注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

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本章学习目标 一、掌握计算机病毒诊断知识 二、掌握杀毒引擎扫描算法 三、了解病毒诊断实验 四、理解计算机病毒清除知识

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标本的采集和送检 病毒分离培养方法 病毒感染的血清学诊断方法 人工主动免疫和被动免疫及其常用制剂 第一节 病毒感染的检查方法 ⚫ 标本的采集与送检 ⚫ 病毒的分离与鉴定 ⚫ 病毒感染的诊断 第二节 病毒感染的特异性预防 ⚫ 人工主动免疫 ⚫ 人工被动免疫 第三节 病毒感染的治疗 第四节 病毒感染的治疗 ⚫ 抗病毒化制剂 ⚫ 干扰素和干扰素诱生剂 ⚫ 中草药 ⚫ 新抗生素类 ⚫ 治疗性疫苗 ⚫ 治疗性抗体 ⚫ 基因治疗剂

神经影像学诊断进展 上海第二医科大学附属瑞金医院攽射科

• 细菌感染性标本的采集原则 • 细菌感染的实验室检验程序 • 常用的血清学诊断方法 • 适应性免疫的获得方式 • 人工免疫的概念和常用的免疫制剂 • 细菌感染的治疗原则 第一节 细菌感染的实验诊断 第二节 细菌感染的特异性预防 第三节 细菌感染的治疗原则

• 细菌感染性标本的采集原则 • 细菌感染的实验室检验程序 • 常用的血清学诊断方法 • 适应性免疫的获得方式 • 人工免疫的概念和常用的免疫制剂 • 细菌感染的治疗原则 第一节 细菌感染的实验诊断 第二节 细菌感染的特异性预防 第三节 细菌感染的治疗原则