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心脏病诊断是一项复杂的任务,需要大量的经验和知识。 预测心脏病的传统方法是医生检查或进行许多医疗检查,例如ECG,压力测试和心脏MRI等。如今,医疗保健行业包含大量的医疗保健数据,其中包含隐藏的信息。 这些隐藏的信息对于做出有效的决策很有用。 基于计算机的信息以及先进的数据挖掘技术可用于获得适当的结果。 神经网络是广泛用于预测心脏病诊断的工具。 在这篇研究论文中,使用神经网络开发了心脏病预测系统(HDPS)。 HDPS系统可预测患者患上心脏病的可能性。 为了进行预测,该系统使用了性别,血压,胆固醇等13种医学参数。 在这里,增加了两个参数,即肥胖和吸烟,以提高准确性。 从结果可以看出,神经网络以近100%的准确度预测心脏病。
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引用差异 RefDiff是用于在git存储库的提交历史记录中挖掘重构的工具。 当前,支持三种编程语言:Java,JavaScript和C。 RefDiff查找项目的两个给定修订版本的代码元素之间的关系。 关系表明这两个元素相同,或者已应用涉及它们的重构操作。 支持以下关系类型: 相同的 转换类型 更改方法/功能的签名 上拉方法 下推法 改名 移动 移动并重命名 提取超类型(例如,类/接口) 提取方法/功能 内联方法/功能 入门 在构建项目之前,请确保已在系统中安装了git和Java开发工具包(JDK)版本8。 另外,将JAVA_HOME环境变量设置为指向所需JDK的安装目录。 git clone https://github.com/aserg-ufmg/RefDiff.git 使用gradle创建Eclipse IDE项目元数据。 例如,在Windows系统中: cd RefD
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