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徐洋; 黄碧航; 侯胜超; 邹立君;
华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院 武汉430030;
华中科技大学同济医学院附属同济医院图书馆 武汉430030;
华中科技大学图书馆 武汉430030;
电子健康素养; 同被引分析; 双聚类;
机译：基于共词分析法的国内知识发现领域热点分析
机译：意大利的健康素养：一项横断面研究方案，以评估基于人群的样本中的健康素养水平，并验证意大利语的健康素养措施
机译：第30回日本国际大奖“电子，信息，通信”领域奖研究大容量长距离光纤通信用半导体激光器的尖端研究（东京工业大学名誉教授Suematsu Yaruharu Suematsu）
机译：Web热点分析中改进的FCM聚类方法研究
机译：重新概念化健康素养和电子健康素养量表（eHEALS）：对三级诊所就诊的成人门诊患者的心理计量学特性，子维度和与健康相关的互联网搜索行为的评估。
机译：入门和研究生水平的丹麦护理专业学生的健康素养数字素养和电子健康素养：一项横断面研究
机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）
机译：运动耦合 - 聚类方法。系统双正交方法研究分子激发能，跃迁概率和激发态性质
机译：基于电子医疗记录的回顾性队列研究来确定药物不良反应的方法，基于电子数据记录的回顾性队列研究来检测药物不良反应或干预的方法以及基于药物的回顾性队列研究检测药物或药物的不良反应的方法
机译：用于制造和测试硬化材料样品的热模技术领域本发明涉及建筑领域，即，用于硬化材料性能测试的设备，并且可以由工厂和研究实验室在矿物双材料的测试中使用。
机译：AP基于神经网络的基于强化学习的聚类方法和基于神经网络的协作通信基于强化学习的聚类方法
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