医疗美容 院长 新生 医疗
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
如何使用WebSocket和JavaScript实现在线医疗咨询系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
学习JavaScript中的智能医疗和健康监测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
[ACTF2020 新生赛]Exec 1
[ACTF2020 新生赛]Exec 1 审题 发现题目有ping功能，猜测是命令执行漏洞。 知识点 linux系统命令 解题 先ping127.0.0.1，观察是否正常执行。 发现正常后执行ls / 命令查看目录。 看到flag目录,使用cat命令抓取flag目录中的内容。 ......
“华为杯”杭州电子科技大学2023新生编程大赛 1005
树 - HDU 7406 $xordist(i,j)=xordist(i,k) \oplus xordist(k,j)$ 在数轴和树上都是成立的 那么原式变成 $\sum_{i=l}^{r}xordist(i,k) \oplus xordist(k,j)$ 这里 k 指定为 1 号点 就变成了一个很 ......
【专题】2023年B2B医疗企业营销转型白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34766 原文出处：拓端数据部落公众号 随着医药企业营销数字化转型的深入，将面临更多的内外数据和数据源。这些问题导致数据断层，难以有效利用，使企业忙于处理数据问题，无暇关注深层业务需求。因此，尽管高呼“数据驱动”，却难以提供切实有效的解决方案和洞 ......
电脑加速：让你的电脑重获新生
电脑使用一段时间后，可能会出现运行缓慢的情况。这可能是由于多种原因造成的，如软件冲突、病毒攻击、系统垃圾过多等。为了使电脑重新焕发生机，我们可以采取以下措施来加速电脑的运行。首先，我们需要对电脑进行全面的清理和维护。这包括清理系统垃圾、卸载不常用的程序、关闭不必要的自启动项等。这些操作可以帮助我们释 ......
多开工具在在线医疗领域的创新应用研究
多开工具在在线医疗领域的创新应用研究 摘要： 随着科技的不断进步，互联网在各行业中的应用越来越广泛。在线医疗作为互联网+医疗的重要组成部分，为患者提供了便捷、高效的医疗服务。然而，由于在线医疗平台的数量有限，导致患者选择医疗资源受限。本文研究了多开工具在在线医疗领域的创新应用，探讨了其对医疗资源的合 ......
hdu-acm新生赛-智能车
原题链接 前言 考场上想了半天，用了好多种思路，最后用背包类一维数组加上最大的最小值记忆化求解。 思路 我一开始想的思路，就不说了，直接说我最终解法是怎么得到的。 我想什么时候无法启动智能车，即判断存不存在电池的组合使得刚好达到所需电力？ ......
杭州电子科技大学2023新生赛 G 逃离节奏面 题解
Question 杭州电子科技大学2023新生赛 G 逃离节奏面 题太长自己看吧 Solution 考虑到如果走了几步后走到了相同节奏面的相同点是没有意义的，所以直接 BFS ，对于走过的节奏面的哪个点不需要走就能刷出最短路了 实际上实现的时候细节很多，要注意一下 Code #include<bit ......
杭州电子科技大学2023新生赛 E 树 题解
Question 杭州电子科技大学2023新生赛 E 树 给定一颗包含 \(n\) 个节点的带边权的树，定义 \(xordist(u,v)\) 为节点 \(u\) 到 \(v\) 的简单路径上所有边权值的异或和 有 \(q\) 次询问，每次给出 l r x 求 \(\sum_{i=l}^r xord ......
美容院 英文表达
美容院用英语怎么说 1. Beauty salon “Salon” 是“沙龙”的意思，而“beauty”就是“美丽”、“美容”的意思。因此，“beauty salon”是用来形容美容沙龙的最常见、最准确的表达方式。 2. Beauty spa “Spa”的意思是指定的地方，并指那里以水疗、按摩等方式 ......
【专题】全球医疗器械报告 2023报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34720 原文出处：拓端数据部落公众号 在全球范围内，医疗器械行业的检验中心和诊断解决方案、牙科、医疗辅助设备等细分领域的企业表现尤为出色。这些企业在新冠疫情期间或是受益于有利的市场环境，或是凭借创新主导的高增长市场策略取得了显著的优势。相反，手 ......
【专题】中国医疗AI市场发展专题分析报告PDF合集分享（附原数据表）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33290 原文出处：拓端数据部落公众号 在克服价值验证滞后的情况下，医疗人工智能（AI）正迎来迅猛发展。到2022年，医疗AI市场规模首次突破百亿，预计在未来3-5年将持续保持40%的高增长率。过去的主要原因包括缺乏信任、商业路径不明确以及临床价 ......
新生入学管理系统制作笔记
使用mybatis整合spring的想法 本来想采用mybatis整合spring然后结合然后结合之前的web技术(因为springmvc没有学)， 当所有都配置好了，但是这个配置类的加载就成了一个问题。在servlet中就需要使用ioc注入service,所以是在servlet中记载配置类(1.s ......
MoeCTF西电新生赛部分WP
MoeCTF2023 一.Misc 1.Misc入门指北： bW9lY3Rme2hAdjNfZnVuX0B0X20xNWNfIX0= 一看就知道是base64解码： moectf{h@v3_fun_@t_m15c_!} 得到flag:moectf{h@v3_fun_@t_m15c_!} 2.打不卡的 ......
华中师范大学2023新生赛 I 镜面折跃 题解
Link 华中师范大学2023新生赛 I 镜面折跃 Question 懒得转述了 Solution 确实是一道好题 可以把一节方格拆成 \(4\) 个点，每个点分别代表从四个方向射进这个节点的光线 如果没有镜子，那么就左侧节点的右侧连接自己的右侧，以此类推 如果有镜子，那么顺着镜子方向建边，边权为 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
华中师范大学2023新生赛 H 龙 题解
Link 华中师范大学2023新生赛 H 龙 Question 有 \(m\) 个宝石孔，有 \(n\) 个宝石，每个宝石可以提升 \(a_i\) 点战斗力 每次镶嵌一个宝石，被选中的宝石会 随机 选择一个宝石孔进去，如果这个孔原来有宝石，则原来的宝石会被损坏 你可以任意决定镶嵌宝石的顺序，她想知道 ......
华中师范大学2023新生赛 D 身无彩凤双飞翼 题解
Link 华中师范大学2023新生赛 D 身无彩凤双飞翼 Question 给出一个 \(n\times m\) 的网格，网格上有一些障碍，问最少添加多少障碍才能使 \((1,1)\) 和 \((n,m)\) 不连通 Solution 我好像用了一种和标答不一样的写法 我们先对图 bfs 一次，如果 ......
多开工具在医疗健康领域的创新应用研究
多开工具在医疗健康领域的创新应用研究 摘要： 多开工具是一种技术手段，通过虚拟化和隔离技术，使得一台计算机可以同时运行多个操作系统或应用程序环境。在医疗健康领域，多开工具的创新应用为医疗机构和个人提供了许多便利和优势。本文将探讨多开工具在医疗健康领域的创新应用，并分析其潜在的影响和挑战。 引言： 医 ......
PCTF2023新生赛1z_gif
算是长见识了吧，各位师傅好强！ 前一半比较容易想到，大概是拼接成二维码，很容易拼接得到，扫描拿到一串U2FsdGVkX1/Jnjw7kjk86/l86VHMyAu3l4UtTWLT/NTnMII6rmLIsitb/RJr0rUt iw0mlEma4zdBD337n+RM+Q==一开始以为是base编 ......
人工智能视角下的图像识别创新：医疗诊断与治疗的新时代“
随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别在医疗领域的创新应用正引领着医疗诊断与治疗进入崭新的时代。这一新时代以人工智能视角为基础，借助先进的图像识别技术，为医学领域带来了革命性的变革。 1. 影像诊断的精准性提升： 自动病灶检测： 利用图像识别技术，系统能够自动识别医学影像中的异常病灶，提高疾病早期诊断 ......
2023四川大学“腾讯杯”新生赛（同步赛）糖果（鸽巢原理）
这个数据范围,\(n是1e6，a_i也是1e6\)，任意\(a_i+a_j \in [0, 2e6]\)，所以如果有答案我们最多枚举\(2e6\)个数就可以找到答案 void solve() { int n; cin >> n; vector<int> a(n); map<int, int> mp; ......
2023年广东工业大学腾讯杯新生程序设计竞赛不知道叫什么名字(前缀和)
需要的是男生女生数量相同，做个转化，女生变成-1，然后求一遍前缀和，我们希望找到最长的满足\(sum(l, r)=0\)的区间也就是\(sum(r) - s(l - 1) = 0\) 考虑枚举右端点，找到最左端和它相等的sum就是对于当前右端点的最长的。 最开始想了个二分答案的假做法，011100， ......
哈尔滨华德学院-新生编程挑战赛
哈尔滨华德学院-新生编程挑战赛 A-签到_哈尔滨华德学院-新生编程挑战赛（同步赛） (nowcoder.com) 签到 #include <bits/stdc++.h> #define debug(a) cout<<#a<<"="<<a<<'\n'; using namespace std; usi ......