笃行致远育良种 三尺讲台倾一生——记哈尔滨师范大学教授、小麦专家李集临先生

<正>科研攻关,他推崇“不当科技成果的享受者,要当科技探索的实践者”;教书育人,他坚持“师也者,教之以事而喻诸德也”。笃行致远,追求无涯,从风华正茂到雪鬓霜鬟,几十年如一日,他从来没有停止过奋斗的脚步;寒来暑往、秋收冬藏,从三尺讲台到广袤麦田,他历尽艰辛,努力开拓一条农业种业发展之路。他就是我国著名遗传学专家、哈尔滨师范大学校生命科学学院奠基人——李集临先生。艰难困苦玉汝于成,心无旁骛倾尽一生。在李集临先生过去七十余年的执教生涯里,他兢兢业业搞科研,呕心沥血育人才,     

绽放在拖拉机上的铿锵玫瑰——追忆新中国第一位女拖拉机手梁军

<正>1962年,中国人民银行发行了第三套人民币,其中一元纸币上的人物原型正是新中国的第一位女拖拉机手——梁军。图案上的梁军坐在我国生产的第一批拖拉机上,英姿飒爽,神采四溢。她,将自己的一生奉献给了深深热爱的农机事业,巾帼不让须眉,为我国农机事业的发展做出了不可磨灭的贡献;她,极富挑战精神,带头组建了新中国第一个女子拖拉机队并担任队长;她,醉心农机专业研究,     

知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用

随着医疗大数据时代的到来,知识互联受到了广泛的关注.如何从海量的数据中提取有用的医学知识,是医疗大数据分析的关键.知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段,知识图谱与大数据技术、深度学习技术相结合,正在成为推动人工智能发展的核心驱动力.知识图谱技术在医疗领域拥有广阔的应用前景,该技术在医疗领域的应用研究将会在解决优质医疗资源供给不足和医疗服务需求持续增加的矛盾中产生重要的作用.目前,针对医学知识图谱的研究还处于探索阶段,现有知识图谱技术在医疗领域普遍存在效率低、限制多、拓展性差等问题.首先针对医疗领域大数据专业性强、结构复杂等特点,对医学知识图谱架构和构建技术进行了全面剖析;其次,分别针对医学知识图谱中知识表示、知识抽取、知识融合和知识推理这4个模块的关键技术和研究进展进行综述,并对这些技术进行实验分析与比较.此外,介绍了医学知识图谱在临床决策支持、医疗智能语义检索、医疗问答等医疗服务中的应用现状.最后对当前研究存在的问题与挑战进行了讨论和分析,并对其发展前景进行了展望.