获09数学建模论文原文 医院就医排队是大家都非常熟悉的现象，它以这样或那样的形式出现在我们面前，例如，患者到门诊就诊、到收费处划价、到药房取药、到注射室打针、等待住院等，往往需要排队等待接受某种服务。 我们考虑某医院眼科病床的合理安排的数学建模问题。

呼吸声数据库是由葡萄牙和希腊的两个研究小组创建的。它包括920个不同长度的注释录音，长度从10秒到90秒不等。这些记录来自126名患者。总共有5.5小时的记录包含6898个呼吸周期，其中1864个包含爆裂声，886个包含喘息声，506个包含爆裂声和喘息声。这些数据既包括干净的呼吸声，也包括模拟真实生活条件的嘈杂录音。患者跨越所有年龄组——儿童、成人和老年人。 这个Kaggle数据集包括: 920 .wav声音文件 920注解 .txt文件 列出每个患者诊断的文本文件 解释文件命名格式的文本文件 一个列出91个名字的文本文件(filename_differences.txt) 包含每个患者的人口统计信息的文本文件 数据太大放在百度云盘

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慢病管理业务信息技术规范2008版

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ICD-10疾病编码.xlsx

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人工智人-家居设计-高血压疾病智能分层系统开发与实现.pdf

包含ICD10和ICD11编码，国际疾病诊断编码ICD11，可以帮助更好的找到索引，建立数据库。

细节增强的matlab代码DMFLDA2 这是一个深度学习框架，可通过整合线性和非线性特征来增强用于预测lncRNA-疾病关联的传统矩阵分解方法。 要求 tensorflow == 1.3.0 numpy == 1.11.2 scikit-learn == 0.18 scipy == 0.18.1 用法 在这个GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示DMFLDA的工作原理。 在data_processing文件夹中，我们提供了我们在研究中使用的以下数据集。 lda_interMatrix.mat是具有matlab格式的原始lncRNA-疾病相互作用矩阵。 它的形状是577个lncRNA x 272种疾病。 matrix.npy是numpy格式的lncRNA-疾病相互作用矩阵。 data.pkl用于存储采样的正样本和负样本。 u_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的U矩阵，其形状为577x64。 v_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的V矩阵，其形状为272x64。 在我们的演示中，我们提供了留一法的交叉验证来评估我们的模型。 您可以使用cross_v