针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法。该方法通过分布式表示法对医疗文本数据进行数字化处理,得到相应特征的词向量表示,利用卷积神经网络不断训练与学习,得到不同数据集对应各个疾病的分析模型,再利用该模型完成对患者数据的智能分析与风险评估。实验结果表明,文中方法能够完成对多种疾病的风险评估,尤其对一般疾病数据集风险评估的准确率均可达到90%以上,验证了该方法的有效性、可靠性与通用性。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命,到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命,人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代,并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步,都是由技术变革带来生产力的大幅提升,并催生出全新的行业,全新的生态,推动着时代不断向前。
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随着安防监控技术和视频识别技术的发展,监控系统向更强的功能、更快的速率、更清晰的效果方向发展,尤其越来越强调安防监控与其他应用的合一,这就要求必须采用开放、标准的现代识别技术。
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