简介:摘要:多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同,多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升,许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战,然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展,首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义,接着讨论了多标签图像分类问题挑战,然后详细回顾多标签图像分类的最新进展,其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果,如深度卷积神经网络、Transformer,最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。
简介:摘要:多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同,多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升,许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战,然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展,首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义,接着讨论了多标签图像分类问题挑战,然后详细回顾多标签图像分类的最新进展,其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果,如深度卷积神经网络、Transformer,最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。
简介:摘要:随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升,越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量信息的同时,也造成了维度灾难问题。另外,高维多标签数据是当前机器学习领域的研究热点之一,多标签数据是指一个样本同时与多个语义相关联,它广泛应用在文本、音频、基因等领域。本文利用特征选择技术对高维多标签数据进行降维并分类。以特征工程为基本平台结合多类特征选择方法,基于结构稀疏化学习的嵌入式特征选择算法和基于信息论的过滤式特征选择算法提出解决上述问题技术方案,过滤掉冗余和对分类起负作用的无关特征,增强机器学习效率与准确率,可以有效的处理掉此类问题。
简介:摘要:目的:探讨输液标签警示标志在提高静脉输液安全性方面的应用效果。方法:收集我院静脉用药调配中心药品使用的特点,设计并在原有输液标签上增加【★】【避】【低】【冲】【细】【现】等警示标志。对应用警示标志前后的静脉输液病例进行对比分析,共纳入2000例病例,其中1000例为应用前对照组,1000例为应用后实验组。通过统计分析差错率及医护人员反馈,评估警示标志的效果。结果:应用警示标志后,静脉输液差错率从15%显著降低至5%(P < 0.05)。医护人员对标志的理解度和实用性评价较高,80%的医护人员表示对警示标志设计和应用满意。患者对输液过程的满意度也显著提高。结论:输液标签上的警示标志有效减少了静脉输液过程中的差错,提升了用药安全性,改进了输液质量,增强了患者的用药安全感。建议在其他医疗环节推广应用类似的警示标志,并进一步优化设计以提高其效果。
简介:摘要:心理学认为,当一个人被一种词语名称贴上标签时,他就会做出自我印象管理,使自己的行为与所贴的标签内容一致,这种现象称为“标签效应”。 在学校教育中,如何给学生贴标签,如何贴积极标签,如何为受消极标签影响的学生去标签化就显得尤为重要。
简介:摘要: 目的 评价LabelEditor软件在消毒供应中心的应用对有效准确传递信息及提高护理优质服务的影响。方法 应用LabelEditor软件编辑打印临床、手术室、消毒供应中心三方工作中需特殊交接的工作问题,代替传统的口头交接及书面交接,将两种方法进行对比。结果 消毒供应中心在包装好的器械物品、一次性物品黏贴上除黏贴消毒供应专业要求的包外六项信息外再黏贴上其他更优化工作的标签,将临床及手术室需特殊交接器械包622包及包装好的外来器械5273包,用LabelEditor软件将需要特殊交接的内容输入软件后编辑保存进行打印,随后将标签黏贴于待灭菌包指定位置,使临床、手术室和消毒供应中心在信息传递,有效沟通方面,核对准确率上有大幅度提升。结论 LabelEditor软件在消毒供应中心应用可提高工作质量,提高工作效率,准确传递信息,降低工作差错,美化医院环境,极大的体现了消毒供应中心的工作品质及优质护理服务理念。