3.1电子商务系统的安全要求 3.2数据加密技术 3.3认证技术 3.4电子商务的安全交易标准

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

生物体所需能量大都来自糖、脂肪、蛋白质等有机物的氧化 (1)先进行分解代谢,代谢物脱氢,辅酶NAD+或FAD还原成NAD或FADH2(携带氢离子和电子。 (2)氢离子和电子都经过相同的一系列电子载体传递过程传递给氧

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

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6.1时序电路概述 6.2同步时序逻辑电路的分析 6.3异步时序电路的分析方法 6.4同步时序电路的设计方法

《数字信号处理》是电子信息工程、电子信息科学与技术专业的一门重要的必修课。本课程的目的是通过学习使学生掌握应用数字计算机分析、处理用数字或符号的序列表示的信号的基础理论和基本方法，提取其中有用的信号，如变换、滤波等，了解数字信号处理的现状、应用领域及发展方向，为今后解决具体技术问题和进一步深造打下良好的基础。要求学生先期修过积分变换，信号与系统、线性代数等

1.学习如何设置放大电路静态工作点及其调试方法。 2.掌握放大电路的静态测试和动态测试的方法。 3.研究静态工作点对动态性能的影响。 4.掌握低频信号发生器、晶体管毫伏表、电子示波器等常用电子仪器的正确使用方法

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5.1基本RS触发器 5.2时钟控制的触发器 5.3集成触发器 5.4触发器的逻辑符号及时序图