《科技论文写作》 《高等数学 D 》 《无机化学 B》 《无机化学实验》 《医用物理》 《医用物理实验》 《Visual FoxPro 程序设计》 《Visual FoxPro 程序设计》实验 《有机化学》 《有机化学实验 B》 《分析化学 B》 《分析化学实验》 《物理化学 D》 《物理化学实验 B》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 《人体解剖学 B》 《人体解剖学 B》实验 《生理学》 《生理学》实验 《医学免疫学 B》 《医学免疫学 B》实验 《生物化学 B》 《生物化学 B》实验 《微生物学》 《微生物学》实验 《药理学》 《药理学》实验 《中医学基础》 《中药学》 《药用植物学》 《药用植物学》实验 《方剂学》 《中药化学》 《中药化学》实验 《中药鉴定学》 《中药鉴定学》实验 《中药药剂学》 《中药药剂学》实验 《中药炮制学》 《中药炮制学》实验 《中药资源学》 《药事管理学》 《中药药理学》 《中药药理学》实验 《中药制剂分析》 《中药制剂分析》实验 《药品市场营销学》 《医药商品学》 《中药调剂学》 《中药生物技术》 《药代动力学》 《医学统计学》 《医学统计学》实验 《海洋药物学》 《有机波谱解析》 《中药新药开发》 《公共关系学》 《专业英语》 《中医疾病概要》 《会计学》 《药品生产质量管理规范》 《药品经营质量管理规范》 《药用植物学野外实习》 《毕业实习》大纲 毕业论文（设计）

《Visual Basic 程序设计》 《Visual Basic 程序设计》实验 《高等数学 D 》 《医用物理》 《医用物理实验》 《无机化学 C》 《无机化学实验》 《有机化学 C》 《有机化学实验 B》 《细胞生物学 B》 《细胞生物学 B》实验 《医学心理学》 《医学伦理学》 《医学统计学》 《医学统计学》实验 《临床医学导论》 《人体解剖学 A 》 《组织学与胚胎学》 《生理学 A 》 《药理学 A》 《病理学 A 》 《病理生理学 A 》 《形态学实验》 《机能学实验》 《生物化学 B》 《生物化学 B》实验 《医学免疫学 A 》 《医学免疫学 A》实验 《医学遗传学》 《医学遗传学》实验 《病原生物学》 《病原生物学》实验 《人体局部解剖学》 《人体局部解剖学》实验 《预防医学》 《预防医学》实验 《中医学》 《口腔科学》 《诊断学》 《诊断学》实验 《核医学》 《外科学》 《外科学》实验 《外科学》见习 《医学影像学》 《医学影像学》见习 《妇产科学》 《妇产科学》见习 《传染病学》 《皮肤性病学》 《内科学》 《内科学见习》 《儿科学》 《儿科学》见习 《精神病学》 《精神病学见习》 《神经病学》 《神经病学见习》 《眼科学》 《眼科学见习》 《耳鼻咽喉科学》 《耳鼻咽喉科学见习及实验》 《临床药理学》 《卫生法学》 《社会医学》 《临床流行病学与循证医学》 《实验动物学》 《专业英语》 《营养与疾病》 《神经生物学》 《急诊医学》 《康复医学》 《性医学》 《抗菌药物临床应用》 《现代肿瘤学》 《老年医学》 《医患沟通学》

合成化学实验要求及实验安全知识 1-溴丁烷的合成 苯甲酸丁酯的合成 双甘氨酸合铜（Ⅱ）一水合物顺、反异构体的合成 乙酰丙酮锰的合成及其性质分析 从茶叶中提取咖啡因 Cannizzaro反应——苯甲酸和苯甲醇的合成 Aldol 缩合反应：1-(4-甲苯基)-3-苯基-丙-2-烯-1-酮的合成 Friedel-Crafts反应：对甲苯乙酮的合成 Grignard 反应：1-苄基环戊醇的合成 Sandmeyer反应：对氯甲苯的合成 Claisen 酯缩合反应：乙酰乙酸乙酯的合成 二芳基醚的合成——芳环上的亲核取代反应 辅酶催化合成安息香及其系列反应 麻醉药物苯佐卡因的合成

➢ 合成化学实验要求及实验安全知识 ➢ 1-溴丁烷的合成 ➢ 苯甲酸丁酯的合成 ➢ 双甘氨酸合铜（Ⅱ）一水合物顺、反异构体的合成 ➢ 乙酰丙酮锰的合成及其性质分析 ➢ 从茶叶中提取咖啡因 ➢ Cannizzaro反应——苯甲酸和苯甲醇的合成 ➢ Aldol 缩合反应：1-(4-甲苯基)-3-苯基-丙-2-烯-1-酮的合成 ➢ Friedel-Crafts反应：对甲苯乙酮的合成 ➢ Grignard 反应：1-苄基环戊醇的合成 ➢ Sandmeyer反应：对氯甲苯的合成 ➢ Claisen 酯缩合反应：乙酰乙酸乙酯的合成 ➢ 二芳基醚的合成——芳环上的亲核取代反应 ➢ 辅酶催化合成安息香及其系列反应 ➢ 麻醉药物苯佐卡因的合成

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体