健康感知

项目探究收入水平如何影响人们对自身健康状况的感知准确性。项目利用美国疾病控制与预防中心 2019 年全国健康访问调查（NHIS）数据，并结合 2019 年全球疾病负担权重数据，构建了一个综合健康评分，用以衡量实际健康状况。通过线性回归模型分析，结果表明：收入越高，人们对自己健康状况良好的判断准确性越高，但对健康状况不佳的判断准确性则下降。而收入较低的人群则相反，随着实际健康状况下降，他们对自己健康状况不佳的判断准确性反而提高。这一发现与现有研究结果一致，模型验证准确率达到 66.67%。 项目使用 NHIS 的“成人样本访问”数据，并下载了相应的 CSV 文件。估算的健康评分权重也被整合到数据集中，方便分析。

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

由 Ocelot API 网关和 Docker 容器构建的 HealthClinic 微服务应用程序。用于保存和处理患者数据以及确定糖尿病风险。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

GaussDB 200的健康检查报告。

本课程设计报告探讨如何优化健康档案管理系统，以提升其效率和用户体验。

利用大数据能力，增强对公共服务需求的洞察和感知，将服务延伸至基层和个人，弥合城乡区域差距，满足多元化个性化需求，实现服务均等、高效、智能化。

CITest是一个基于Matlab的程序，用于控制Advanced Bionics人工耳蜗植入者的心理物理听力实验。它最初是为华盛顿大学的耳蜗植入物心理物理实验室开发的，现在可以通过GitHub存储库获取。 系统要求:* Matlab R2017B (Windows 7/10)* 版本 1.18 的仿生耳朵数据收集系统 (BEDCS) (Advanced Bionics Corporation) 主要功能:* 控制人工耳蜗植入者的电刺激参数。* 收集和分析听力实验数据。* 提供模块化设计，方便研究人员进行自定义实验。