药物图像数据库有哪些,药品标准查询比较齐全的网站有哪些
来源:整理 编辑:黑码技术 2024-12-14 06:37:48
1,药品标准查询比较齐全的网站有哪些
药智数据--药品转让数据库,这里的数据相当齐全权威!
2,谁有药品红外光谱图集或者在哪能免费下载到
中科院CHIN推荐的谱图数据库
http://chemport.ipe.ac.cn/ListPageC/L67.shtml 
3,药智网数据库的介绍
药智网数据库是药智网旗下全国最大的医药数据库,可在线查询下载药品标准,药品说明书,中国药典,红光外谱图,基本药物目录,医保目录,药材标准,药材辞典,国外药典,保健品化妆品等一系列标准查询。
4,Medscape General Medicine是什么性质的杂志还是类似于科普文
Medscape(医景),是Web上最大的免费提供临床医学全文文献和继续医学教育资源(CME)的网点;
General Medicine是一般内科的意思。
美国Medscape公司1994年研制,1995.06月投入使用,由功能强大的通用搜索引擎AltaVista支持,可检索图像、声频、视频资料,拥有会员50多万人,临床医生12万人。Medscape的内容更新快, 内容极为丰富,是Web上最大的免费提供临床医学全文文献和继续医学教育资源(CME)的网点,可选择、Fulltext、Medline、Druglnfo、AIDSLine、Toxline、W hole、W eb,News,M edical Images,Dictionary、Bookstore等1O多种数据库进行检索,同时还可浏览每日医学新闻,免费获取CME各种资源,免费获取“Medpulse”,同时网上查找医学词典和回答用户咨询,提供根据疾病名称、所属学科和内容性质(会议报告、杂志文章的全文或摘要等)的英文首个字母的分类检索(The Medscape Index)。在主页的首页可直接进入临床管理系统(Clinical Management Series)、杂志全文(Journals)、实用指南(Practice Guidelines)、指南进展、杂志扫描、会议摘要和时间表、专家提问和讨论、临床挑战等栏目。通过Medline项也可免费检索全世界3900多种医学杂志发表的9,500,000多万篇文章的摘要,或直接查阅((Medrriam-WebsterS》医学词典中55,000条目的内容,另外利用Internet上最大药物数据库,可以直接查询其中200.000种药物的使用剂量、毒副作用、使用注意事项等内容,还可免费阅读Medscape收集的25,000多篇世界上各著名医学杂志发表的文章。还可以根据你个人的需要定制个人独特的Medscape的界面。
来源:宁夏医科大学图书馆
http://lib.nxmu.edu.cn/show.asp?id=91。
5,caffe 中data 有几种类型
Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点。学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb、lmdb、hdf5)、图片、和内存中读入。我们要在程序中使用,当然得从内存中读入,我们首先在模型定义文件中定义数据层:这里必须设置memory_data_param中的四个参数,对应这些参数可以参见源码中caffe.proto文件。现在,我们可以设计一个Classifier类来封装一下:构造函数中我们通过模型定义文件(.prototxt)和训练好的模型(.caffemodel)文件构造一个Net对象,并用m_layer_指向Net中的memory data层,以便待会调用MemoryDataLayer中AddMatVector和Reset函数加入数据。由于加入的数据个数必须是batch_size的整数倍,所以我们在加入数据时采用填充的方式。在模型文件的最后,我们把训练时的loss层改为argmax层:(变量分为定性和定量两类,比如1、2、3这样的自然数就是离散数据,因为它是特定的自然数值而比如[1,2]这个区间就是连续的,因为它可以取一到二之间的任意值分类变量里分为有序和无序。ordinal data (有序变量)(等级)有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差;±、+、++、+++nominal data(名义变量)(也叫名义)属性之间无程度和顺序的差别,例如二项分类,性别(男、女),药物反应(阴性、阳性)等。例如多项分类,血型( O、A、B、AB),职业(工、农、商、学、兵)等。统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类:定距型数据(Scale)、定序型数据(Ordinal)、定类型数据(Nominal)。··定距型数据(Scale)通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据,也包括诸如人数、商品件数等离散型数据;··定序型数据(Ordinal)具有内在固有大小或高低顺序,但它又不同于定距型数据,一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值,可以分别用1、2、3等表示,年龄段变量可以有老、中、青三个取值,分别用A B C表示等。这里,无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ,都是有大小或高低顺序的,但数据之间却是不等距的。因为,低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的;··定类型数据(Nominal)是指没有内在固有大小或高低顺序,一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值,可以分别用1、 2表示,民族变量中的各个民族,可以用汉回满等字符表示等。这里,无论是数值型的1、 2 还是字符型的汉回满,都不存在内部固有的大小或高低顺序,而只是一种名义上的指代。persistenceconfig(持久层配置)我们想要一个配置了所有可用仓库的mongodb配置。在这个简单的应用中我们只用了一个仓库,所以配置也非常的简单:@configurationclass persistenceconfig @bean public accountrepository accountrepository() throws unknownhostexception return new mongoaccountrepository(mongotemplate());
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