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A comparative analysis of text representation, classification and clustering methods over real project proposals

International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2023年第3期16卷 595-628页

作者： Meltem Aksoy seda yanık Mehmet Fatih Amasyali Industrial Engineering Department Istanbul Technical UniversityIstanbulTurkey Computer Engineering Department Yıldız Technical UniversityIstanbulTurkey

Purpose-When a large number of project proposals are evaluated to alocate available funds,grouping them based on their simiarites is benefciaL.Current approaches to group proposals are primarily based on manual matching of similar topics,discipline areas and keywordls declared by project applicants.When the number of proposals increases,this task becomes complex and requires excessive time.This paper aims to demonstrate how to ffctively use the rich information in the titles and abstracts of Turkish project propsals to group them atmaially.Design/methodology/approach-This study proposes a model that effectively groups Turkish project proposals by combining word embedding,clustering and classification technigues.The proposed model uses FastText,BERT and term frequency/inverse document frequency(TF/IDF)word-embedding techniques to extract terms from the titles and abstracts of project proposals in Turkish.The extracted terms were grouped using both the clustering and classification techniques.Natural groups contained within the corpus were discovered using k-means,k-means++,k-medoids and agglomerative clustering algorithms,Additionally,this study employs classification approaches to predict the target class for each document in the corpus.To classify project proposals,var ious classifiers,including k nearest neighbors(kNN),support vector machines(SVM),artificial neural networks(ANN),cassftcation and regression trees(CART)and random forest(RF),are used.Empirical experiments were conducted to validate the effectiveness of the proposed method by using real data from the Istanbul Development Agency.Findings-The results show that the generated word embeddings an fftvely represent proposal texts as vectors,and can be used as inputs for dustering or casificatiomn algorithms.Using clustering algorithms,the document corpus is divided into five groups.In adition,the results demonstrate that the proposals can easily be categoried into predefmned categories using cassifiation algorithms.SVM-Linear achieved the highest predicti

关键词： Project proposal selection Text mining Word embedding Text clustering Text classification

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SOM approach for clustering customers using credit card transactions

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International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2019年第3期12卷 372-388页

作者： seda yanık Abdelrahman Elmorsy Istanbul Technical University IstanbulTurkey

Purpose–The purpose of this paper is to generate customer clusters using self-organizing map(SOM)approach,a machine learning technique with a big data set of credit card consumptions.The authors aim to use the consumption patterns of the customers in a period of three months deducted from the credit card transactions,specifically the consumption categories(e.***.food,entertainment,etc.).Design/methodology/approach–The authors use a big data set of almost 40,000 credit card transactions to cluster customers.To deal with the size of the data set and the eliminated the required parametric assumptions the authors use a machine learning technique,SOMs.The variables used are grouped into three as demographical variables,categorical consumption variables and summary consumption variables.The variables are first converted to factors using principal component analysis.Then,the number of clusters is specified by k-means clustering trials.Then,clustering with SOM is conducted by only including the demographical variables and allvariables.Then,a comparisonis made and the significance of the variablesis examined by analysis of variance.Findings–The appropriate number of clusters is found to be 8 using k-means clusters.Then,the differences in categorical consumption levels are investigated between the clusters.However,they have been found to be insignificant,whereas the summary consumption variables are found to be significant between the clusters,as well as the demographical variables.Originality/value–The originality of the study is to incorporate the credit card consumption variables of customers to cluster the bank customers.The authors use a big data set and dealt with it with a machine learning technique to deduct the consumption patterns to generate the clusters.Credit card transactions generate a vast amount of data to deduce valuable information.It is mainly used to detect fraud in the literature.To the best of the authors’knowledge,consumption patterns obtained from credit card transaction are first used for clustering

关键词： PCA Clustering Self-organizing maps k-means Credit card transactions

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1例终末期乳腺癌伴难治性癌性疼痛患者的安宁疗护

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中西医结合护理 2024年第3期10卷 85-88页

作者：郭晓然许焱北京医院国家老年医学中心、中国医学科学院老年医学研究院肿瘤内科北京100730

本文回顾1例乳腺癌终末期患者的安宁疗护实践,探讨癌症终末期难治性癌痛患者疼痛控制、恶心呕吐、姑息镇静的护理,聚焦癌症终末期患者心理支持及精神抚慰,为今后安宁疗护临床实践提供参考。

关键词：乳腺癌难治性癌痛姑息镇静终末期患者安宁疗护

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在线净化/液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法快速筛查水产品中123种兽药残留

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分析测试学报 2022年第3期41卷 309-318页

作者：欧阳少伦蓝草陈文锐安文佳林峰庄燕君广州海关技术中心广东广州510623

建立了快速筛查水产品中123种兽药残留的在线净化/液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱检测方法,兽药涵盖15类123种(20种磺胺类、6种大环内酯类、16种喹诺酮类、12种β-激动剂、17种苯并咪唑类、4种四环素类、2种镇静剂、6种激素、... 详细信息

建立了快速筛查水产品中123种兽药残留的在线净化/液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱检测方法,兽药涵盖15类123种(20种磺胺类、6种大环内酯类、16种喹诺酮类、12种β-激动剂、17种苯并咪唑类、4种四环素类、2种镇静剂、6种激素、4种β-内酰胺类、1种氨苯砜、2种抗球虫药、2种染料、24种糖皮质激素、1种氯霉素、6种雷索酸内酯类)。样品经乙腈-水(8∶2)提取,提取液经在线净化柱Cyclone^(TM) P(0.5 mm×50 mm)净化、富集后,将目标物洗脱转至Atlantis T3分析柱(100 mm×4.6 mm,3μm),经色谱分离后,采用四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱,以全扫描/数据依赖二级扫描(Full Scan/dd⁃MS2)模式检测,外标法定量。结果表明,123种兽药在各自质量浓度范围内呈良好线性,相关系数(r^(2))均大于0.99,方法定量下限为0.1~50μg/kg,加标回收率为53.7%~129%,相对标准偏差(RSD)为2.7%~19%。该方法简便、准确、灵敏,适用于批量水产品中多种兽药残留的快速筛查。

关键词：在线净化四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱快速筛查水产品兽药

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持续浅镇静目标导向调控方案在机械通气患者中的应用研究

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中华护理杂志 2017年第4期52卷 400-404页

作者：吴永红贡浩凌高燕镇江市第一人民医院重症医学科江苏省212000 镇江市第一人民医院护理部江苏省212000

目的探讨持续浅镇静目标导向调控方案在机械通气患者中的应用效果。方法选取2013年1月—2015年12月在我院治疗的90例机械通气患者分为试验组和对照组,试验组采用我科自行设计的持续浅镇静目标导向调控方案进行持续浅镇静,对照组应用常... 详细信息

目的探讨持续浅镇静目标导向调控方案在机械通气患者中的应用效果。方法选取2013年1月—2015年12月在我院治疗的90例机械通气患者分为试验组和对照组,试验组采用我科自行设计的持续浅镇静目标导向调控方案进行持续浅镇静,对照组应用常规镇静方案,记录并比较两组的镇静药物人均总剂量、机械通气时间、ICU住院时间、ICU病死率、呼吸机相关性肺炎、气胸、患者意外拔管、气管切开发生率。结果试验组机械通气时间、ICU住院时间、镇静药物人均总剂量、呼吸机相关肺炎发生率和气管切开率明显低于对照组,差异具有统计学意义(P0.05)。结论持续浅镇静目标导向调控方案可以减少镇静镇痛药物的总剂量,缩短ICU住院时间,降低机械通气时间,降低呼吸机相关性肺炎的发生率和气管切开率,安全有效,并可改善机械通气患者预后。

关键词：清醒镇静重症监护病房通气机机械

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无线传感器网中基于隐私同态的数据聚合方案

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计算机工程 2014年第8期40卷 101-105页

作者：刘雪艳李战明兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 西北师范大学数学与统计学院兰州730070

DF数据聚合方案在加/解密时采用相同的秘钥,因此不能有效抵抗已知明文攻击、捕获攻击及中间人攻击。为解决该问题,提出一个适用于无线传感器网络的数据聚合方案。该方案利用一次一密的双重加密机制,多资源节点在加/解密时采用不同的密钥... 详细信息

DF数据聚合方案在加/解密时采用相同的秘钥,因此不能有效抵抗已知明文攻击、捕获攻击及中间人攻击。为解决该问题,提出一个适用于无线传感器网络的数据聚合方案。该方案利用一次一密的双重加密机制,多资源节点在加/解密时采用不同的密钥,从而有效抵抗明/密文攻击、捕获攻击以及中间人攻击。同时,基于隐私同态技术进行数据加密,使得聚合数据时无需解密,保证了数据机密性和用户的隐私性。分析结果表明,与SDAP和seda方案相比,该方案具有较强的前向安全性和较低的存储开销。

关键词：聚合簇捕获攻击隐私同态聚合器

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小儿腹腔镜麻醉中右美托咪定-脑电双频指数分式探讨与构建

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中国急救复苏与灾害医学杂志 2022年第5期17卷 651-654,667页

作者：蔡军于刚颜建娥侍海碧武玉清连云港市妇幼保健院麻醉科江苏连云港222002 徐州医科大学麻醉药理学教研室江苏徐州221000

目的探讨腹腔镜术中不同剂量右美托咪定(DEX)与小儿脑电双频指数(BIS)间的量化关系,模拟构建右美托咪定-脑电双频指数分式(DEX-BIF),指导临床用药。方法2~7岁腹腔镜术患儿,随机分为A、B、C组和对照组,每组20例。A、B、C组全身麻醉前分... 详细信息

目的探讨腹腔镜术中不同剂量右美托咪定(DEX)与小儿脑电双频指数(BIS)间的量化关系,模拟构建右美托咪定-脑电双频指数分式(DEX-BIF),指导临床用药。方法2~7岁腹腔镜术患儿,随机分为A、B、C组和对照组,每组20例。A、B、C组全身麻醉前分别静脉泵注0.3、0.5、0.7μg/kgDEX(稀释至30 mL),对照组泵注生理盐水30 mL。比较四组用药前(T0)、用药后(T1)、插管(T2)、切皮(T3)、术中15 min(T4)和术毕(T5)时BIS、平均动脉压(MAP)、心率(HR)波动,记录术后苏醒时间、Ramsay镇静评分和疼痛视觉模拟评分(VAS),分析量化关系并模拟构建DEX-BIF。结果DEX预处理后A、B、C组BIS、MAP、HR、Ramsay评分及VAS较对照组有明显差异(P0.05)。结论0.5~0.7μg/kgDEX可使小儿获得更佳的镇静、镇痛效果且不延长苏醒时间,血液动力学稳定,躁动减少,有临床指导价值。DEX和BIS间存在量化关系,可据此模拟DEX-BIF并用于临床。

关键词：右美托咪定脑电双频指数右美托咪定-脑电双频指数分式小儿腹腔镜手术

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川西高原雪灾时空分布特征及风险评价

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水土保持通报 2015年第3期35卷 261-266,F0003页

作者：杜华明延军平杨蓉杨登兴绵阳师范学院资源环境工程学院四川绵阳621000 陕西师范大学旅游与环境学院陕西西安710062

[目的]掌握川西高原雪灾的空间格局和发展动向,为灾害相关管理部门提供决策依据。[方法]以川西高原16个气象站点1961—2012年的逐日气温与降水量资料为基础,采用线性回归、反距离加权空间插值、自然灾害风险指数法,对川西高原雪灾的时... 详细信息

[目的]掌握川西高原雪灾的空间格局和发展动向,为灾害相关管理部门提供决策依据。[方法]以川西高原16个气象站点1961—2012年的逐日气温与降水量资料为基础,采用线性回归、反距离加权空间插值、自然灾害风险指数法,对川西高原雪灾的时空特征和雪灾风险进行研究。[结果](1)近52a来川西高原地区各站点累计大雪、暴雪雪灾频次均呈增加趋势,增加倾向率分别为0.93和0.51次/10a。(2)川西高原地区雪灾具有显著的空间差异性。雪灾天气总体呈北方多而南方少的态势。(3)雪灾发生的高风险区主要集中在石渠、色达、甘孜、红原、若尔盖、康定等地,松潘、理塘为中等风险区,德格、小金、马尔康、新龙、道孚、巴塘、稻城和九龙等地雪灾风险最低。[结论]川西高原地区雪灾频次和程度均呈加重趋势,应采取有效措施加强对雪灾的防治和管理。

关键词：川西高原雪灾时空分布风险评价

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基于药代动力学和代谢组学研究咖啡因对异丙嗪镇静作用的影响

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高等学校化学学报 2013年第4期34卷 829-836页

作者：黄敏高建义翟志刚梁琼麟王义明白延强罗国安华东理工大学药学院上海200237 清华大学化学系北京100084 中国航天员科研训练中心北京100094

采用药代动力学和代谢组学方法研究了咖啡因对异丙嗪镇静作用的影响.首先,采用航天警戒作业模拟系统和斯坦福睡眠量表,比较了异丙嗪单独给药和联合咖啡因给药对志愿者认知功能的影响;然后,通过kinetica软件计算异丙嗪在咖啡因联用前后... 详细信息

采用药代动力学和代谢组学方法研究了咖啡因对异丙嗪镇静作用的影响.首先,采用航天警戒作业模拟系统和斯坦福睡眠量表,比较了异丙嗪单独给药和联合咖啡因给药对志愿者认知功能的影响;然后,通过kinetica软件计算异丙嗪在咖啡因联用前后的药代动力学参数变化,并讨论可能的影响因素;最后,使用代谢组学方法对潜在生物标志物进行了鉴定.实验结果表明,咖啡因可以对抗异丙嗪的镇静作用,并改善志愿者的认知功能.这可能与联合给药后异丙嗪在体内代谢加快,多巴胺、去甲肾上腺素和肾上腺素相关通路发生变化有关.该方法为异丙嗪和咖啡因联合用药研究提供了新思路.

关键词：咖啡因异丙嗪镇静作用药代动力学代谢组学

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地佐辛辅助硬膜外麻醉在妇科腹腔镜手术中的应用

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中国临床药理学与治疗学 2012年第3期17卷 338-341页

作者：郑雁刘玲玲叶秀清厦门市第二医院海沧院区麻醉科

目的:探讨地佐辛辅助硬膜外麻醉在妇科腹腔镜手术中应用的可行性。方法:选择硬膜外麻醉下行妇科腹腔镜手术患者60例,ASAⅠ～Ⅱ级,年龄18～55岁,手术时间均不超过两个小时,随机均分为地佐辛组(D组)和芬太尼组(F组)。记录给药前(T0)、给药... 详细信息

目的:探讨地佐辛辅助硬膜外麻醉在妇科腹腔镜手术中应用的可行性。方法:选择硬膜外麻醉下行妇科腹腔镜手术患者60例,ASAⅠ～Ⅱ级,年龄18～55岁,手术时间均不超过两个小时,随机均分为地佐辛组(D组)和芬太尼组(F组)。记录给药前(T0)、给药后10min(T1)、气腹后即刻(T2)、气腹后30min(T3)、气腹后60min(T4)、气腹消除后5min(T5)的呼气末二氧化碳分压(PETCO2)及Ramsay镇静评分。观察两组患者出现恶心、呕吐、寒颤、呼吸抑制(呼吸频率低于8次/min或脉搏血氧饱和度(SpO2)低于90%)等不良反应的发生率。结果:两组患者的Ramsay镇静评分无统计学差异,T3、T4时点D组PETCO2低于F组(P<0.05),恶心、呕吐、呼吸抑制的发生率F组明显高于D组。结论:地佐辛比较芬太尼更适合用于辅助硬膜外麻醉行妇科腹腔镜手术,能消除人工气腹的不适,达到镇痛镇静完全及不良反应少的麻醉效果。

关键词：地佐辛芬太尼硬膜外麻醉妇科腹腔镜手术

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