【摘 要】
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提出了一种利用红外热像仪和大数据对发热人群进行检测并确定高危区域的系统设计方法。为了检测发热人群,研究了Viola-Jones和Kanade-Lucas两种人脸检测算法,并对其使用406张热图像训练集和2 072张热图像测试集进行了比较。对检测到的面部进行热成像分析,以获得摄氏度尺度上的温度水平。通过此信息创建了一个示例数据库。在进行大数据实验分析时,使用Power Bi工具确定高风险区域。实验结
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提出了一种利用红外热像仪和大数据对发热人群进行检测并确定高危区域的系统设计方法。为了检测发热人群,研究了Viola-Jones和Kanade-Lucas两种人脸检测算法,并对其使用406张热图像训练集和2 072张热图像测试集进行了比较。对检测到的面部进行热成像分析,以获得摄氏度尺度上的温度水平。通过此信息创建了一个示例数据库。在进行大数据实验分析时,使用Power Bi工具确定高风险区域。实验结果表明,Viola-Jones算法对热图像人脸的识别性能优于Kanade-Lucas算法,这种算法检出率高,假阳性和假阴性率低。
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目的 探讨衰弱评估联合美国麻醉师协会（ASA）分级对老年大肠癌患者术后短期并发症的预测价值。方法 采用目的抽样，选取广州市甘三级甲等医院住院老年患者273例进行问卷调查，调查内容包括一般资料、Fried衰弱表型评估（FP）、ASA分级、住院期间发生的并发症及出院30 d内发生的并发症资料。结果 衰弱评估联合ASA分级预测术后并发症的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.879[95%置
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