的中医舌、脉象分布特点综述
目的:探讨抑郁症临床中医舌、脉象的分布规律。方法:统计分析近10年抑郁症文献资料,筛选146例样本。结果:舌质淡占58.9%,脉象以沉细为主占45.2%;抑郁症患者舌质淡、苔薄白、脉沉细的分布特点明显。
基于贝叶斯方法的中医症证分析研究
中医“症-证”分析在中医诊断学和中医证候分析中非常重要。该文以数据挖掘技术为手段对选取的古方进行“症-证”研究,对古方的主治症状进行规范,挖掘“症-证”之间的关系,从而判定方剂的主治证、兼治证。为了挖掘中医“症-证”之间的关系,提出了基于KNN的挖掘算法和基于贝叶斯的挖掘算法。对比实验证明,基于贝叶斯方法正确率达到65.76%,高于KNN的62.50%。
腹腔镜术不同技术并发症发生率比较
西班牙医院回顾性研究 792 例腹腔镜手术患者。首选技术为 Hasson(79%)和 Veres 穿刺术(14%)。发生 6 例腹腔镜进入相关损伤(0.76%),与技术无关。
从 MRI 数据中使用深度学习方法自动识别阿尔茨海默症
通过存储尽可能多的细节数据,可以在分析工作中得到保障。但是,存储和处理的开销可能很大,并且会阻碍使用分析技术。 构建 DSS/EIS 环境时,保存所有细节数据是不合适的。