javascript医疗 智能
NUS CS1101S：SICP JavaScript 描述：一、使用函数构建抽象
原文：1 Building Abstractions with Functions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 心灵的行为，其中它对简单的想法施加其力量，主要有以下三种：1.将几个简单的想法组合成一个复合的想法，从而形成所有复杂的想法。2.第二个是将两个想法，无论是简单的还是复 ......
NUS CS1101S：SICP JavaScript 描述：前言、序言和致谢
前言 原文：Foreword 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我有幸在我还是学生的时候见到了了不起的 Alan Perlis，并和他交谈了几次。他和我共同深爱和尊重两种非常不同的编程语言：Lisp 和 APL。跟随他的脚步是一项艰巨的任务，尽管他开辟了一条优秀的道路。尽管如此，我想 ......
NUS CS1101S：SICP JavaScript 描述：五、使用寄存器机进行计算
原文：5 Computing with Register Machines 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我的目标是表明天堂机器不是一种神圣的生命体，而是一种钟表（相信钟表有灵魂属性的人将制造者的荣耀归功于作品），因为几乎所有多种运动都是由一种最简单和物质力量引起的，就像钟表的所 ......
NUS CS1101S：SICP JavaScript 描述：四、元语言抽象
原文：4 Metalinguistic Abstraction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 ...魔法就在于文字——Abracadabra，开门，以及其他——但一个故事中的魔法词在另一个故事中并不神奇。真正的魔法是理解哪些词起作用，何时起作用，以及为什么起作用；诀窍就是学会这个 ......
NUS CS1101S：SICP JavaScript 描述：三、模块化、对象和状态
原文：3 Modularity, Objects, and State 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 变化中安宁 （即使它在变化，它仍然保持不变。） ——赫拉克利特 变化越大，越是相同。 ——阿方斯·卡尔 前面的章节介绍了构成程序的基本元素。我们看到了原始函数和原始数据是如何组合 ......
C++ --- 智能指针
一、智能指针存在的意义 智能指针主要解决以下问题： （1）内存泄漏：内存手动释放，使用智能指针可以自动释放。 （2）共享所有权指针的传播和释放，比如多线程使用同一个对象时析构问题。 C++里面有四个智能指针：auto_ptr、share_ptr、unique_ptr、weak_ptr。其中后三个是C ......
智能电网中的安全数据聚合方案
基于秘密分享实现 参考：基于秘密共享和同态加密的隐私数据融合方案-陈信 系统模型 三层架构： 电力供应商（PS） 基站（BS） 智能电表（SM） 第三方聚合器（TPA） 可信第三方机构（TA）：生成和分发随机数 控制中心（CC） 敌手模型 可信：可信第三方机构（TA）、控制中心（CC）、电力供应商（ ......
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 ......
TVBox等智能电视第三方APP可用直播源接口【截止24.01.12】
试了很多，目前稳定的只有以下几个 月光宝盒自带线路下载既有【点播、直播均可用】 TVBox接口【点播】：https://tvbox.cainisi.cf 超秒直播【直播】 点播还是推荐阿里云盘webdev吧，稳定又不限速，无损资源一大把。 ......
TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4烟火检测算法解决方案
AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段，它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中，烟火检测算法可以应用于多个领域，如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。 ......
TSINGSEE青犀智能分析网关V4：搭建智慧幼儿园视频AI智能监管方案
基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法，自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为，并能立即抓拍和告警提醒，提升幼儿园安全防范能力。 ......
智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案
TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案，可以应用于各种场景，如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中，利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警，可以实时监测周界的安全情况，及时发现异常情况并发出警报，提高安全防范的效率和准确性，保障人员和财产的安全。 ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
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 ......
RFID技术在智能制造中的应用有哪些？
RFID技术在智能制造中的应用非常广泛，以下是一些主要的应用： 生产管理：通过在生产线上使用RFID技术，可以实现对原材料、零部件、半成品和成品的全过程跟踪和追溯。每个产品都可以配备一个RFID标签，记录其生产过程、质量信息、时间戳等信息，从而实现对生产过程的全面监控和管理。 质量控制：RFID技术 ......
TSINGSEE青犀视频边缘计算AI智能分析网关V4重磅发布
借助烟火识别技术及烟感传感器、温湿度传感器接入，对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动感知、识别和报警，并与消防管理系统进行联通，赋能智慧消防系统。 ......
AI智能分析网关V4：太阳能+4G智慧水库远程可视化智能监管方案
在执法车、执法船等移动执法载具上安装视频监控摄像头和定位设备，并接入到EasyCVR平台，可以有效管控执法载具，并进行有效通信，通过车载相机可以进行执法记录，平台也能对现场执法视频进行录像与存储，支持回放、下载等。 ......
【专题】2023年人工智能全域变革图景展望报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34571 原文出处：拓端数据部落公众号 近年来，人工智能的发展日新月异，整个行业都面临着如何有效融合和应用智能技术的关键问题。巨大的应用潜力背后，是新的硬件、新的算法和新的数据全面涌现。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末353份人工智能相 ......
深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域以及闭包
合集 - JavaScript(4) 1.JavaScript this 绑定详解01-092.JavaScript apply、call、bind 函数详解01-093.JavaScript forEach 方法跳出循环01-02 4.深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域 ......
安防视频监控平台智能边缘分析一体机：视频汇聚算法与区域入侵告警
随着科技的不断发展，安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控，进而发展到了网络视频监控。在这个过程中，智能边缘分析一体机的出现，为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先，我们需要了解什么是智能边缘分 ......
视频汇聚平台智能边缘分析一体机——引领智能视频监控烟火预警新纪元
一、视频汇聚平台智能边缘分析一体机简介 视频汇聚平台智能边缘分析一体机是一种集成了视频采集、处理、存储、分析和传输功能的智能设备。它采用了先进的边缘计算技术，将数据处理任务分布在设备的边缘，从而降低了对中心服务器的依赖，提高了数据处理速度和效率。同时，该设备还具备强大的AI算法支持，能够实现对视频画 ......
JavaScript 中的事件循环
事件循环是 JavaScript 运行时环境的核心组件。它负责调度和执行异步任务。事件循环通过持续监视两个队列来工作：调用堆栈和事件队列。 调用堆栈是一种堆栈（LIFO）数据结构，存储当前正在执行的函数（存储代码执行期间创建的执行上下文）。 Web API是异步操作（setTimeout、获取请求、 ......
LntonAIServer智能视频分析平台：森林防火的科技守护者
森林是地球上最重要的生态系统之一，对于维持地球的生态平衡具有重要的作用。然而，由于各种原因，森林火灾频发，给人类的生活和环境带来了巨大的威胁。传统的森林防火方式主要依赖于人工巡查，效率低下，而且往往难以及时发现火源，导致火势蔓延，造成无法挽回的损失。 为了解决这个问题，LntonAIServer智能 ......
为什么AI人工智能网站是未来发展的趋势
AI人工智能网站是未来发展的趋势因为它们可以提供更加智能化和个性化的用户体验。 随着技术的发展，AI可以实时分析用户行为和偏好，从而提供定制化的内容和服务。AI还可以自动进行搜索引擎优化，提高网站的可见性和流量。 此外，AI可以处理大量数据，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势，从而做出更明智的决策 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......