投资基金lfmoversea基金 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 ......
投资日记_1
我从2015年开始接触中国A股，但至今仍没有获得较大的利润。要说损失，倒也没有多少。 2014年，我进入本科阶段，一上就是四年。和成功设计工作就业途径和个人发展方向的人不一样，我的本科阶段莽莽撞撞，肆意洒脱又循规蹈矩。毕业设计的指导老师去年忽发恶疾去世了，耳边还回响着答辩老师的嗤笑，明言我毕业后不会 ......
【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 ......
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 ......
云锵投资 2023 年收益统计及 12 月简报
年度统计 本月是本年度最后一月，对本年的各组合进行了年度的收益统计： 量化基金，少量超额。 量化股票，Beta 1.5 倍的情况下，只下跌了 4.81%，算是还凑合的成绩。 今年，个人权益投资，整体没有 Alpha，属于与指数陪玩。在持股数方面，相对年初加仓了 23.68%（去年该数值是 95.16 ......
为了降低个人股票投资者的决策误判概率，我们做了一款软件
对于个人股票投资者而言，避免投资决策误判是最重要且最首要的，盈利多少都是次要的。 这是一个什么样的软件？ 这是一个面向个人股票投资者的决策辅助工具【棱镜】，它旨在将你的分析决策逻辑转化为由文字和框架转化为算法，让计算机和算法辅助你共同决策，降低决策误判概率。网站：prismray.cn 为什么要做这 ......
【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 ......
一个专为量化投资开发的强化学习算法框架：ElegantRL
链接： https://github.com/AI4Finance-Foundation/ElegantRL 这是一个专为量化投资开发的强化学习算法框架。 相关论文： ElegantRL-Podracer: Scalable and Elastic Library for Cloud-Native ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
金融数据可视化大屏：揭示投资秘密，掌控金融未来
随着数字化时代的到来，金融行业的数据量正在迅速增长。如何有效处理、分析和呈现这些数据，成为了一个亟待解决的问题。而金融数据可视化大屏的出现，正是为了解决这一问题，让金融行业的数据处理和分析更加直观、高效。 ......
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 ......
第二章《一只票什么时候值得投资》
1.市场先生 市场不会保持不动，当票趋于稳定，自动运作，并沿着特定的路线一致发展下去 2.一般票的走势说明 票上涨，成交量放大（1浪上涨） 出现“正常回调”，同时成交量比上涨的时候缩小（2浪调整） 2-3天后继续活跃上涨，成交量又继续增加（3浪开始） 同时短期内就把正常回调的幅度弥补（3浪中期） 伴 ......
政府引导基金“千亿”时代，如何科学把控募投管退？
作为数字金融的先行者、赋能者，璞华科技聚焦为金融机构的数字化转型提供整体解决方案，助力金融机构系统性、分阶段、安全合规地实现高质量数字化转型。 ......
Daphne以10%的单利投资了100美元。即每一年的利润都是投资额的10%，每年10美元：利息 = 0.10 X 原始存款，而Cleo以5%的复利投资了100美元。即利息是当前存款（包括获得的利息）的5%：利息 = 0.05 X 当前存款。请编写一个程序，计算多少年后，Cleo的投资价值才能超过Daphne的投资价值，并显示此时两人的投资价值。
找了一下网上的代码，都不怎么简洁明了，故特此记录。 #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; int main() { int year = 0; double A = 100; double B = 100; while ......
Rusty Tuesday ：Rust 基金会一行来访 Databend Labs，共话技术创新！
在当今快速发展的技术浪潮中，Rust 作为一种新兴的编程语言，凭借其卓越的内存安全特性和高效的性能，吸引了全球开发者的广泛关注。2023 年 12 月 05 日，由 Databend Labs 主办的首届 Rusty Tuesday 活动正式在北京揭开序幕。 在本次活动中，我们非常荣幸地邀请到了多位 ......
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 ......
马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。 ......
医疗+GPT实践，分享一下共探讨
医疗领域与GPT（生成对抗网络）实践相结合，将为医学研究、诊断和治疗带来革命性的变革。在这篇文章中，我们将探讨GPT在医疗领域的应用，以及它如何帮助医生和研究人员提高诊疗效率和准确性。 首先，让我们了解一下GPT。GPT是一种生成式人工智能技术，通过大量文本数据进行训练，从而学会生成具有逻辑性和连贯 ......
【医疗器械临床试验之检查要点及判定原则】
医疗器械临床试验检查要点主要包括：1、临床实验条件及合规性检查2、受试者权益保障3、临床实验方案4、临床实验实施5、实验实验试剂及仪器管理6、临床实验记录7、临床实验报告医疗器械临床试验判定原则主要包括：1、真实性问题，必须要确保实验人员，数据，耗材，仪器的真实可靠。2、合规性问题，必须要确保符合医 ......
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。 那么如何测定组合 ......
碧莲盛 x Tapdata：实时数据如何赋能医疗美容行业，助力医疗决策及个性化服务升级
近年来，医疗美容行业的发展势头迅猛。科技的不断创新为之注入新活力的同时，也提出了新的挑战。技术和设备升级进而催生了新的信息化管理的需求。如何打破数据孤岛的掣肘，让数据资源真正流动起来就成了迫切需要解决的问题。 ......
证券从业资格证考点（金融市场基础知识）--封闭式基金与开放式基金主要区别
封闭式基金与开放式基金主要有以下区别： 1、期限不同，封闭式基金一般有一个固定的存续期，通常在5年以上，一般为10年或15年；而开放式基金一般是无特定存续期限的。 2、发行规模不同，封闭式基金发行规模固定；开放式基金没有发行规模，故本题选择“基金规模是否固定”。 3、基金份额交易方式不同，封闭式基金 ......