疾病防治

KNN 的疾病预测 Demo，真的是初学者练手的好项目。用的是 Python，数据直接从 Excel 读，配合pandas和scikit-learn起来挺顺的，逻辑清晰、代码不多，重点都在 KNN 算法上，理解了它怎么选邻居、怎么投票，预测也就不难了。嗯，模型部分其实挺“懒”的，训练过程就是把数据记住，预测的时候再去找“最像”的邻居。 Excel 的病历数据也蛮直观的，像身高、体重、血压这些都作为特征喂给模型，如果你做过数据的话，这部分应该熟。前面数据清洗那块建议重点看下，标准化、缺失值啥的不能忽略，不然预测结果偏差挺大。 KNeighborsClassifier这个类是重点，你会看到fit和

露天矿卡车超载运行导致的事故严重，带来巨大的经济损失。分析显示，矿用卡车超载和偏载现象普遍，原因包括人为因素和设备问题。超载和偏载对卡车运行的安全隐患和危害体现在多个方面，包括制动失灵、翻车、底盘损坏等。为防范卡车超载和偏载，提出具体措施和策略，包括加强管理、优化装车质量、提升设备性能等，以提高卡车效率、降低成本、确保安全运行。

在信息技术领域，自然语言处理（NLP）技术至关重要，涉及计算机对人类语言的理解、分析和生成。在这个医学疾病与症状数据库中，我们利用NLP技术挖掘和处理大约1500种疾病和200多种症状的详细信息，为医疗健康应用提供强大的数据支持。这些数据可以用于广泛的研究和开发方向。NLP帮助我们从疾病描述中抽取关键特征，如病因、症状、治疗方法和预防措施等，这对医学研究者来说是宝贵的资源。结合机器学习算法，我们可以建立预测模型，根据用户描述预测可能的疾病，支持临床决策。此外，数据库还支持情感分析和公共卫生政策制定，揭示疾病流行趋势和地区分布。在数据处理中，我们严格遵守隐私保护法规，采用脱敏技术保护个人信息。医

农业非点源污染问题挺复杂，但借助ArcSAWT等工具来研究这个问题，真的有多启发。通过软件应用结合数理统计，你能找到一些实用的方案。要是你也对环境治理有兴趣，或者想深入了解非点源污染的防治技术，推荐你参考这篇文章哦。文章内容中提到的技术手段和方法其实蛮适合用在实际工作中的。如果你想了解更多相关内容，文末的相关文章也挺不错的，尤其是一些关于数理统计和MATLAB的资源，可以你更好地掌握这些工具和方法。

长期以来，顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置，其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计，得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因：片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面；顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起；大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治，提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构，包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术，以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况，实现顶板灾害的有效监

煤矿区工程建设常忽略黄土边坡稳定性，加上特殊现状，边坡事故频发。本研究通过对山西省40处煤矿区黄土边坡的双参数统计分析，揭示了边坡自然风险机理。首先，按岩土结构组合特征将边坡分成4种地层结构模型；在此基础上，重点分析了坡高、坡率与稳定系数的关系，建立了煤矿区黄土边坡防治的上限方程；最后，结合工程实践提出了防治建议，为黄土边坡的防治设计提供参考。

利用Apriori算法，我们可以从海量医疗数据中（例如包含1600万条记录的百万患者信息）提取疾病与症状之间的关联规则。Apriori算法通过分析频繁项集，识别出频繁共同出现的症状组合，进而揭示潜在的疾病模式。

数据库包含： 标题 创建日期 浏览次数（衡量问题的热度） 病情描述 医生有用解答 「有用」字段反映了医生解答的质量。

改进Apriori算法在乳腺疾病数据挖掘中的应用 本研究探讨了基于两阶段频集思想的Apriori算法，并针对其性能瓶颈提出了改进方案。通过改进后的Apriori算法，对乳腺疾病数据进行了深入挖掘，以期获得更有价值的医学信息。

TPGLDA 是一款基于MATLAB的工具，可利用三方图（lncRNA-疾病-基因）预测lncRNA与疾病之间的关联。 要求：- 内存：4GB- MATLAB：R2015a 或更高版本 数据准备：将已知的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联加载到三方图中：- known_lncRNA_disease_interaction.txt- known_gene_disease_interaction.txt 使用 TPGLDA：- 加载实验验证的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联数据。- 运行 TPGLDA 推断潜在的 lncRNA-疾病关联。