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15:16:34 766true TM核心合集数据库中2010-2015年发表的营养学领域代谢性病症相关SCI论文进行分析,提取高频主题词并生成共现矩阵,使用SPSS软件对矩阵进行聚类分析,指出该领域的主要研究热点是从心血管疾病、胰岛素抵抗、冠心病危险因子、体重系数、肥胖人群与脂肪组织等各角度出发对代谢综合征开展相关研究。]]> 2015/11/23 15:16:34 765true 2016/9/26 16:43:41 764true 2016/9/26 16:43:41 763true 2016/9/26 16:43:41 762true 2016/9/26 16:43:41 761true 2016/8/26 16:33:47 760true 2016/8/26 16:33:47 759true 2016/8/26 16:33:47 758true 2016/8/26 16:33:47 757true 2016/8/26 16:33:47 756true 2016/8/2 14:42:48 755true 2016/8/2 14:42:48 754true 2016/8/2 14:42:48 753true TM核心合集数据库中地理信息系统（GIS）与健康相关的SCI论文进行计量学分析，统计高频主题词在同一文献中的出现频率并生成共现矩阵，使用SPSS对矩阵进行聚类分析，通过对各类文献内容分析进而获得该领域4个主要研究热点。]]> 2016/8/2 14:42:48 752true 2016/8/2 14:42:48 751true 2016/8/2 14:42:48 750true 2016/7/7 9:29:57 749true 2016/7/7 9:29:57 748true TM核心合集数据库中该主题SCI论文进行文献计量学分析,统计高频主题词在同一文献中的出现频率并生成共现矩阵,使用SPSS对矩阵各类文献内容进行聚类分析,进而获得该主题的研究方向。]]> 2016/7/7 9:29:57 747true 2016/6/12 15:50:49 746true 2016/6/12 15:50:49 745true 2016/6/12 15:50:49 744true TM核心合集数据库中基于PACS的医学SCI论文进行文献计量学分析,统计频次≥10次的高频主题词在同一文献中的出现频率并生成共现矩阵,使用SPSS对矩阵进行聚类,分析各类文献内容进而获得该主题的研究方向。]]> 2016/6/12 15:50:50 743true 2016/6/12 15:50:50 742true 2016/5/13 10:08:01 741true 2016/5/13 10:08:01 740true 2016/5/13 10:08:01 739true 2016/5/13 10:08:01 738true 2016/5/13 10:08:01 737true 2016/5/13 10:08:01 736true 2016/5/13 10:08:01 735true 2016/4/25 8:34:48 734true 2016/4/25 8:34:48 733true 2016/4/25 8:34:48 732true TM核心合集数据库中无线网络与医疗相关的SCI论文进行文献计量学分析,统计高频主题词在同一文献中的出现频率并生成共现矩阵,使用SPSS对矩阵进行聚类分析,获得该领域近年来5个研究热点,包括无线传感器技术、数据传输系统、医学无线网络与医疗健康服务、网络通讯、网络系统安全等。]]> 2016/4/25 8:34:48 731true 2016/4/25 8:34:48 730true 2016/3/30 13:23:36 729true 2016/3/30 13:23:36 728true 2016/3/30 13:23:36 727true 2016/3/30 13:23:36 726true 2016/3/30 13:23:36 725true 2016/2/19 14:11:09 724true 2016/2/19 14:11:09 723true 2016/2/19 14:11:09 722true 2016/2/19 14:11:09 721true 2017/1/5 17:10:47 720true 2017/1/5 17:10:47 719true 2017/1/5 17:10:47 718true 2017/1/5 17:10:47 717true 2017/1/5 17:10:47 716true 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2017/12/9 14:26:58 642true 2017/12/9 14:26:58 641true 2017/12/9 14:26:58 640true 2017/12/9 14:26:58 639true TM上2007-2016年间中国疾病预防控制中心及省级疾病预防控制中心的论文，对比中国疾病预防控制中心、5个SCI论文量最多的省级疾病预防控制中心的学术影响力，提出发挥中国疾病预防控制中心的学术带头作用、各省级疾病预防控制中心在各自研究领域继续发挥所长等建议。]]> 2017/11/22 9:45:47 638true 2017/11/22 9:45:47 637true 2017/11/22 9:45:47 636true 2017/11/22 9:45:47 635true 2017/11/22 9:45:47 634true 2018/10/8 17:40:36 633true 2018/10/8 17:40:36 632true 2018/10/8 17:40:36 631true 2018/10/8 17:40:36 630true 2018/10/8 17:40:36 629true 2018/7/30 16:14:16 628true 2018/7/30 16:14:16 627true 2018/7/30 16:14:16 626true 2018/7/30 16:14:16 625true 2018/7/30 16:14:16 624true 2018/7/30 16:13:48 623true 2018/7/30 16:13:48 622true 2018/7/30 16:13:48 621true 2018/7/30 16:13:48 620true 2018/7/30 16:13:48 619true 2018/7/9 18:02:56 618true 2018/7/9 18:02:56 617true 2018/7/9 18:02:56 616true 2018/7/9 18:02:56 615true 2018/7/9 18:02:56 614true 2018/7/9 18:02:56 613true 2018/7/9 18:02:56 612true 2018/6/12 11:09:01 611true 2018/6/12 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2022/8/18 12:14:05 352true 2022/7/13 18:45:18 351true 2022/7/13 18:45:18 350true 2022/7/13 18:45:18 349true 2022/7/13 18:45:18 348true 2022/7/13 18:45:19 347true 2022/7/13 18:45:19 346true 2022/6/15 8:55:27 345true 2022/6/15 8:55:27 344true 2022/6/15 8:55:27 343true 2022/6/15 8:55:27 342true 2022/6/15 8:55:27 341true 2022/6/15 8:55:28 340true 2022/6/15 8:55:28 339true 2022/5/16 0:00:00 338true 2022/5/16 0:00:00 337true 2022/5/16 0:00:00 336true 2022/5/16 0:00:00 335true 2022/5/16 0:00:00 334true 2022/5/16 0:00:00 333true 2022/4/14 15:48:34 332true 2022/4/14 15:48:34 331true 2022/4/14 15:48:34 330true 2022/4/14 15:48:34 329true 2022/4/14 15:48:34 328true 2022/4/14 15:48:35 327true 2022/4/14 15:48:35 326true 2022/3/23 13:16:15 325true 2022/3/23 13:16:15 324true 2022/3/23 13:16:15 323true 2022/3/23 13:16:15 322true 2022/3/23 13:16:15 321true 2022/3/23 13:16:15 320true 2022/3/9 9:35:57 319true 2022/3/9 9:35:57 318true 2022/3/9 9:35:57 317true 2022/3/9 9:35:57 316true 2022/3/9 9:35:58 315true 2022/3/9 9:35:58 314true 2022/3/9 9:35:58 313true 2023/1/29 10:03:01 312true 2023/1/29 10:03:01 311true 2023/1/29 10:03:01 310true 2023/1/29 10:03:01 309true 2023/1/29 10:03:01 308true 2022/12/15 13:59:06 307true 2022/12/15 13:59:06 306true 2022/12/15 13:59:06 305true 2022/12/15 13:59:06 304true 2022/12/15 13:59:06 303true 2022/12/15 13:59:06 302true 2022/12/15 13:59:07 301true 2022/12/15 13:59:07 300true 2022/11/15 15:44:41 299true 2022/11/15 15:44:41 298true 2022/11/15 15:44:41 297true 2022/11/15 15:44:42 296true 2022/11/15 15:44:42 295true 2023/10/16 14:59:03 294true E)和“主题-词汇”(F)两个分布。最终结合E和F两个分布识别出每个医院的医疗特色。结果/结论 以“好大夫在线”平台中的医院问诊文本作为实验数据集,运用HSM_LDA模型进行特色挖掘分析,识别精度为87%,效果良好。]]> 2023/10/16 14:59:03 293true 2023/10/16 14:59:03 292true 2023/10/16 14:59:03 291true 2023/10/16 14:59:03 290true P<0.05)。可根据影响因素采取针对性措施改善老年脑卒中患者健康状况。]]> 2023/10/16 14:59:03 289true 2023/10/16 14:59:03 288true 2023/9/15 9:12:57 287true 2023/9/15 9:12:57 286true 2023/9/15 9:12:58 285true 2023/9/15 9:12:58 284true 2023/9/15 9:12:58 283true 2023/9/15 9:12:58 282true 2023/9/15 9:12:58 281true P＜0.05),即大学生根据自身内容需求和所面临的健康风险情境选择不同渠道,其专业、信息获取动机及健康意识影响信息获取频率,建议各类网络媒体根据自身媒介特性为大学生提供契合需求的健康信息。]]> 2023/9/15 9:12:58 280true 2023/8/29 0:00:00 279true 2023/8/29 11:13:32 278true 2023/8/29 11:13:32 277true 2023/8/29 11:13:32 276true 2023/8/29 11:13:32 275true 2023/8/29 11:13:32 274true F1值提高2.8个百分点。]]> 2023/8/29 11:13:32 273true 2023/7/18 17:18:25 272true 2023/7/18 17:18:25 271true Z为0.092 3,P为0.926 4。以医院所在区人口密度的倒数为权重时,观测K值显著小于期望K值,差异有统计学意义。当仅考虑空间位置时,南京市三级综合医院空间布局趋于随机分布；考虑人口密度权重后,其分布呈离散性分布。]]> 2023/7/18 17:18:25 270true 2023/7/18 17:18:25 269true F1值为84.81%,优于其他未嵌入部首的模型,表明该模型能够更有效地识别中医医案中的命名实体,更好地结构化医案。]]> 2023/7/18 17:18:25 268true 2023/7/18 17:18:25 267true 2023/7/18 17:18:25 266true 2023/6/13 9:36:08 265true 2023/6/13 9:36:08 264true 2023/6/13 9:36:08 263true 2023/6/13 9:36:08 262true 2023/6/13 9:36:08 261true 2023/6/13 9:36:08 260true 2023/6/13 9:36:09 259true 2023/5/17 10:01:01 258true 2023/5/17 10:01:01 257true 2023/5/17 10:01:02 256true 2023/5/17 10:01:02 255true 2023/5/17 10:01:02 254true 2023/5/17 10:01:02 253true 2023/5/17 10:01:02 252true 2023/4/12 16:44:18 251true 2023/4/12 16:44:18 250true 2023/4/12 16:44:18 249true 2023/4/12 16:44:18 248true 2023/4/12 16:44:18 247true F1值达77.87%。]]> 2023/4/12 16:44:19 246true 2023/4/12 16:44:19 245true 2023/3/20 14:23:13 244true 2023/3/20 14:23:13 243true 2023/3/20 14:23:13 242true 2023/3/20 14:23:13 241true 2023/3/20 14:23:13 240true 2023/3/20 14:23:13 239true 2023/2/20 15:45:10 238true 2023/2/20 15:45:11 237true 2023/2/20 15:45:11 236true 2023/2/20 15:45:11 235true 2023/2/20 15:45:11 234true 2023/2/20 15:45:11 233true 2024/1/10 9:44:01 232true 2024/1/10 9:44:01 231true 2024/1/10 9:44:01 230true 2024/1/10 9:44:01 229true 2024/1/10 9:44:01 228true 2024/1/10 9:44:01 227true 2024/1/10 9:44:01 226true 2024/1/10 9:44:01 225true 2023/12/13 8:40:03 224true 2023/12/13 8:40:03 223true 2023/12/13 8:40:03 222true 2023/12/13 8:40:03 221true 2023/12/13 8:40:04 220true 2023/12/13 8:40:04 219true 2023/12/13 8:40:04 218true 2023/12/13 8:40:04 217true 2023/11/16 15:33:11 216true 2023/11/16 15:33:11 215true 2023/11/16 15:33:11 214true F1值均超过0.95。在原发性和继发性淋巴水肿的区分上,模型的平均Macro F1值达到0.901。两个任务模型的曲线下面积分别达到0.97和0.865,表明模型的准确分类效果。模型分类结果具有较好的可解释性,填补了智能化方法在淋巴疾病领域的应用空白。]]> 2023/11/16 15:33:11 213true 2023/11/16 15:33:11 212true 2023/11/16 15:33:11 211true 2023/11/16 15:33:11 210true 2024/10/17 0:00:00 209true 2024/10/17 16:18:48 208true 2024/10/17 0:00:00 207true 2024/10/17 0:00:00 206true 2024/10/17 0:00:00 205true 2024/10/17 16:18:48 204true 2024/10/17 16:18:48 203true 2024/10/17 0:00:00 202true 2024/9/10 8:59:57 201true 2024/9/10 8:59:57 200true 2024/9/10 8:59:57 199true 2024/9/10 0:00:00 198true 2024/9/10 8:59:58 197true 2024/9/10 8:59:58 196true 2024/9/10 8:59:58 195true 2024/9/10 8:59:58 194true 2024/8/15 17:17:09 193true 2024/8/15 17:17:09 192true 2024/8/15 17:17:09 191true 2024/8/15 17:17:09 190true 2024/8/15 17:17:09 189true 2024/8/15 17:17:09 188true 2024/8/15 17:17:09 187true 2024/8/15 17:17:09 186true 2024/7/8 0:00:00 185true 2024/7/8 0:00:00 184true 2024/7/8 17:43:03 183true 2检验。结果/结论 两组人群的社会人口学特征、就诊行为特征、单次开药处方特征差异均有统计学意义。儿科处方流转平台在医联体单位具有较大潜力,线上模式是实现跨院药品流转的良好应用场景。根据不同用户群体建设多中心线上药品物流中心和线下药房等措施能有效提升平台服务能力。]]> 2024/7/8 17:43:03 182true 2024/7/8 0:00:00 181true 2024/7/8 0:00:00 180true 2024/7/8 0:00:00 179true 2024/7/8 17:43:03 178true 2024/6/12 0:00:00 177true 2024/6/12 0:00:00 176true 2024/6/12 0:00:00 175true 2024/6/12 0:00:00 174true 2024/6/12 0:00:00 173true 2024/6/12 0:00:00 172true 2024/6/12 0:00:00 171true 2024/5/11 9:03:45 170true 2024/5/11 0:00:00 169true 2024/5/11 0:00:00 168true 2024/5/11 0:00:00 167true 2024/5/11 9:03:45 166true 2024/5/11 0:00:00 165true 2024/5/11 0:00:00 164true 2024/4/15 9:37:58 163true 2024/4/15 9:37:58 162true 2024/4/15 9:37:58 161true 2024/4/15 9:37:58 160true 2024/4/15 9:37:58 159true 2024/4/15 9:37:58 158true 2024/3/26 15:22:53 157true 2024/3/26 15:22:53 156true 2024/3/26 15:22:53 155true 2024/3/26 15:22:53 154true 2024/3/26 15:22:53 153true F1均值分别为0.795、0.641和0.697,为淋巴水肿电子病历数据精准挖掘奠定基础。]]> 2024/3/26 15:22:54 152true 2024/3/26 15:22:54 151true F1值较基线模型BERT-BiLSTM-CRF和CasRel分别提升2.92个百分点和6.41个百分点,因果关系预测能力较好。]]> 2024/2/28 9:48:39 150true F1值达0.66。将BERT模型应用于医疗安全事件分类评估辅助,可提升工作效率和时效性,有助于及时干预医疗安全风险隐患。]]> 2024/2/28 9:48:40 149true 2024/2/28 9:48:40 148true 2024/2/28 9:48:40 147true 2024/2/28 9:48:40 146true 2024/2/28 9:48:40 145true P<0.05),管理部门可采取针对性的健康干预措施,进一步提高老年糖尿病患者的自我管理能力。]]> 2024/2/28 9:48:40 144true 2024/2/28 9:48:40 143true 2025/1/10 0:00:00 142true 2025/1/10 0:00:00 141true 2025/1/10 0:00:00 140true 2025/1/10 0:00:00 139true 2025/1/10 0:00:00 138true 2025/1/10 0:00:00 137true 2025/1/10 15:13:41 136true 2024/12/10 0:00:00 135true F1分数最高,在在线医疗评论文本情感分类任务中具有有效性。]]> 2024/12/10 0:00:00 134true 2024/12/10 0:00:00 133true 2024/12/10 0:00:00 132true F1值提升至72.8%。]]> 2024/12/10 0:00:00 131true 2024/12/10 0:00:00 130true χ²检验、Spearman相关性分析等统计方法,分析研究对象分布情况,讨论人才队伍建设存在的问题。结果/结论 广西二级及以上公立中医医院信息化部门人员数量平均为4.39人,占在岗职工总数的0.80%,总体配备不足,且在地域与医院级别间分布不均,三级中医医院的人才结构相对优于二级中医医院。]]> 2024/12/10 0:00:00 129true 2024/11/14 8:58:07 128true 2024/11/14 0:00:00 127true 2024/11/14 8:58:07 126true 2024/11/14 0:00:00 125true 2024/11/14 8:58:07 124true 2024/11/14 0:00:00 123true 2024/11/14 8:58:07 122true 2024/11/14 0:00:00 121true 2024/11/14 8:58:08 120true 2024/11/14 0:00:00 119true 2025/10/16 10:54:40 118true F1值均为0.889,其预测性能优于4种经典模型,对在线心理健康问答社区的回答质量预测表现优异,具备代替人工标注、内容审核和服务质量实时监测的潜力。]]> 2025/10/16 10:54:40 117true 2025/10/16 10:54:40 116true 2025/10/16 10:54:40 115true 2025/10/16 10:54:40 114true 2025/10/16 10:54:41 113true 2025/10/16 10:54:41 112true 2025/9/16 0:00:00 111true 2025/9/16 9:39:49 110true 2025/9/16 9:39:49 109true 2025/9/16 9:39:49 108true 2025/9/16 9:39:49 107true 2025/9/16 9:39:49 106true 2025/9/16 9:39:49 105true 2025/9/16 9:39:49 104true 2025/8/14 17:10:05 103true 2025/8/14 17:10:05 102true 2025/8/14 17:10:05 101true 2025/8/14 17:10:05 100true 2025/8/14 0:00:00 99true F1值为90.03%。消融实验和对比实验结果显示,改进策略有效且必要。]]> 2025/8/14 17:10:05 98true 2025/8/14 17:10:06 97true 2025/8/14 17:10:06 96true 目的/意义 建立研究型医院创新转化能力量化评价体系，为研究型医院创新转化能力评估提供科学有效工具，为医院管理者和政策制定者提供数据参考。方法/过程 运用文献研究法、德尔菲法和头脑风暴法构建评价体系；采用熵权法和CRITIC法组合评价我国研究型医院创新转化能力，得出综合得分及排名；以Spearman相关系数法检验评价效果。结果/结论 建立包含4个一级指标、16个二级指标的研究型医院创新转化能力量化评价体系，计算44所研究型医院的创新转化能力得分及排名，并检验了评价效果。结果表明，该评价体系与权威排名高度契合；我国研究型医院创新转化能力整体呈上升趋势，但医院间转化能力差异显著。]]> 2025/7/17 9:56:57 95true 目的/意义 构建生物安全大数据标准体系框架，为相关标准研制提供参考。方法/过程 采用文献综述法构建生物安全大数据标准体系框架下的标准类别条目池，采用三维结构法初步构建标准体系框架，采用德尔菲法优化完善标准体系框架。结果/结论 提出生物安全大数据标准体系框架，包括基础类标准、数据类标准、技术类标准等7个一级标准类别，26个二级标准类别，强化了生物安全大数据标准顶层设计。]]> 2025/7/17 9:56:57 94true 目的/意义 探讨医学科学数据共享的理论逻辑，分析当前实践中面临的挑战，为促进医学科学数据有效共享提供政策建议。方法/过程 首先构建医学科学数据共享的理论逻辑框架，分析其概念、特征、动因、发展规律和价值意义。其次分析我国医学科学数据共享的实践现状。最后从数据孤岛、隐私保护、责任归属和产权认定等角度分析当前医学科学数据共享所面临的挑战。结果/结论 针对性地提出建设统一数据共享平台、制定规范共享政策、构建合理激励机制和加强共享人员培训等建议，以推动医学科学数据有效共享。]]> 2025/7/17 9:56:58 93true 目的/意义 探索我国中医药老年康养领域政策主题，分析不同主题下政策工具的分布与协同性，为政策制定及优化提供参考。方法/过程 运用BERTopic模型，对2012—2025年429条中医药老年康养政策条目进行主题挖掘，统计不同主题下各类政策工具的数量，并通过数理统计计算其协同性。结果/结论 中医药老年康养政策领域涵盖12个主题，呈现不同发展趋势。政策工具分布不平衡、协同性较低，应拓展需求型政策工具的种类与应用范围、推进数智技术与政策细分领域的深度融合、加大中医药康养人才培养的政策支持力度、强化多元政策工具类型的合理配置与协同效应。]]> 2025/7/17 9:56:58 92true 目的/意义 对药物重定位领域文献进行主题挖掘，揭示其学科交叉、研究主题现状及发展脉络。方法/过程 首先，基于Web of Science学科分类体系确定文献支持学科，通过学科共现聚类分析形成药物重定位研究支持学科群。其次，界定学科交叉文献并划分发展阶段，采用KeyBERT+DTM模型挖掘研究主题。再次，构建“主题-支持学科群”关联网络，分析学科群对领域研究的支持度及主题侧重。最后，基于持续性和差异性分析学科交叉主题的演进态势。结果/结论 药物重定位研究形成以4大学科群为核心、9个跨学科主题为增长极的复合型知识关联网络。研究主题随时间呈非线性发展并趋于均衡。]]> 2025/7/17 9:56:58 91true 目的/意义 探讨深度学习技术在左心房CTA图像自动分割中的应用价值，综述理论框架和国内外研究进展，梳理潜在研究方向。方法/过程 检索国内外文献，对比分析左心房CTA图像传统分割方法与基于深度学习的算法，并评估其效果。结果/结论 深度学习技术显著提升了左心房图像分割精度，为临床诊疗提供了有力支持，但仍存在研究缺口，需进一步探索。]]> 2025/7/17 9:56:58 90true 目的/意义 分析国内外预印本系统与科技期刊合作现状，探索生物医学领域预印本系统与科技期刊协同发展路径。方法/过程 通过案例分析、网络调研、文献梳理等方式，总结4种预印本系统与科技期刊合作模式，并结合生物医学科技论文预印本系统(biomedRxiv)建设实践，探索其与国内外期刊的合作机制。结果/结论 biomedRxiv与Taylor & Francis出版集团，以及《医学信息学杂志》等期刊形成协同评审、优质稿件推荐、数据共享引用等协作模式，推动我国生物医学开放学术交流体系创新。未来需各方协同推进预印本系统与科技期刊的深度融合。]]> 2025/7/17 9:56:58 89true 目的/意义 探讨医学生对预印本的认知现状及素养提升策略，为医学生预印本素养教育提供参考。方法/过程 以首都医科大学为例，通过问卷调查医学生对预印本的了解程度、使用顾虑及相关教育需求。结果/结论 医学生对预印本概念和资源了解普遍不足，对使用预印本资源及平台发表论文存在一定顾虑，有提升认知的教育需求。提出医学生预印本素养提升策略，包括加强预印本知识普及、针对不同学历层次及专业定制教育内容、构建全方位预印本素养教育体系、完善评价与反馈机制等。]]> 2025/7/17 9:56:58 88true 2025/6/13 0:00:00 87true 2025/6/13 0:00:00 86true 2025/6/13 0:00:00 85true 2025/6/13 0:00:00 84true 2025/6/13 15:08:30 83true 2025/5/20 0:00:00 82true 2025/5/20 9:16:19 81true 2025/5/20 0:00:00 80true 2025/5/20 9:16:19 79true 2025/5/20 9:16:19 78true 2025/5/20 0:00:00 77true F1值均高于95%,优于对比模型。]]> 2025/5/20 0:00:00 76true 2025/5/20 0:00:00 75true 2025/4/15 0:00:00 74true 2025/4/15 0:00:00 73true F1值分别达到 95.42%、93.61%、94.47%,优于随机森林算法及其他未进行特征增强的方法,其准确、有效,具有可应用性。]]> 2025/4/15 0:00:00 72true 2025/4/15 10:12:40 71true 2025/4/15 0:00:00 70true 2025/4/15 0:00:00 69true 2025/4/15 0:00:00 68true 2025/4/15 10:12:41 67true 2025/3/7 0:00:00 66true 2025/3/7 0:00:00 65true 2025/3/7 9:17:36 64true 2025/3/7 0:00:00 63true 2025/3/7 0:00:00 62true 2025/3/7 0:00:00 61true 2025/3/7 0:00:00 60true 2025/3/7 0:00:00 59true 2025/2/12 0:00:00 58true 2025/2/12 0:00:00 57true 2025/2/12 14:26:24 56true 2025/2/12 14:26:24 55true 2025/2/12 0:00:00 54true 2025/2/12 0:00:00 53true 2025/2/12 0:00:00 52true 2026/1/8 0:00:00 51true 2026/1/8 0:00:00 50true 2026/1/8 0:00:00 49true 2026/1/8 0:00:00 48true 2026/1/8 0:00:00 47true 2026/1/8 0:00:00 46true 2026/1/8 0:00:00 45true F1分数超过80%,显著优于TMT-NN、Bi-LSTM+CRF及Llama3等对比模型。能够在不依赖高性能计算条件的情况下,为快速获取传染病传播关键线索、提升数据分析能力和应急处置效率提供有力支持。]]> 2026/1/8 0:00:00 44true 2026/1/8 0:00:00 43true F1分数提升2.95~13.89个百分点,关系抽取的Micro-F1分数提升16.93~33.33个百分点。CMedScale语料库为中文医学量表知识抽取及相关下游任务研究提供了高质量数据支撑。]]> 2025/12/15 11:20:41 42true 2025/12/15 11:20:41 41true 2025/12/15 11:20:41 40true 2025/12/15 11:20:41 39true 2025/12/15 11:20:41 38true 2025/12/15 11:20:41 37true 2025/12/15 11:20:42 36true 2025/12/15 11:20:42 35true 2025/11/12 14:10:03 34true 2025/11/12 14:10:03 33true 2025/11/12 14:10:03 32true 2025/11/12 14:10:03 31true 2025/11/12 14:10:03 30true 2025/11/12 14:10:03 29true 2025/11/12 14:10:03 28true 2026/5/14 0:00:00 27true 2026/5/14 0:00:00 26true 2026/5/14 0:00:00 25true 2026/5/14 0:00:00 24true 2026/4/16 0:00:00 23true 2026/4/16 11:06:44 22true 2026/4/16 0:00:00 21true 2026/4/16 0:00:00 20true 2026/4/16 0:00:00 19true 2026/4/16 0:00:00 18true 2026/4/16 0:00:00 17true 2026/4/16 0:00:00 16true 2026/4/16 0:00:00 15true 2026/4/16 0:00:00 14true 2026/3/16 17:48:16 13true 2026/3/16 17:48:16 12true 2026/3/16 17:48:16 11true 2026/3/16 0:00:00 10true 2026/3/16 17:48:16 9true 2026/3/16 17:48:16 8true 2026/3/16 17:48:16 7true 2026/2/26 14:04:47 6true 2026/2/26 14:04:48 5true 2026/2/26 14:04:48 4true 2026/2/26 14:04:48 3true 2026/2/26 14:04:48 2true 2026/2/26 14:04:48 1true