健康技术

利用数据挖掘技术在电子健康档案（EHR）中，有效管理和利用健康数据资源。随着技术的进步，这种方法正在成为优化医疗信息处理的重要手段。

由 Ocelot API 网关和 Docker 容器构建的 HealthClinic 微服务应用程序。用于保存和处理患者数据以及确定糖尿病风险。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

本手册详细介绍了Oracle数据库健康检查的流程和方法，帮助管理员保证数据库系统的稳定性和安全性。

提出了一种基于模式凝聚算法的自然激励技术（NExT-ERA），用于工程结构健康监测。该技术通过引入模式凝聚算法，提高了在受环境噪声激励下的结构模态识别精度。示例文件展示了该技术的应用，通过识别受高斯白噪声激励的2DOF系统的模态参数，并添加了高斯白噪声的不确定性。 代码包含以下函数： NExTTERA_CONDENSED：执行NExT-ERA算法，并进行模式凝聚。 该代码使用说明如下： 输入： data：包含响应数据的数组，维度为(nch,Ndata)，其中nch是通道数，Ndata是数据的总长度。 refch：参考通道的向量，维度(numref,1)。 maxlags：最大滞后时间，以

SPSS（统计产品与服务解决方案）是一款广泛应用于社会科学、医学研究和市场调查等领域的强大统计分析软件。聚焦于分析中国青少年的健康风险行为，通过数据挖掘和分析揭示青少年可能面临的健康问题和行为模式。我们从收集青少年的基本信息、健康习惯和家庭背景开始，保证数据的完整性和准确性。接着，利用SPSS进行描述性统计、交叉表分析、相关性和回归分析，以及聚类和因子分析等方法，深入探讨影响青少年健康行为的关键因素。最终，为政策制定者和教育工作者提供科学依据，以制定有效的预防和干预策略。

GaussDB 200的健康检查报告。

这个Perl脚本可以有效地监控Oracle数据库，包括表空间、缓冲区、IO等方面。

针对煤矿设备故障模式先验未知的挑战，提出了一种煤矿设备健康状态评估方法。通过分析滚筒轴座的振动数据建立时间序列，并选取正常运行特征参数作为基础模态集，设计了基于模态的健康状态预测方法。该方法主要依据频率贴近度选择特征参数，并通过训练建立最优模态集。应用于兴隆庄煤矿选煤厂设备监测中，结果表明，该方法能够有效区分设备的正常与故障状态，具有运算量适中的特点。

该项目使用 Python 对桥梁的物理参数（位移、应变、温度）进行可视化分析，并实现位移-温度、位移-应变、应变-温度之间的关联度分析及可视化。项目基于 Python 的基本库 (如 matplotlib)、matlab 库以及 PIL 库等开发，用户只需运行 login.py 登录系统即可调用相关功能。