序号作废疾病名称ICD9码ICD10码统计码统计码10CCMD拼音码五笔码自定义码传染病中西医10霍乱1.901A00.90144HL是20伤寒2.001A01.00155SH是30伤寒杆菌性败血症2.003A01.00255SHGJX是40伤寒性脑膜炎2.002A01.00355SHXNM是50甲种副伤寒2.101A01.10155JZFSH是60乙种副伤寒2.201A01.20155YZFSH是70丙种副伤寒2.301A01.30155BZFSH是80副伤寒2.901A01.40155FSH是90B群沙门氏菌肠炎A02.0013BQSMSJBVIUQA是100C群沙门氏菌肠炎A02.0023CQSMSJCVIUQA是110阿哥拉沙门氏菌肠炎A02.0033EGLSMSBSRIUQ是120沙门氏菌肠道感染3.001A02.00463SMSJC是130沙门氏菌伦敦血清型肠炎A02.0053SMSJLDIUQAWY是140沙门氏菌胃肠炎A02.0063SMSJWCIUQALE是150鼠伤寒沙门氏菌肠炎3.002A02.00763SSHSM是160婴儿沙门氏菌肠炎A02.0083YESMSJMQIUQA是170沙门氏菌败血症3.101A02.10163SMSJB是180沙门氏菌鼠伤寒伴有败血症A02.1023SMSJSSIUQAVW是190沙门氏菌性肺炎3.202A02.20163SMSJX是200沙门氏菌性关节炎A02.2023SMSJXGIUQANU是210沙门氏菌性脑膜炎3.201A02.20363SMSJX是220沙门氏菌感染3.901A02.90163SMSJG是230鼠伤寒沙门氏菌感染A02.9023SSHSMSVWPIUQ是240沙门氏菌属食物中毒3.902A02.90363SMSJS是250什密氏致贺菌痢疾A03.0016SMSZHJWPQLA是260弗氏志贺氏菌痢疾4.101A03.10176FSZHS是270鲍氏致贺菌痢疾A03.2016BSZHJLQQLAU是280宋内氏志贺氏菌痢疾4.301A03.30176SNSZH是290不定型志贺菌痢疾A03.8016BDXZHJIPGFLA是301痢疾(中国的)4.903A03.80176LJ是310菌痢混合感染A03.8026JLHHGRAUIWDI是320细菌性痢疾4.901A03.90176XJXLJ是

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1997年12月18日，在澳大利亚昆士兰州布里斯班的圣母医院，24小时内诞生了44个婴儿，这是一项新的记录。
对于这44个婴儿，《星期日邮报》记录了他们的出生时间、性别和出生时的体重(以克为单位)。
此外，还包括了每名婴儿从午夜到出生的时间。

最新完整英文版ISO12402-4：2020Personalflotationdevices—Part4:Lifejackets,performancelevel100—Safetyrequirements（个人漂浮装置-第4部分：性能为100的救生衣-安全要求），本标准规定了性能等级为100的救生衣的安全要求。
它适用于成人、儿童和婴儿使用的救生衣，用于有遮蔽的地方或平静的水中，或在使用者完全穿好衣服的情况下。

最新完整英文版ISO12402-2：2020Personalflotationdevices—Part2:Lifejackets,performancelevel275—Safetyrequirements（个人漂浮装置-第2部分：性能275级救生衣-安全要求），本标准指定了性能等级为275的救生衣的安全要求。
它适用于成人，儿童或婴儿，在严酷条件下海上使用，使用防护服或正在搬运额外负载时的救生衣。

Ｊａｖａ课程设计，婴儿出生管理系统，采用Ｊａｖａ　FX用户图形界面

YY0669-2008《婴儿光治疗设备》：胆红素总辐照度最大值、平均值、均匀性、紫外线辐射、红外线辐射、Ebi图示说明、婴儿光测试报告

Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
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具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
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它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
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Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
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心脏杂波识别筛查该报告将能够识别和开发一种预测模型，该模型可以使用机器学习算法确定患有先天性心脏缺陷的儿童和患有心脏瓣膜缺陷的成人？”这些问题的答案将帮助听众进一步发展业务模型，从而有助于创建可预测和识别心脏杂音的便携式设备。
具有混淆矩阵，学习曲线和方框图的分类报告是度量标准，这些度量标准将用于评估算法以找到准确的响应模型。
该模型将查找分类为0-正常患者，1-先天性心脏缺陷-婴儿，2-心脏瓣膜缺陷-成人的输出变量。
初生婴儿时可以看到心脏瓣膜缺陷，成年人中也可以看到。
通过该项目，该算法将找到一个预测模型，以诊断整个年龄段其他患者的心脏缺陷

婴儿生存几率预测模型所用数据

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。