简介：摘要随着互联网的飞速发展，互联网应用可以被网络世界中的所有人访问，那么请求量对服务器的压力就是一个比较大的问题。本文介绍了常见的互联网负载均衡算法，讲解了每种负载均衡算法的优点和缺点以及各自适应的系统规模和类型。学习负载均衡算法能够帮助我们学会互联网世界中“分流”，“分压”等思想，这对学习其他互联网技术的学习很有帮助。

简介：摘要随着新时代的到来，经济在逐渐地向前发展，社会也在不断地进步，并达到了一个更全新的水平，人民群众的生活水平也在日益提高，全民小康已经不再成为妄想，现在随着人民群众的生活水平的上升，人们对医疗设备也越来越重视和关注了，心电图机就是其中比较重要的常用医疗电子仪器，心电图机，顾名思义，就是针对心脏等器官的仪器，主要是能够自动记录心脏跳动时心肌产生的生物电信号。心电图机的作用就是将这微小的跳动信号通过某种方法放大，所以，对于心电图机自动分析算法我们还要更加积极认真地去思考和讨论。

简介：摘要当今世界是数据和信息的世界，我们无时无刻不生活在信息之下。与此同时安全隐患也随之增加，如何就其进行信息保护是当前及未来面临的重要问题。密码保护是当前广泛使用的手段，加密解密算法是常使用的具体方法，常用的有RSA、DES等，在新的科技形式下我们需要就其进行新的探究。本文介绍了几种现今常见的加密解密算法及其原理，并对密码保护进行了一定展望。

简介：摘要树与图是两种重要的数据结构，而树可以说是一种特殊的图，它的两两结点之间存在唯一简单路径。利用其特殊性质，人们创造了许多算法来处理数据结构问题和程序调用问题。而树与图的遍历算法也是数据结构中重要的算法之一。本文从树与图的概念出发，简单的介绍了树与图的主要存储方式，并重点对二叉树的简单遍历算法、哈夫曼树的生成和图的深度优先遍历及广度优先遍历做出了介绍。

简介：据2018年美国癌症协会统计,膀胱癌发生率居于男性恶性肿瘤发生率的第四位,及时诊断和个体化治疗可以预防膀胱癌的进展,明显提高患者生存期。研究表明利用机器学习的研究方法可以提高膀胱癌诊断的准确性、辅助临床医生选择精准治疗方案并进行预后分析。

简介：摘要在机器学习与大数据飞速发展的21世纪，各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策树算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策树算法的原理，发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍，并突出说明了决策树算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。

简介：摘要锅炉蒸汽压力的特性导致常规的PID控制方法不具备自适应能力,难以满足系统要求，因此，对改进和优化方案进行研究成为相关研究学者的重点关注内容。本文在对基于BP神经网络PID设计船用锅炉蒸汽压力控制系统的必要性进行综合阐述的基础上，论述了船用锅炉蒸汽压力控制系统的设计方案，希望能够为相关人士提供借鉴和参考。

简介：

简介：针对现有的图像分割方法存在的精度低、稳定性较差的问题,提出了一种基于猫群优化算法的图像多阈值分割方法。本文将猫群优化算法（CatSwarmOptimization,CSO）引入到图像分割中,以最大类间方差作为猫群优化算法求解的适应度函数,利用猫群优化算法中猫的两种行为模式——搜寻模式和追踪模式来快速搜寻图像多阈值分割的最佳阈值。实验表明,与粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）、头脑风暴算法（BrainStormOptimization,BSO）和人工蜂群算法（ArtificialBeeColony,ABC）相比,CSO在图像分割时的精确性、收敛速度及稳定性上有显著优势。在3阈值图像分割时,所提方法找到最优个体需要的平均迭代次数最少,且稳定性比ABC、BSO和PSO分别提高了5%、10%和80%。

简介：

简介：目的进行布鲁氏菌病相关危险因素研究,通过数据分析形成关联规则。方法采用关联规则算法（Apriori）,对张北县养殖户2014—2015年的调查问卷资料进行分析,采用支持度和置信度作为衡量关联规则的强度。结果共形成30个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着布病感染与性别、年龄、职业、从业年限、羊存栏量、羊购买地和戴手套情况等因素之间的关联关系。结论关联规则算法为评估布病危险因素提供了一套可借鉴的研究方法。

简介：目的使用XGBoost算法开发加强监护病房（ICU）中脓毒症患者住院死亡风险的预测模型。方法使用美国大型重症数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源;根据2016年发布的第三版脓毒症诊断和定义标准,选取数据库中的脓毒症患者,提取其生命体征、实验室检查等数据;使用XGBoost开发模型,并比较其与SVM模、SAPS-Ⅱ模型的预测性能。结果共纳入10487例脓毒症患者,住院死亡率20.80%。XGBoost模型的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.836（95%置信区间：0.819-0.853）,优于SVM模型和SAPS-Ⅱ模型。Hosmer–Lemeshow检验显示,XGBoost模型拥有优秀的校准度。结论基于XGBoost的ICU脓毒症患者住院死亡风险预测模型能准确地辅助临床医生进行风险预测,从而采取合适的临床干预以降低ICU脓毒症患者的死亡率。

简介：摘要目的探讨70Kv结合迭代算法（SAFIRE算法）在头颈部CTA双低剂量的临床应用研究；方法将100例患者随机分成A组和B组，各50例，A组、B组均采用固定管电压，分别是120Kv、70Kv，管电流采用CAREDose4D技术自动管电流调节螺旋扫描，所得图像A组使用滤波反投影（FBP）重建，B组使用迭代算法重建（SAFIRE3），得到两组图像，分别测量上腔静脉、右锁骨下静脉、主动脉弓、左右颈总动脉及左右大脑中动脉血管腔内ＣＴ值、容积CT剂量指数CTDlvol(mGy)和剂量长度乘积DLP（mGy*cm）和对比剂量。结果B组对比剂用量仅为A组的50%；两组静脉血管腔内对比剂残留差异均有统计学意义（P＜0.001）；两组动脉血管腔内ＣＴ值比较差异有统计学意义（P＜0.05）。两组辐射剂量比较差异有统计学意义（P＜0.001）；两组图像质量主观、客观评价均无统计学意义（P＞0.05）。结论70Kv结合SAFIRE3算法确保图像质量下在头颈部CTA检查中能明显降低患者所接受的辐射剂量和对比剂量，具有较高的应用价值。

简介：摘要目的探讨投影数据恢复算法低剂量灌注CT成像在缺血性脑卒中的诊断价值。方法选择我院缺血性脑卒中患者80例，将其均分为观察组、对照组各40例，于常规平扫基础之上对对照组行常规剂量灌注CT成像，而观察组行投影数据恢复算法低剂量灌注CT成像，对两组rCBF、MMT、TTP和rCBV等指标进行对比分析。结果两组病灶中心rCBF、rCBV均明显低于缺血区（P<0.01），病灶中心MMT、TTP指标高于缺血区（P<0.01）；两组间相同部位rCBF、rCBV、MMT、TTP指标无明显差异（P>0.05）。结论通过投影数据恢复算法低剂量灌注CT成像，既能对病灶处血流情况进行有效分析，还可明显降低辐射剂量，对缺血性脑卒中的临床诊断具有重要价值。

简介：本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换

简介：目的探讨支架涂层复合物紫杉醇水蛭素对脂多糖（LPS）诱导人冠状动脉平滑肌细胞（HCASMC）炎性活化过程中核转录因子NF-κBp65及其下游炎症因子表达的影响.方法选用4~6代的HCASMC,将细胞分为空白对照组（正常HCASMC,未做任何处理）、LPS模型组（LPS干预）、紫杉醇水蛭素高浓度组（1μmol/L紫杉醇＋0.2mg/ml水蛭素＋LPS干预）、紫杉醇水蛭素低浓度组（1μmol/L紫杉醇＋0.0125mg/ml水蛭素＋LPS干预）.每组设置3个复孔.ELISA法检测细胞上清肿瘤坏死因子-α（TNF-α）、白介素-6（IL-6）和白介素-1β（IL-1β）的表达水平,用Q-PCR法对各组细胞NF-κBp65、TNF-α、IL-6和IL-1βmRNA进行检测,用WesternBlotting检测NF-κBp65蛋白表达水平.结果与空白对照组比较,LPS模型组NF-κBp65、TNF-α、IL-6和IL-1β的mRNA表达水平明显升高,差异有统计学意义（P均〈0.05）;HCASMC经高、低浓度紫杉醇水蛭素复合物预处理,LPS刺激后,上述指标低于LPS模型组,差异有统计学意义（P均〈0.05）.LPS模型组NF-κBp65蛋白表达水平明显高于空白对照组,而紫杉醇水蛭素预处理组NF-κBp65蛋白表达水平较LPS模型组明显降低,其中高浓度处理组降低更为显著.与空白对照组比较,LPS模型组TNF-α、IL-1β和IL-6表达水平升高,差异有统计学意义（P均〈0.05）.与LPS模型组比较,紫杉醇水蛭素低浓度与高浓度组TNF-α、IL-1β和IL-6水平明显降低,差异有统计学意义（P均〈0.05）.其中高浓度紫杉醇水蛭素干预后IL-1β表达下降较低浓度更为显著,差异有统计学意义（P〈0.05）.结论紫杉醇水蛭素支架涂层复合物对LPS诱导的HCASMC炎性活化过程中NF-κBp65的激活具有明显的抑制作用,有效下调核转录因子NF-κBp65的转录活性,显著抑制下游炎症因子TNF-α、IL-6和IL-1β的表达.