领域 医疗 数字 个性
SQL Server 检测是不是数字型数据的两种方法
检测是不是数字型的数据， 两种方法 ISNUMERIC ( expression ) PATINDEX ( ‘%pattern%’ , expression ) 1. ISNUMERIC ( expression ) 如果是数字类型则返回 1 ，不是则返回 0 但ISNUMERIC有时是不可靠的，如 ......
设备数字化
五厂设备数字化 一、数据抓取相关 通用协议了解：QS、OPC、HTTP/HTTPS/TCP/UDP、websocket 1.相机数据获取 ①BT相机 BT上料相机不良数据抓取.py 点击查看代码 import os from datetime import datetime, timedelta i ......
解题报告P2501 [HAOI2006] 数字序列
P2501 [HAOI2006] 数字序列 题目描述 现在我们有一个长度为 \(n\) 的整数序列 \(a\)。但是它太不好看了，于是我们希望把它变成一个单调严格上升的序列。但是不希望改变过多的数，也不希望改变的幅度太大。 输入格式 第一行是一个整数，表示序列长度 \(n\)。 第二行有 \(n\) ......
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 ......
【专题】新零售下品牌消费者为中心的数字化转型报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32130 原文出处：拓端数据公众号 白皮书显示，阿里巴巴目前拥有超过五亿用户，成为中国领先的网上商城和各大品牌争相发力平台。作为B2C模式为代表的天猫，也逐渐成为了品牌运营的核心阵地。在数据银行、会员通等一系列数字化消费者运营工具被引入天猫平台后， ......
Cellebrite UFED 4PC 7.68 (Windows) - 数字取证解决方案
Cellebrite UFED 4PC 7.68 (Windows) - 数字取证解决方案 The Industry Standard for Lawfully Accessing and Collecting Digital Data 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/ ......
SAP：半导体行业的数字化转型与智能化管理解决方案
我国每年在半导体行业投下大量资金，高科技半导体产业链从设计公司，晶圆制造及后段封装测具有显著不同的业务模式，需要针对不同细分行业寻求对应业务需求和业务场景的解决方案及卓越实践，实现端到端整体方案导入。 大数据分析与应用日渐成熟，从感知并响应，到预测并行动，传统行业终将完成从”制造驱动的产品“向”数据 ......
MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件
MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件 Mobile Forensic Software 请访问原文链接：MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin. ......
入选人民网2023普惠金融优秀案例，合合信息旗下启信宝赋能银行对公信贷数字化转型
普惠金融承载着改善民生、促进实体经济发展的重要职责，近十年来，普惠金融发展取得了长足进步，多层次普惠金融供给格局逐步确立。银行作为金融体系的重要组成部分，高效工作是构建普惠金融体系的重要推动力。 立足于十年的历史节点，国务院印发了《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》提出，在未来五年基本建成高质量 ......
旅游数据可视化大屏：旅游业数字化转型的关键
旅游数据可视化大屏作为旅游业数字化转型的重要一环，正逐渐改变着行业的传统运营模式。它不仅为管理者提供了科学决策的依据，还为从业者和游客带来了更加便捷、高效的旅游体验。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，旅游数据可视化大屏将在旅游业中发挥更加重要的作用，助力行业持续繁荣发展。 ......
中泰3月起永久免签！快速了解泰国数字化业务的那些欺诈威胁
1月2日，泰国总理赛塔表示，中泰两国将从3月起永久互免对方公民签证。消息发布后，两国相关搜索热度迅速上升。某OTA平台泰国关键词即时搜索量增长超90%，上海至曼谷、北京至曼谷等航班搜索量瞬时骤增40%以上。同平台泰国站点上，中国关键词的搜索热度环比增长超80%，其中广州、上海、北京、昆明等城市搜索热 ......
数字先锋 | “言”之有“力”，大模型背后的算力“推手”！
在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
AI人工智能在智能写作领域的应用前景
AI人工智能在智能写作领域具有巨大的应用潜力。随着自然语言处理技术的进步，AI可以通过学习大量文本数据来模拟人类的写作风格和思维方式，从而自动生成文章、小说或新闻报道。 AI写作工具可以帮助作家和编辑提高工作效率，降低创作成本，并且能够根据用户需求定制内容。 此外，AI还可用于协助非母语人士进行写作 ......
输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出 程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001
描述 输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出 程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001 数据范围： 0 \le n \le 2^{30}-1 \0≤n≤2 30 −1 输入描述： 输入一个int整数 输出描述： 将这个整数以字符串的形式逆序输出 ......
vue3_在vue3中使用滚动加载数字组件vue3-count-to
使用的是vue3-count-to组件 安装: npm install vue3-count-to --save 全局注册: // main.js import countTo from 'vue3-count-to' app.use(countTo) 局部引入组件并使用 // xx.vue文件 < ......
PDF数字签名信息获取（Java）
利用Java代码，读取PDF内的签名信息，包括签发单位、Thumbprint、签发时间等信息。 此处使用了Spire.PDF的相关依赖，Maven项目可使用以下方式引入，或者直接导入相关jar包即可。 <repositories> <repository> <id>com.e-iceblue</id ......
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 ......
•输入一个字符串，请按长度为8拆分每个输入字符串并进行输出； •长度不是8整数倍的字符串请在后面补数字0，空字符串不处理。
描述 •输入一个字符串，请按长度为8拆分每个输入字符串并进行输出； •长度不是8整数倍的字符串请在后面补数字0，空字符串不处理。 输入描述： 连续输入字符串(每个字符串长度小于等于100) 输出描述： 依次输出所有分割后的长度为8的新字符串 点击查看代码 #include <iostream> #i ......
数字精度运算工具类
package com.dem.ceshiDemo.util; import java.math.BigDecimal; import java.util.regex.Pattern; /** * 数字精度运算工具类 */ public class NumberUtils { /** * 减法运算( ......
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨 在工程监测领域，振弦采集仪是常用的一种设备，用于测量和记录结构物的振动数据。数据处理和分析是使用振弦采集仪得到的数据的重要环节，可以帮助工程师了解结构物的振动特性，评估结构的安全性，以及检测结构的健康状况。下面是关于振弦采集仪数据处理和分析的方法探讨。 ......
中国AI领域超越美国的拐点在哪 —— 国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本
作为AI领域的一个大头兵，本是没有资格去谈论high level层面的东西的，只不过总有些忍不得说的事情。 今天这里就说下个人对中国AI发展的一个观点或是预测，在我看来中国AI领域超越美国的拐点就在于何时国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本。 可以说，在芯片设计领域我们已经赶上了美国 ......
写出一个程序，接受一个由字母、数字和空格组成的字符串，和一个字符，然后输出输入字符串中该字符的出现次数。（不区分大小写字母）
描述 写出一个程序，接受一个由字母、数字和空格组成的字符串，和一个字符，然后输出输入字符串中该字符的出现次数。（不区分大小写字母） 数据范围： 1 \le n \le 1000 \1≤n≤1000 输入描述： 第一行输入一个由字母、数字和空格组成的字符串，第二行输入一个字符（保证该字符不为空格）。 ......
【专题】2023医药数字营销行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34182 原文出处：拓端数据部落公众号 在近年来，随着医保开支的节约和医药资源下沉的政策导向下，借助于人工智能、互联网等科技的持续创新，医药数字营销行业得以迅猛发展。在这个大环境下，数字营销企业不断探索新的策略模式，持续提升营销的精准度，积极寻找 ......
建筑业的数字化转型该怎么做？
什么是数字化转型？ 数字化是将物理世界转化为数字世界，并将数字世界融入物理世界。数字化转型的本质就是将数字化技术与实际业务的深度融合，即通过技术和业务、管理等的变革来改变或替换现有的业务管理流程，着眼解决业务问题。 数字化的好处 举个生活中的例子：过去银行转账，要到柜台填单子，前前后后小半个小时。现 ......
OpenCV实现反解法数字微分纠正，生产单张航空影像的正射影像
https://blog.csdn.net/weixin_44153180/article/details/110688599 https://wenku.baidu.com/view/b9db40255901020207409c1a.html?_wkts_=1704788291655 ......