第 1 章:系统简介 在本课结束时,您将了解系统的概念、特征和各种类型的信息系统。您还将能够理解系统开发过程。 1.1. 什么是系统? 要理解系统分析和设计,首先必须了解系统到底是什么。在本课程中,我们将根据分析师和设计师探讨系统的含义。本课程为读者提供与系统相关的基本概念和术语。它还概述了各种类型的系统。从最广泛的意义上讲,系统只是一组相互作用以实现某些目的的组件。它们就在我们身边。例如,人体是一个生物系统。我们通过复杂的神经系统体验身体感觉,神经系统是一组部分,包括大脑、脊髓、神经和皮肤下的特殊敏感细胞,它们共同作用使我们感到热、冷、痒等。
Apple 和 Macintosh 是 Apple Computer 的注册商标。1Password 是 Agile Web Solutions 的注册商标。Bento 是 FileMaker 的注册商标。Dragon NaturallySpeaking 是 Nuance 的注册商标。Dreamweaver、Adobe Flash 和 FormFlow 是 Adobe Systems Incorporated 的注册商标。DEVONagent 和 DEVONthink Professional Office 是 DEVONtechnologies 的注册商标。Firefox 是 Mozilla Foundation 的商标。Freeway Pro 是 Softpress Systems 的注册商标。HyperCase 是 Raymond J. Barnes、Richard L. Baskerville、Julie E. Kendall 和 Kenneth E. Kendall 的注册商标。Microsoft Windows、Microsoft Access、Microsoft Word、Microsoft PowerPoint、Microsoft Project、Microsoft Excel 和 Microsoft Visio 是 Microsoft Corporation 的注册商标。OmniFocus 是 The Omni Group 的注册商标。OmniGraffle 和 OmniPlan 是 The Omni Group 的注册商标。 OmniPage 是 Nuance 的商标。Palm 是 Palm, Inc. 的注册商标。ProModel 和 Service Model 是 ProModel Corporation 的注册商标。Things 是 Cultured Code 的注册商标。VMware Fusion 是 VMware 的注册商标。Visible Analyst 是 Visible Systems Corporation 的注册商标。WinFax Pro 和 Norton Internet Security 是 Symantec 的注册商标。Yojimbo 是 Bare Bones Software 的注册商标。本文提及的其他产品和公司名称可能是
最终,如果在X决赛中。 如果F是Lipschitz,那时X最终如果F在X Final处局部Lipschitz,最终,如果在X决赛中。如果F是Lipschitz,那时X最终如果F在X Final处局部Lipschitz,
胃癌是全球第三大癌症死亡原因(1)。大多数胃癌是在晚期才被诊断出来,因为其症状和体征往往不明显且无特异性,导致整体预后不良,而在早期发现的情况下,5 年生存率可超过 90%(2-4)。内镜检查仍被认为是检测 EGC 最有效的方法(5)。然而,早期胃癌(EGC)特别难以识别,因为它通常表现为细微隆起或凹陷以及淡淡的红色,很可能被识别为正常粘膜或胃炎。此外,胃壁内的侵入深度也很难预测。10 项涉及 3,787 名接受上消化道内镜检查的患者的研究显示在诊断前 3 年内上消化道癌症的漏诊率为 11.3%(6)。一项涉及 2,153 例病变图像的荟萃分析显示,白光成像 (WLI) 内镜诊断 EGC 的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 仅为 0.48 (7)。近十年来,人工智能 (AI) 在医学中的应用引起了广泛关注,人工智能辅助内镜诊断是研究的热点。人工智能是指计算机执行与智能生物相关的任务的能力,例如模仿人类的认知能力的“学习”功能 (8)。人工智能的子领域包含机器学习和深度学习(图 1)。机器学习这个术语最初由 Arthur Samuel 于 1959 年创造,是计算机科学的一个领域,即系统能够在没有特定程序的情况下从输入数据中“学习”的能力 (9)。分类模型训练中常见的机器学习方法包括集成树、决策树、支持向量机、k近邻等(10)。深度学习最初于1998年应用于图像处理领域,是指在用于特征提取和转换的机器学习算法的基础上,在非线性处理中应用各层(11)。神经网络与人脑相似,特别模仿紧密相连的神经元来识别模式、提取特征或“学习”输入数据以预测结果(12)。不同的模型训练范式被称为“神经网络”(13)。对于标准内窥镜图像,已经推荐了几种用于自动检测早期胃癌的计算机辅助检测(CAD)算法。原有图像分类模型的性能提升主要依赖于视觉特征和大规模数据集,这在 EGC 中很难实现
在苏联读者熟知的美国专家的专着中,在现代水平上概述了运筹学的一般方法,并考虑了所有类别的运筹问题,以及用于解决问题的数学工具的基础知识他们。涵盖了解决问题的操作方法的原则,如问题陈述、数学模型的构建、找到的解决方案的获取、评估和实际使用。这本书充满了有趣、有启发性的例子。每章结尾都有一系列有用的练习,以评估您对材料的理解。本书对于技术类专业本科生和研究生来说是一本有价值的教材。作为一本面向广大读者的原创科学专着,它也具有独立的意义。