“万创杯”中医药天池大数据竞赛——中医文献问题生成挑战 决赛 第一名方案 wodejiafeiyu|nano- nano- 康一帅 简介 环境 Tensorflow == 1.14.0 Keras == 2.3.1 bert4keras == 0.8.8 文件说明 EDA：用于探索性数据分析。 code/train.py：用于模型的训练。 code/infer.py：用于模型的推断（预测）。 code/utils.py：工具函数。 data：数据目录。 赛题背景分析及理解 赛题是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq

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药品推荐系统。市场上有很多药物是由不同的制药公司生产的，人们不知道相同的配方对药物的成分起作用。当特定药品缺货时，推荐系统可能会更好地为人们服务。因此，该算法将推荐其他制造商的下一种药物。 Company_Name.xlsx Medicine_description.xlsx Ratings.xlsx

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完整英文版ISO 15195：2018 Laboratory medicine — Requirements for the competence of calibration laboratories using reference measurement procedures（实验室医学 - 使用参考测量程序的校准实验室能力要求），本标准使用ISO / IEC 17025：2017的要求作为规范性参考文件并列出了校准实验室要充分执行其任务的其他要求，从而规定了在实验室医学中执行参考测量程序的能力要求。也是CNAS实验室运作所引用参考标准之一。

Medici 是先驱（AVANTI）公司的一个用来进行二维器件模拟的软件，它是最经典的半导体器件模拟软件，它对势能场和载流子的二维分布建模，通过解泊松方程和电子、空穴的电流连续性等方程来获取特定偏置下的电学特性。用该软件可以对双极型、MOS型等各种类型的晶体管进行模拟，可以获得一个器件内部的电势和载流子2-D分布，可以预测任意偏置下的器件特性。