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Distributed C-Means Algorithm for Big Data Image Segmentation on a Massively Parallel and Distributed Virtual Machine Based on Cooperative Mobile Agents
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作者 Fatéma Zahra Benchara Mohamed Youssfi +2 位作者 Omar Bouattane Hassan Ouajji Mohammed Ouadi Bensalah 《Journal of Software Engineering and Applications》 2015年第3期103-113,共11页
The aim of this paper is to present a distributed algorithm for big data classification, and its application for Magnetic Resonance Images (MRI) segmentation. We choose the well-known classification method which is th... The aim of this paper is to present a distributed algorithm for big data classification, and its application for Magnetic Resonance Images (MRI) segmentation. We choose the well-known classification method which is the c-means method. The proposed method is introduced in order to perform a cognitive program which is assigned to be implemented on a parallel and distributed machine based on mobile agents. The main idea of the proposed algorithm is to execute the c-means classification procedure by the Mobile Classification Agents (Team Workers) on different nodes on their data at the same time and provide the results to their Mobile Host Agent (Team Leader) which computes the global results and orchestrates the classification until the convergence condition is achieved and the output segmented images will be provided from the Mobile Classification Agents. The data in our case are the big data MRI image of size (m × n) which is splitted into (m × n) elementary images one per mobile classification agent to perform the classification procedure. The experimental results show that the use of the distributed architecture improves significantly the big data segmentation efficiency. 展开更多
关键词 Multi-Agent System DISTRIBUTED algorithm big data IMAGE Segmentation MRI IMAGE C-MEANS algorithm Mobile Agent
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Protection of Basic Human Rights in the Application of Big Data to Counter Terrorism
2
作者 夏雨 齐延平 PAN Yingzhao(译) 《The Journal of Human Rights》 2019年第5期590-602,共13页
In the era of big data,the ways people work,live and think have changed dramatically,and the social governance system is also being restructured.Achieving intelligent social governance has now become a national strate... In the era of big data,the ways people work,live and think have changed dramatically,and the social governance system is also being restructured.Achieving intelligent social governance has now become a national strategy.The application of big data technology to counterterrorism efforts has become a powerful weapon for all countries.However,due to the uncertainty,difficulty of interpretation and potential risk of discrimination in big data technology and algorithm models,basic human rights,freedom and even ethics are likely to be impacted and challenged.As a result,there is an urgent need to prioritize basic human rights and regulate the application of big data for counter terrorism purposes.The legislation and law enforcement regarding the use of big data to counter terrorism must be subject to constitutional and other legal reviews,so as to strike a balance between safeguarding national security and protecting basic human rights. 展开更多
关键词 the application of big data to COUNTER TERRORISM algorithm DISCRIMINATION national security basic human RIGHTS the principle of BALANCE
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算法嵌入政治安全治理:风险样态与规制路径
3
作者 陈东冬 《深圳大学学报(人文社会科学版)》 北大核心 2026年第1期99-110,共12页
随着“数字中国”战略的深入推进,大数据算法作为一种新型权力载体,已深度嵌入政治安全治理全过程。算法重塑政治安全的内涵与形态,政治安全疆域从物理空间拓展至数字主权空间,安全内容从政权安全深化至认知安全,安全主体从国家主导扩... 随着“数字中国”战略的深入推进,大数据算法作为一种新型权力载体,已深度嵌入政治安全治理全过程。算法重塑政治安全的内涵与形态,政治安全疆域从物理空间拓展至数字主权空间,安全内容从政权安全深化至认知安全,安全主体从国家主导扩展至多元协同,安全形态从静态防御转型为动态治理。算法通过数据驱动、智能决策与协同治理等运行机理,赋能政治安全治理的精准感知、科学施策与多元共治,推动其从传统经验驱动向现代技术赋能转型。然而,算法亦诱发多重政治安全风险:数字主权层面,算法霸权通过技术垄断与规则压制侵蚀国家数字主权;意识形态层面,算法操纵引发认知异化,动摇社会共识基础;社会政治稳定层面,算法歧视、权力滥用等问题会激化社会矛盾;技术自主性层面,算法黑箱与伦理失序现象会导致治理失灵甚至技术反噬。为此,亟须构建融制度规制、技术攻坚、伦理内嵌与多元协同于一体的综合性治理体系,精准防范化解算法时代的政治安全风险,为数字时代国家安全筑牢坚实屏障。 展开更多
关键词 大数据算法 政治安全 风险样态 数字主权 意识形态安全 规制路径
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基于多层次模糊C-均值算法的个性化大数据分析服务
4
作者 吴淑英 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期25-29,共5页
随着信息技术的飞速发展,海量大数据的分析和处理已成为各行各业的重要需求。为了应对这一挑战,研究基于多层次模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对云储存平台进行个性化大数据分析服务,利用模糊聚类技术处理大规模数据集中的模糊性和... 随着信息技术的飞速发展,海量大数据的分析和处理已成为各行各业的重要需求。为了应对这一挑战,研究基于多层次模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对云储存平台进行个性化大数据分析服务,利用模糊聚类技术处理大规模数据集中的模糊性和不确定性,并通过多层次的分析框架来提供定制化的数据分析结果。结果显示,在消费用户和免费用户的数据分析中,研究方法的最大误差分别为0.18和0.15。最大平均响应时间和最大平均分析时间分别为2.89 ms和2.75 ms。综上所述,研究方法在保持数据准确性的同时,有效处理了大数据中的异质性和复杂性,提高了数据处理效率,为大数据时代的智能分析提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 大数据分析 模糊C-均值算法 多层次分析 聚类分析 个性化
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基于Bigtable与MapReduce的Apriori算法改进 被引量:22
5
作者 魏玲 魏永江 高长元 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期208-210,243,共4页
为提高Apriori算法挖掘频繁项目集的效率,引进了Bigtable技术与MapReduce模型来对Apriori算法进行优化,设计出大数据环境下挖掘频繁项目集的新算法BM-Apriori算法。与单纯基于MapReduce模型的Apriori改进算法相比,新算法利用Bigtable的... 为提高Apriori算法挖掘频繁项目集的效率,引进了Bigtable技术与MapReduce模型来对Apriori算法进行优化,设计出大数据环境下挖掘频繁项目集的新算法BM-Apriori算法。与单纯基于MapReduce模型的Apriori改进算法相比,新算法利用Bigtable的时间戳属性代替了键/值对的产生,只需扫描数据库一次即可,节约了模式匹配的时间。同时,BM-Apriori算法在项集列表中新增事务标号列,自动获取事务标号以计算支持度。将BM-Apriori算法在Hadoop平台上进行了实验,结果表明Bigtable技术的融入使得BM-Apriori算法具有更高的效率与可拓展性。 展开更多
关键词 APRIORI算法 大数据
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预测性侦查:运行逻辑、潜在风险与规制路径
6
作者 董博文 张德智 《湖北警官学院学报》 2026年第1期52-65,共14页
预测性侦查作为大数据时代的侦查创新实践,正推动现代侦查体系从被动响应向主动预防转型。其核心运行逻辑围绕数据融合处理、深层模式挖掘、风险科学评估、决策干预实施和反馈机制优化五个关键环节展开,形成完整闭环系统。该模式虽在犯... 预测性侦查作为大数据时代的侦查创新实践,正推动现代侦查体系从被动响应向主动预防转型。其核心运行逻辑围绕数据融合处理、深层模式挖掘、风险科学评估、决策干预实施和反馈机制优化五个关键环节展开,形成完整闭环系统。该模式虽在犯罪防控中成效显著,却面临侦查权力扩张、公民信息权保障不足、数据质量参差不齐、算法偏见与技术“黑箱”等多重风险。应通过确立法定边界与比例控制规制权力扩张,以立法规制与技术赋能强化隐私数据保护,依托技术创新与管理变革构建数据全周期质量管控体系,同时在可控赋能与参与制衡之间寻求平衡以实现算法正义,推动社会治理创新向纵深发展。 展开更多
关键词 预测性侦查 大数据侦查 算法治理 隐私保护
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基于BigQuant大数据平台的股票投资策略开发 被引量:1
7
作者 李泳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期612-615,共4页
文中基于BigQuant平台股票投顾系统,利用StockRanker算法和回测机制,对中国股市在整个样本期2010年1月1日至2019年2月5日具有正常交易的全部A股中剔除沪深300指数成份股后的1848只股票特征数据进行分析,给出最有投资价值的股票排序,从... 文中基于BigQuant平台股票投顾系统,利用StockRanker算法和回测机制,对中国股市在整个样本期2010年1月1日至2019年2月5日具有正常交易的全部A股中剔除沪深300指数成份股后的1848只股票特征数据进行分析,给出最有投资价值的股票排序,从而为具有不同风险偏好的投资者提供智能化、个性化的资产配置建议。文中基于标准指数基金中证500指数,通过策略判断,用业绩优异的非成份股代替业绩较差的成份股,开发出一款D产品,它具有超越标准指数基金更好、更稳定的投资收益。 展开更多
关键词 bigQuant平台 大数据 StockRanker算法 投资策略
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改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法 被引量:1
8
作者 剧树春 李来杰 《电子设计工程》 2026年第1期45-49,共5页
为了简化混合属性大数据的分类过程,并依据各类属性数据的内在特征,确保分类结果的准确性,文中提出了改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法。通过主成分分析法挖掘混合属性大数据之间的内在规律,提取混合属性大数据关键特征;构... 为了简化混合属性大数据的分类过程,并依据各类属性数据的内在特征,确保分类结果的准确性,文中提出了改进决策树算法的混合属性大数据分类优化方法。通过主成分分析法挖掘混合属性大数据之间的内在规律,提取混合属性大数据关键特征;构建基于C4.5算法的改进决策树算法分类模型,输入提取的关键特征,计算该特征的信息熵和信息增益率,采用动态调整的方式进行模式学习,实现动态修正信息熵,以此优化节点的分裂效果,从而进一步提升分类精准度,输出混合属性大数据分类结果。通过实验验证,该方法具有极高的精确度,能够清晰区分不同类别的数据,且性能稳定,分类效率更高、可靠性更强,能够有效抵御噪声对分类性能的不利影响,证明了所提方法实现混合属性大数据分类稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 改进决策树算法 混合属性大数据 分类优化 C4.5算法 信息熵 信息增益率
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算法歧视的形成机制、伦理困境与治理路径
9
作者 黄金泉 《北京社会科学》 北大核心 2026年第2期45-56,共12页
算法歧视的产生是多重因素耦合的结果。数据层的历史偏见与样本偏差是其“源头输入”;算法层的运行机制、设计逻辑、训练方式与技术特性构成了“内在自因”;系统层的技术系统与组织架构导致“环境催化”;社会层的权力结构与文化偏见则... 算法歧视的产生是多重因素耦合的结果。数据层的历史偏见与样本偏差是其“源头输入”;算法层的运行机制、设计逻辑、训练方式与技术特性构成了“内在自因”;系统层的技术系统与组织架构导致“环境催化”;社会层的权力结构与文化偏见则提供“根源支撑”。算法歧视导致了多重伦理困境,表现为:在公平正义维度,形式平等与实质公正出现断裂;在责任归属维度,责任主体与责任分配不明;在自主性维度,算法代理僭越人类主体;在人类尊严维度,工具理性贬损主体价值。算法歧视的治理须构建技术—法律—伦理—社会的协同框架,通过技术纠偏筑牢算法公平的技术根基,通过法律规制构建算法歧视的制度约束,通过伦理引导塑造算法应用的价值共识,通过社会共治凝聚算法向善的治理合力,从而实现算法的公平与正义。 展开更多
关键词 算法歧视 公平正义 算法治理 算法 大数据
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基于POI大数据的城市餐饮业空间结构与影响因素研究——以西安市为例
10
作者 陈田 《甘肃高师学报》 2026年第1期134-142,共9页
以Python爬虫手段从美团网获取西安市81616家餐饮网点数据,运用CFSFDP空间聚类算法、核密度估计法和多元线性回归分析等方法,从菜系、消费程度和口碑度3个方面分析了西安市餐饮网点的空间分布格局,并对影响餐饮业空间分布格局的因素进... 以Python爬虫手段从美团网获取西安市81616家餐饮网点数据,运用CFSFDP空间聚类算法、核密度估计法和多元线性回归分析等方法,从菜系、消费程度和口碑度3个方面分析了西安市餐饮网点的空间分布格局,并对影响餐饮业空间分布格局的因素进行了定量探讨.结果表明:(1)西安市餐饮网点的密集程度自市中心向外逐级递减,聚集地多分布于政府机关单位、大学城、热门商圈、购物广场、旅游景点和特色街道周边.(2)西安市餐饮消费程度以中低档消费为主导,中高档餐饮的分布几乎全部分布在中心区,分布不平衡;菜系包含了全国各种特色菜系,小吃快餐在所有菜系中占有绝对的优势,占比达到了68.4%,其次川湘菜、火锅和烧烤烤肉比重较大;高、中、低三种口碑度表现出中间多,两头少的格局.(3)GDP对西安市餐饮网点的空间分布影响最大,其次分别为能源消耗量、第三产业占比、城镇可支配收入和城镇人口数. 展开更多
关键词 餐饮业 空间分布格局 地理大数据 CFSFDP算法 西安市
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奶制品冷链运输的智慧化温控解决方案
11
作者 刘勤兴 孙超 +1 位作者 盛英霞 胡智胜 《中国乳业》 2026年第2期81-86,共6页
本研究聚焦奶制品冷链运输的智慧化温控解决方案,系统分析了奶制品易腐特性及传统温控方式的局限性,阐述了物联网(IoT)、大数据、智能算法等关键技术在温控中的应用,介绍了系统架构与实际案例,探讨其经济、社会及环境效益。同时,讨论了... 本研究聚焦奶制品冷链运输的智慧化温控解决方案,系统分析了奶制品易腐特性及传统温控方式的局限性,阐述了物联网(IoT)、大数据、智能算法等关键技术在温控中的应用,介绍了系统架构与实际案例,探讨其经济、社会及环境效益。同时,讨论了中国与发达国家的差距及面临的挑战,旨在为提升行业智慧化水平提供参考,推动奶制品冷链运输高质量发展。 展开更多
关键词 奶制品冷链运输 智慧化温控 物联网 大数据 智能算法
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大数据证据法律地位问题研究
12
作者 包建华 《辽宁警察学院学报》 2026年第1期51-57,共7页
大数据证据是基于对信息量巨大的数据集进行收集、整理、对比、分析,通过一定算法得出的结论用以证明待证事实的证据种类。大数据证据包括识别类、分析类和预测类三种类型。目前我国学界和司法实践中对大数据证据的法律地位有争议,主要... 大数据证据是基于对信息量巨大的数据集进行收集、整理、对比、分析,通过一定算法得出的结论用以证明待证事实的证据种类。大数据证据包括识别类、分析类和预测类三种类型。目前我国学界和司法实践中对大数据证据的法律地位有争议,主要原因在于:大数据证据不具有“同步性”,不同于实物类证据;大数据证据是基于机器算法得出的证据,不同于言词类证据;我国立法采用“封闭式”的证据形式。由于大数据证据不适合归属于传统的证据种类,其审查判断规则和取证、质证方法都具有特殊性,应当赋予大数据证据独立的法律地位。 展开更多
关键词 大数据证据 法律地位 算法 司法适用
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大数据证据真实性审查的实践困境与机制构建
13
作者 徐梦翔 刘翔宇 段浩然 《山西警察学院学报》 2026年第1期118-127,共10页
随着信息时代的飞速发展,新型科学证据形态衍生出了大数据证据形式,在刑事犯罪追诉中的重要性日益凸显。基于大数据证据构成要素及真实性标准,审视大数据证据真实性审查实践可发现,其中存在处理程序合规性落实难、数据来源全量性缺失、... 随着信息时代的飞速发展,新型科学证据形态衍生出了大数据证据形式,在刑事犯罪追诉中的重要性日益凸显。基于大数据证据构成要素及真实性标准,审视大数据证据真实性审查实践可发现,其中存在处理程序合规性落实难、数据来源全量性缺失、基础数据内容不真实、算法技术不透明和分析结果缺乏可印证性等困境。对此,应当完善大数据证据处理程序,并构建数据来源全量性、数据内容真实性、算法模型科学性以及分析报告真实性的审查机制。 展开更多
关键词 大数据证据 真实性 全量性 算法技术 科学证据
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大数据侦查的法律规制路径
14
作者 贺紫荆 杜航 《辽宁警察学院学报》 2026年第1期75-81,共7页
在大数据与人工智能技术快速发展的背景下,大数据侦查已成为现代犯罪治理的重要手段。大数据侦查通过海量数据挖掘、智能算法分析等技术手段,显著提升了侦查工作的精准性和预测预警的时效性。然而,这种技术驱动的侦查方式对传统法治体... 在大数据与人工智能技术快速发展的背景下,大数据侦查已成为现代犯罪治理的重要手段。大数据侦查通过海量数据挖掘、智能算法分析等技术手段,显著提升了侦查工作的精准性和预测预警的时效性。然而,这种技术驱动的侦查方式对传统法治体系提出了严峻挑战。数据算法与司法公正的冲突、侦查权对隐私权的侵蚀、数据对证据规则的冲击等问题也日益凸显。对此,可从规制数据质量以确保决策基础准确、规范算法设计以确保司法决策公正、依据比例原则以保障公民隐私权、创新证据的证明规则以辅助证明案件事实等方面提出法律规制路径。这既为平衡侦查效能与权利保护提供新思路,也为构建安全可靠的大数据侦查体系提供制度保障。最终实现技术理性与法律价值的有机统一,推动大数据侦查在法治轨道上规范发展。 展开更多
关键词 大数据侦查 法律规制 算法 隐私权 证明规则
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面向电力营销的深度挖掘算法设计与应用
15
作者 孙爱兵 刘宇 《科技创新与应用》 2026年第3期32-35,共4页
随着当前经济与技术的迅速发展,电力用户的用电行为呈现出前所未有的多样化趋势,需求模式日益多元且变化迅速。为有效应对这一市场变革,电力企业亟需转型升级,采用创新的营销策略,以精准匹配用户需求、提升服务质量并增强市场竞争力。... 随着当前经济与技术的迅速发展,电力用户的用电行为呈现出前所未有的多样化趋势,需求模式日益多元且变化迅速。为有效应对这一市场变革,电力企业亟需转型升级,采用创新的营销策略,以精准匹配用户需求、提升服务质量并增强市场竞争力。针对传统电力营销方式存在的诸多问题,如策略僵化、用户需求匹配度低、电力资源分配不均与资源浪费严重等,该文基于大数据分析与人工智能(AI)技术,构建并提出一种面向电力营销的个性化推荐算法。该算法融合先进的机器学习(ML)模型,通过对海量用户用电数据的深度挖掘,实现对用户用电习惯、偏好及未来需求的精准预测。实验结果表明,该文所提出的个性化推荐算法在提升用户满意度与增强用户黏性方面表现良好,且显著降低电力企业的运营成本与资源浪费,为电力行业的可持续发展提供有力支撑。 展开更多
关键词 电力营销 个性化推荐算法 大数据 人工智能 设计与应用
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城市固废智能分类回收物联网平台及其调度优化算法研究
16
作者 王子文 《计算机应用文摘》 2026年第7期75-77,共3页
随着环境可持续发展战略的深入推进,城市固体废弃物的智能分类与高效回收成为亟待解决的关键问题。文章设计了一种基于物联网的城市固废智能分类回收平台,并提出一种高效的调度优化算法,以提升固废回收效率和资源循环利用率。平台从硬... 随着环境可持续发展战略的深入推进,城市固体废弃物的智能分类与高效回收成为亟待解决的关键问题。文章设计了一种基于物联网的城市固废智能分类回收平台,并提出一种高效的调度优化算法,以提升固废回收效率和资源循环利用率。平台从硬件架构与软件架构两方面进行系统设计,融合大数据分析和智能调度算法,实现对固废分类、回收路径规划与资源调配的协同优化。 展开更多
关键词 城市固废 智能分类 物联网 回收平台 调度优化算法 大数据分析
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刑事诉讼中的预测性证据:属性、风险与适用规则 被引量:1
17
作者 叶翔宇 《北京科技大学学报(社会科学版)》 2026年第1期85-96,共12页
预测性证据是指基于数据分析、算法模型等技术手段,以算法预测结果形式证明刑事诉讼法相关事实的“算法型”相似性事实证据。从证明功能与证据特点来看,预测性证据与传统刑事诉讼中的相似性事实证据相契合。虽然,预测性证据不是法定的... 预测性证据是指基于数据分析、算法模型等技术手段,以算法预测结果形式证明刑事诉讼法相关事实的“算法型”相似性事实证据。从证明功能与证据特点来看,预测性证据与传统刑事诉讼中的相似性事实证据相契合。虽然,预测性证据不是法定的证据形式,但其在部分情况下仍能作为证据对案件事实发挥证明作用。与此同时,刑事诉讼中的预测性证据适用还存在着认知偏差传递、信息遮蔽与权利干预等风险。这些风险极易造成刑事诉讼中控辩对抗失衡与诉讼价值失衡,因此,应明确预测性证据适用的基本原则,结合传统相似性事实证据规则与预测性证据特征,构建具有可操作性的证据能力规则与证明力规则,以期推动预测性证据适用的规范化,实现数字正义。 展开更多
关键词 算法预测 相似性事实证据 证据属性 大数据证据
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基于区域供热方案的高级㶲分析模型
18
作者 柯一鸿 林艺龙 +2 位作者 林周勇 易秉恒 王炯铭 《电子设计工程》 2026年第2期192-196,共5页
为了评估热电联产系统在区域供热中的性能和效率,构建了基于区域供热方案的高级㶲分析模型。利用普通类间距离准则和加权类间距离准则,挖掘用于供暖潜能评估的频繁项集条件模式基,将条件fg-tree的构建与挖掘过程视为一种递归处理过程。以... 为了评估热电联产系统在区域供热中的性能和效率,构建了基于区域供热方案的高级㶲分析模型。利用普通类间距离准则和加权类间距离准则,挖掘用于供暖潜能评估的频繁项集条件模式基,将条件fg-tree的构建与挖掘过程视为一种递归处理过程。以㶲效率指标和能级平衡系数指标为度量依据,分析了基于热电联产系统的高级㶲分析模型的性能,从而实现热电联产系统中的热能评估。实验结果表明,正常生产工况下,文中模型计算得到的㶲效率为0.65,能级平衡系数为0.82,优于对比方法,并具有更高的评估效率。 展开更多
关键词 大数据频繁项集挖掘算法 热电联产 㶲效率 区域供热
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智慧医疗赋能下超高水平血清降钙素原重症患者 预后影响因素研究
19
作者 曹龙宝 赵广阔 邓星奇 《智慧健康》 2026年第5期12-16,共5页
目的探讨智慧医疗赋能模式下,超高水平血清降钙素原(PCT)重症患者的预后影响因素,构建基于智慧医疗数据的预后评估体系,为临床精准干预提供循证依据。方法选取2024年1月—2025年2月本院多个监护室收治的108例超高水平血清降钙素原重症... 目的探讨智慧医疗赋能模式下,超高水平血清降钙素原(PCT)重症患者的预后影响因素,构建基于智慧医疗数据的预后评估体系,为临床精准干预提供循证依据。方法选取2024年1月—2025年2月本院多个监护室收治的108例超高水平血清降钙素原重症患者作为研究对象,依托智慧医疗大数据平台,整合智能监测设备采集的多维度数据,采用AI辅助变量初筛工具快速剔除冗余指标,再通过单因素分析、多因素Logistic回归分析验证预后影响因素,明确各因素与预后结局的关联强度。结果108例患者中75例死亡,死亡率为69.44%;单因素分析显示,年龄、基础疾病数量、急性生理与慢性健康Ⅱ(APACHEⅡ)评分、PCT峰值持续时间、器官衰竭数量、智慧医疗监测的平均动脉压波动系数、乳酸清除率是影响患者预后的相关因素(P<0.05);多因素Logistic回归分析证实,APACHEⅡ评分≥25分、PCT峰值持续时间≥72 h、器官衰竭数量≥3个、平均动脉压波动系数≥15%是超高水平PCT重症患者预后不良的独立危险因素(P<0.05);PCT峰值持续时间与28 d死亡率呈正相关(r=0.683,P<0.001),乳酸清除率与28 d死亡率呈负相关(r=-0.572,P<0.001)。结论智慧医疗赋能可实现超高水平PCT重症患者多维度预后相关数据的精准采集与整合,APACHEⅡ评分≥25分、PCT峰值持续时间≥72 h、器官衰竭数量≥3个、平均动脉压波动系数≥15%是其预后不良的核心影响因素,基于智慧医疗数据构建的评估体系可为临床预后判断及个性化干预提供精准支撑。 展开更多
关键词 智慧医疗 超高水平血清降钙素原 重症患者 预后影响因素 AI算法 大数据
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基于自然语言处理的职务犯罪法律文书处理与分析研究
20
作者 姜志超 杨炳文 +1 位作者 高谷刚 李林怡 《通信与信息技术》 2026年第1期7-12,30,共7页
近年来,职务犯罪案件频发,现有研究多局限于法律文本和犯罪构成分析,缺乏跨学科视角,难以揭示其特征和发展趋势。目前,专门针对职务犯罪文书处理与分析的类似系统较少,法律领域通用的数据分析系统难以处理此类文书的专业性和特殊性。因... 近年来,职务犯罪案件频发,现有研究多局限于法律文本和犯罪构成分析,缺乏跨学科视角,难以揭示其特征和发展趋势。目前,专门针对职务犯罪文书处理与分析的类似系统较少,法律领域通用的数据分析系统难以处理此类文书的专业性和特殊性。因此,借助大数据、人工智能和自然语言处理技术,分析职务犯罪案例文本,揭示犯罪规律并实现高效预防具有重要意义。本研究提出基于智能数据处理与分析的职务犯罪研究模型与算法,并构建了系统原型。通过定制化爬虫技术高效采集多平台职务犯罪文书数据。在数据预处理阶段,采用jieba分词结合深度学习序列标注技术进行清洗、分词及关键信息提取。基于Word2Vec模型将文本信息转化为数字化表达,并结合K-Means聚类算法与Llama3大语言模型挖掘关键特征,显著提升类案检索精准性。最终通过箱线图、散点图等可视化手段展示犯罪规律。实验结果表明,相较于传统方法,该模型在精确度和召回率方面分别提升了21%和9%,充分验证了Llama3在语义理解和特征提取方面的强大能力。 展开更多
关键词 职务犯罪 法律文书 大数据 自然语言处理 词向量模型 聚类算法
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