由于这学期学了编译原理这门课，实验要求写词法分析器以及语法分析器，这才写的，不同网络其他的代码，我采用的是java实现的，也算费了好多脑细胞，希望能大伙看看咋样，不喜勿喷哦，各自学习就是了！

LOINC数据库旨在促进临床观测指标结果的交换与共享。
其中，LOINC术语涉及用于临床医疗护理、结局管理和临床研究等目的的各种临床观测指标，如血红蛋白、血清钾、各种生命体征等。
当前，大多数实验室及其他诊断服务部门都在采用或倾向于采用HL7等类似的卫生信息传输标准，以电子消息的形式，将其结果数据从报告系统发送至临床医疗护理系统。
然而，在标识这些检验项目或观测指标的时候，这些实验室或诊断服务部门采用的却是其自己内部独有的代码。
这样，临床医疗护理系统除非也采用结果产生和发送方的实验室或观测指标代码，否则，就不能对其接收到的这些结果信息加以完全的“理解”和正确的归档；
而当存在多个数据来源的情况下，除非花费大量的财力、物力和人力将多个结果产生方的编码系统与接受方的内部编码系统加以一一对照，否则上述方法就难以奏效。
作为实验室检验项目和临床观测指标通用标识符的LOINC代码解决的就是这一问题。
LOINC数据库实验室部分所收录的术语涵盖了化学、血液学、血清学、微生物学（包括寄生虫学和病毒学）以及毒理学等常见类别或领域；
还有与药物相关的检测指标，以及在全血计数或脑脊髓液细胞计数中的细胞计数指标等类别的术语。
LOINC数据库临床部分的术语则包括生命体征、血液动力学、液体的摄入与排出、心电图、产科超声、心脏回波、泌尿道成像、胃镜检查、呼吸机管理、精选调查问卷及其他领域的多类临床观测指标。
Regenstrief研究院（RegenstriefInstitute）一直负责并承担着LOINC数据库及其支持文档的维护工作。

分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

-2020年中国非小细胞肺癌药物行业概览.pdf

MATLAB语言代码，可以识别出细胞轮廓、数目、质心等数据

图片中的细胞进行分割计数，使用的是图片的腐蚀，膨胀和连通域的概念

阿尔茨海默症(Alzheimer′sdisease,AD)的药物疗效欠佳,单色光照射治疗是候选方案之一。
本文综述了开展的单色光治疗AD的细胞模型研究。
β淀粉样蛋白(amyloid-βprotein,Aβ)或过氧化氢可诱导体外培养的神经细胞凋亡。
发光二极管红光(640±15nm)(RLED640)照射能够降低Aβ25-35诱导的PC12细胞凋亡,抑制过氧化氢诱导的分化PC12细胞凋亡,它们分别由cAMP和酪氨酸羟化酶所介导。
Tau蛋白功能缺失可用秋水仙素模拟。
用秋水仙素和过氧化氢共同孵育可致分化PC12细胞流产凋亡,用RLED640照射能够抑制这种凋亡。
节律紊乱可以用肿瘤坏死因

本文来自于简书，本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结，希望对您的学习有所帮助。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电

基于分水岭算法的重叠细胞分割%%1.Makeabinaryimagecontainingtwooverlappingcircularobjects.%%2.Computethedistancetransformofthecomplementofthebinaryimage.%%3.Complementthedistancetransform,andforcepixelsthatdon'tbelong%%4.ComputethewatershedtransformanddisplaytheresultinglabelmatrixasanRGBimages.

一个Latex模板，编译后：第一页是标题+作者+目录；
第二页是摘要+关键词；
后面是不同节和参考文献，涉及无序枚举、有序枚举、图片、三线表、普通表格、公式等环境，基本满足需要。

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。