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证素辨证学心系辨证知识图谱的建立及其应用

证素辨证学心系辨证知识图谱的建立及其应用
证素辨证学心系辨证知识图 谱的建立及其应用
2023-11-07
目录
• 引言 • 证素辨证学心系辨证知识图谱的构建 • 证素辨证学心系辨证知识图谱的应用 • 证素辨证学心系辨证知识图谱的评估与优化 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
证素辨证学是中医学的重要 分支,其理论和方法对于指 导临床实践具有重要意义。
病证结合
该知识图谱将心系疾病的证素与具体疾病 联系起来,为病证结合的诊断提供了基础 。医生可以通过对知识图谱的学习和研究 ,更好地理解疾病的发生、发展和变化规 律,提高诊断的准确性。
在疾病治疗中的应用
指导用药
证素辨证学心系辨证知识图谱可以帮助医生 根据患者的具体病情,选择合适的药物进行 治疗。通过对知识图谱的学习,医生可以更 加准确地了解各种药物的作用和适应症,提 高用药的效果和安全性。
健康指导
该知识图谱还可以为健康指导提供参考。通过对知识图谱的学习和研究,健康指导者可以更加准确地了解患者 的健康状况和需求,提供更加个性化的健康指导和建议,提高人们的健康水平和生活质量。
04
证素辨证学心系辨证知识 图谱的评估与优化
知识图谱的质量评估
准确性评估
对于知识图谱中的事实和关系,需要评估其准确性,以确保知识图谱的真实性和可靠性。可以采用基于规则、基于统计和混 合方法等多种手段进行评估。
心系疾病是临床常见病之一 ,证素辨证学心系辨证对于 心系疾病的诊断和治疗具有
独特优势。
目前,证素辨证学心系辨证 知识图谱的建立及其应用方 面的研究尚不够完善,需要
进一步探讨和完善。
研究目的与方法
研究目的
本研究旨在建立证素辨证学心系辨证知识 图谱,并探讨其应用价值和方法。

《中医内科学 全国中医药行业高等教育 十四五 规划教材 》读书笔记思维导图

《中医内科学 全国中医药行业高等教育 十四五 规划教材 》读书笔记思维导图

0 6
第六节 痫 证
0 5
第五节 癫 狂
0 1
第一节 胃 痛
0 2
附 吐酸
0 3
附 嘈杂
0 4
第二节 胃 痞
0 6
第四节 噎 膈
0 5
第三节 呕 吐
0 1
附 反胃
0 2
第五节 呃 逆
0 4
第七节 泄 泻
0 6
第九节 便 秘
0 3
第六节 腹 痛
0 5
第八节 痢 疾
第一节 胁痛 第二节 黄疸
附 萎黄 第三节 积聚
第十章 气血津液病 证
第十一章 肢体经络 病证
第一节 感冒 第二节 咳嗽
第三节 哮病 第四节 喘证
第五节 肺痈 第六节 肺痨
第七节 肺胀 第八节 肺痿
1
第一节 心悸
2
第二节 胸痹
3
第三节 心衰
4
第四节 不寐
5
附 多寐
0 1
第一节 头 痛
0 2
第二节 眩 晕
0 3
第三节 中 风
0 4
第四节 痴 呆
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本书关键字分析思维导图
摘要
辨证论治
原则 肺
内科学
疾病
名医

文献
病因 古籍
教材
中医
概要
部分
内科
特点
辨证
总论
目录
01 《中医内科学》编委 会
《中医内科学》融合
02 出版数字化资源编创 委员...

中医药知识图谱的构建与应用

中医药知识图谱的构建与应用

中医药知识图谱的构建与应用本文作者:于彤,徐一涵导读:本文详细介绍了中医药知识图谱的构建方法,并结合一些案例具体介绍中医药知识图谱的应用。

主要围绕下面五点展开:中医药知识图谱介绍中医药知识图谱的构建中医药知识图谱的应用具体案例总结1.中医药知识图谱介绍首先向大家介绍一下中医药知识图谱的定义和定位。

1.1中医药知识图谱的定义中医药知识图谱是以中医药概念体系为核心,对中医药概念性知识进行与管理,而形成的大型网状知识库。

中医药知识图谱是以语义网络为核心,不仅建立概念之间的语义关系,而且包括同义词、定义、注释、属性值,文字信息、资源链接等丰富的内容。

知识图谱符合中医的思维特点,是发展中医人工智能的基石。

1.2中医药领域构建知识图谱的必要性中医药知识主要存在三个问题:(1)概念体系非常复杂;(2)门类繁多、知识量大;(3)知识碎片化和信息孤岛现象突出。

通过知识图谱可以对概念体系进行系统的梳理,构建大型化、可扩展性强的中医药领域知识系统,实现知识关联和知识融合,从而支撑智能应用。

2.中医药知识图谱的构建2.1中医药知识图谱构建流程中医药知识图谱的构建是一个系统性的工程。

主要有四个步骤:对知识图谱做顶层设计,制定相关的语义标准;构建语义网络作为知识图谱的骨架;将数据库与半结构化的数据导入知识图谱;通过众包数据加工和文本知识获取等方法进一步扩充知识图谱。

2.2中医药知识图谱的基础:中医药语义标准中医药语义标准包括语义网络框架、分类法、元数据标准等,定义了类型(类)、关系(属性)、上下位关系、重要概念的定义和注释等。

其中国家标准中医药学语言系统语义网络框架与中医药知识图谱构建关系密切。

已有一系列国际标准(如ISO标准)和国家标准:ISO/TS 18790-1 《传统医学信息标准开发的描述框架与分类第一部分:中医药》. 发布机构:ISO/TC 215. 发布时间:2015-05-01.ISO/TS 17938 《中医药学语言系统语义网络框架》。

中文脑部疾病医疗知识图谱的研究与应用

中文脑部疾病医疗知识图谱的研究与应用

中文脑部疾病医疗知识图谱的研究与应用中文脑部疾病医疗知识图谱的研究与应用摘要:随着人口老龄化的加剧和生活水平的提高,中文脑部疾病的发病率呈上升趋势。

为了更好地理解和治疗这些疾病,中文脑部疾病医疗知识图谱的研究与应用受到了广泛关注。

本文首先介绍了脑部疾病的分类和常见症状,然后阐述了知识图谱的概念和构建方法。

接着,提出了中文脑部疾病医疗知识图谱的需求和挑战,并介绍了当前的研究进展和应用案例。

最后,分析了中文脑部疾病医疗知识图谱的前景,并提出了未来的研究方向。

关键词:脑部疾病;医疗知识图谱;中文;研究;应用1. 引言脑部疾病是一类常见且严重的健康问题,在社会经济发展和人口老龄化背景下,其发病率不断上升。

为了更好地理解和治疗这些疾病,医疗领域开始关注脑部疾病的知识图谱构建与应用。

中文脑部疾病医疗知识图谱作为一种新兴的研究方向,对于脑科学研究和临床诊疗具有巨大潜力。

2. 脑部疾病的分类和常见症状脑部疾病可以按照发病机制进行分类,如神经退行性疾病、脑血管疾病、脑外伤等。

不同类型的脑部疾病具有不同的症状表现,例如认知功能障碍、语言障碍、运动障碍等。

这些症状对于脑部疾病的早期诊断和治疗至关重要。

3. 知识图谱的概念和构建方法知识图谱是一种用于表示和链接知识的图形化模型。

它由实体(如疾病、症状、治疗方法等)和实体之间的关系构成。

知识图谱的构建方法主要包括数据采集、知识抽取、实体链接、关系抽取等。

通过构建中文脑部疾病医疗知识图谱,可以更好地整合和利用相关信息,促进医疗决策的准确性和效率性。

4. 中文脑部疾病医疗知识图谱的需求和挑战中文脑部疾病医疗知识图谱的建立有很强的实际需求,能够帮助医生和研究人员更好地共享、利用和传播相关知识。

然而,由于缺乏统一的标准和规范,中文脑部疾病医疗知识的组织和表达存在困难。

此外,知识图谱的构建需要大量的人工标注和专业知识,而这是一项耗时且复杂的任务。

5. 当前研究进展和应用案例当前,已有一些研究致力于中文脑部疾病医疗知识图谱的构建和应用。

医疗知识图谱的构建及应用研究

医疗知识图谱的构建及应用研究

医疗知识图谱的构建及应用研究近年来,人工智能技术的发展给许多领域带来了新的机遇和挑战,其中医疗行业也不例外。

如今,结合医疗领域的需求和技术手段,医疗知识图谱应运而生。

本篇文章将从医疗知识图谱的构建和应用两个方面,深入探讨其意义和潜力。

一、医疗知识图谱的构建1.1 什么是医疗知识图谱在探讨医疗知识图谱的构建和应用前,我们先要了解什么是医疗知识图谱。

医疗知识图谱是基于大规模语义和本体数据的知识库,透过机器学习及人工智能技术,将借助专家及医学工作者的知识构建知识图谱架构,将医疗数据进行标准化后,再以结构化数据形式呈现于数据平台上,使得医疗相关人员和系统能快速而精准地获取、分析和应用各种医学信息和知识。

1.2 医疗知识图谱的构建过程医疗知识图谱的构建是一个系统性的工程,需要数学建模、自然语言处理、本体学习、数据挖掘等多种技术的有机结合。

具体来说,构建医疗知识图谱需要以下几个步骤:(1)搜集医学数据库及相关的科研文献,将其中的信息进行筛选、清洗等操作,提炼出关键词,并进行语义分析;(2)对关键词进行分类和本体学习,依据本体知识模型对信息进行分层、分类、翻译等操作,将信息结构化并进一步处理实体、关系和属性等信息;(3)应用机器学习技术,对实体、关系和属性等信息进行训练,以提高知识图谱的准确性和效率;(4)整合所得知识数据,构建知识图谱模型,并完成相关的图谱可视化和应用开发工作,使之应用于临床医学诊疗、药物研发等领域。

1.3 医疗知识图谱的构建意义医疗知识图谱的构建对医学研究和临床工作都具有重要的意义。

首先,它有助于实现准确评估疾病的风险和病因,实现精准医疗模式。

其次,它可以提高临床诊疗的效率和精准度,对于疑难病例的诊断和治疗有重要意义。

此外,医疗知识图谱可以与药物开发、新技术研发等领域进行结合,促进医学领域的创新和发展。

二、医疗知识图谱的应用研究2.1 医疗知识图谱在疾病诊疗中的应用在疾病诊疗方面,医疗知识图谱的应用具有重要的意义。

基于知识图谱的我国遗传学实验教学可视化分析研究

基于知识图谱的我国遗传学实验教学可视化分析研究

基于知识图谱的我国遗传学实验教学可视化分析研究知识图谱技术是近年来发展迅速的一种人工智能技术,其应用领域涵盖了许多学科,包括生物学。

在遗传学实验教学中,知识图谱技术也开始得到广泛应用,可以实现对遗传学知识的可视化展示和大规模数据分析。

本文旨在研究基于知识图谱的我国遗传学实验教学可视化分析,探讨该技术在生物教育领域的应用和发展。

知识图谱是一种表示知识和概念关系的图结构,其中节点表示实体,边表示实体之间的关系。

在遗传学实验教学中,知识图谱可以用来表示基因、蛋白质、代谢物、信号通路等生物学实体之间的关系。

通过构建知识图谱,教师可以清晰地呈现遗传学实验中各个实体之间的关联关系,有利于学生理解生物学知识的复杂性和系统性。

同时,基于知识图谱,还可以进行生物数据的可视化分析。

在遗传学实验中,学生通常需要处理大批量的数据,如基因组序列、RNA测序数据等。

利用知识图谱技术,可以将这些数据与遗传学知识相结合,通过可视化方式展示数据和知识之间的联系,有助于学生更快速地理解和分析遗传学数据。

在我国的生物教育领域,目前已经涌现出许多基于知识图谱的教学资源和应用程序。

例如,北京大学生命科学学院开发的“生命概论教学资源库” 和复旦大学基础医学院开发的“生命科学知识图谱”。

这些资源和程序通过将遗传学实验课程中的知识图谱化,实现了对学生的生物知识可视化展示。

通过对可视化图谱的交互式学习,学生更好地分享和交流知识和观念,并培养数据解释、图形和表格阅读的能力。

尽管基于知识图谱的遗传学实验教学可视化分析的应用在生物教育领域得到了广泛的认可,但是该技术仍然需要进一步的发展和研究,以促进其在遗传学实验教学领域的广泛应用。

例如,可以进一步探讨如何通过知识图谱技术来展示更复杂的遗传学知识,如基因家族、非编码RNA、表观遗传学等;如何优化图谱的交互性和用户体验,使得学生能够更好地掌握生物数据分析的方法和技巧。

期待未来对基于知识图谱的遗传学实验教学可视化分析的研究能够进一步加强和深入,为我国生物教育的发展提供更好的支持和帮助。

内科中级考前复习知识点

内科中级考前复习知识点

内科中级考前复习知识点一、知识概述《内科中级考试知识点举例:心力衰竭》①基本定义:说实话,心力衰竭呢,就是心脏这个发动机不太行了。

心脏本来是负责把血泵到全身各处,当它由于各种原因(像心肌受损、心脏负担太重之类的)没办法好好正常工作,不能有效地把血泵出去,造成身体里血液堆积,器官得不到足够血液供应,这就是心力衰竭。

②重要程度:在整个内科里,这可是个关键的知识点。

很多其他疾病最后都可能发展到心力衰竭,而且在实际临床上,心力衰竭患者也特别多,所以相当重要。

③前置知识:首先你得对心脏的基本结构和功能有了解,知道心脏是如何泵血的,还得了解血压是什么、血循环是怎么回事等等基础知识。

④应用价值:在实际应用中,知道心力衰竭的知识就能够判断患者的病情严重程度,可以给患者合适的治疗方案,知道什么时候该给强心药,什么时候该利尿减轻心脏负担之类的。

二、知识体系①知识图谱:心力衰竭这个知识点在内科这个大的学科体系里,属于心血管疾病这个分支下很重要的一块。

它和心脏的其他疾病比如冠心病、心肌病等都有着千丝万缕的联系。

②关联知识:跟高血压关系密切,血压长期高会加重心脏负担,容易引发心力衰竭。

还和电解质紊乱有关系,比如钾离子不平衡可能影响心脏的电活动,进而影响心脏功能导致心力衰竭。

③重难点分析:掌握难度有点大。

关键在于理解心力衰竭的发病机制到底是什么。

因为导致心力衰竭的原因很复杂,有心肌本身的原因,像心肌梗死留下的疤痕让心肌功能下降;还有心脏外面的因素,比如肺部疾病导致的长期缺氧也能让心脏慢慢衰竭。

④考点分析:在考试中超级重要。

会以选择题、案例分析题的形式考查。

例如给个病人的症状表现、检查结果,让你判断是不是心力衰竭,是哪种类型心力衰竭,该怎么治疗等等。

三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析:心力衰竭分为急性心力衰竭和慢性心力衰竭。

急性心力衰竭就是心脏突然就不行了,像家里突然停水,一点缓冲都没有,症状特别急迫,比如突然的呼吸困难、咳粉红色泡沫样痰。

中国知识图谱行业分析报告

中国知识图谱行业分析报告

中国知识图谱行业分析报告知识图谱丨分析报告全文字数:10478字精读时间:27分钟核心摘要:人工智能本质是解决生产力升级的问题,人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力,人工智能走入产业后,可以分为感知智能、认知智能和行为智能,后两者更与生产力相对应,NLP和知识图谱是发展认知智能的基础。

原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式,然后三元组数据再经过实体对齐,加入数据模型,形成标准的知识表示,过程中如产生新的关系组合,通过知识推理形成新的知识形态,与原有知识共同经过质量评估,完成知识融合,最终形成完整形态上的知识图谱。

在面对数据多样、复杂,孤岛化,且单一数据价值不高的应用场景时,存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求,使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。

2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元,预计2023年将突破300亿元,年复合增长率为30.8%,其中2019年市场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。

随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒,大数据智能领域规模持续走高,但在行业可落地性和理性建设的限制下,预计市场增速将呈现下降趋势,期间咨询性需求将会大量出现,从整体发展来看增速处于良性区间,对真正有价值的公司和产品有正向意义。

序言认知智能是探寻人类学习、理解、产生决策的生物能力,并将之赋予机器的技术统称,而实现机器认知,需要突破感知泛在、意识建立、低维到高维的主观概念形成、推理决策能力唤醒,以及多模态知识持续学习等能力瓶颈,其产生的价值也将使人工智能更加贴近人类的思维方式,而知识图谱作为人类意识和概念的承载体是现阶段认知智能主要的发展方向之一。

2019年是知识图谱相关技术飞速发展的一年,世界顶级NLP大会ACL一次性收录了超30篇高质量知识图谱类论文,其中对于关系向量和图神经网络的论述将对知识图谱中关系补全、推理决策和认知计算带来长足发展。

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南京中医药大学经贸管理学院 本科生毕业论文

论文题目 我国内科学知识图谱分析 作者姓名 张琼 学 号 012109240 专业、年级 09信管2班 申请学位 管理学学士 指导教师 谢靖

2013年 5 月 17 日 II

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,遵守严肃求实的科学精神,独立进行研究所取得的成果。论文中除已注明引用和致谢的内容外,不包含其他个人或者集体已经发表或撰写过的研究成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

论文作者签名:张琼 日 期:2013.5.17 III

目 录 1 引言..................................................................... 1 1.1 问题的提出及意义 ....................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ........................................................................................................... 1 2 知识图谱的方法、工具及数据来源 ........................................... 2 2.1 知识图谱的绘制方法及常用工具 ............................................................................... 2 2.2 数据来源及研究思路 ................................................................................................... 3 3 内科学2004-2008发文及引用基本情况 ....................................... 4 4 内科学分年度研究热点与知识源流 ........................................... 5 4.1 内科学分年度研究热点 ............................................................................................... 6 4.2 内科学分年度知识源流 ............................................................................................. 13 5 内科学知识图谱综合分析 .................................................. 20 5.1 2004-2008年内科学关键词共现图谱分析 .............................................................. 20 5.2 2004-2008年XX学(XX学校)文献共被引图谱分析 ........................................... 22 5.3 2004-2008年XX学(XX学校)作者共被引图谱分析 ........................................... 25 6 小结.................................................................... 27 参考文献.................................................................... 28 致 谢 ...................................................................... 30 IV

表目录 表1 CitespaceII支持格式 ............................................................................................................... 4 表2 内科学核心期刊2004-2008发文及引文数据 ....................................................................... 4 表3 2004年中间中心度排名前15的关键词 表4 2004年15个热点关键词 表5 2005年中间中心度排名前15的关键词 表6 2005年15个热点关键词 表7 2006年中间中心度排名前15的关键词 表8 2006年15个热点关键词 表9 2007年中间中心度排名前15的关键词 表10 2007年15个热点关键词 表11 2008年中间中心度排名前15的关键词 表12 2008年15个热点关键词 表13 2004年中介中心度排名前10篇引文 表14 2004年被引频次前10篇引文 表15 2005年被引频次前10篇引文 表16 2006年被引频次前10篇引文 表17 2007年中介中心度排名前4篇引文 表18 2008年被引频次前10篇引文 表19 2004-2008年总出现频次大于200的36个关键词 表20 2004-2008年总出现频次排名前30篇引文 表21 2004-2008年被引频次排名前30位高影响学者 V

图目录 图1 研究思路 .................................................................................................................................. 3 图2 2004年关键词共现图谱 ....................................................................................................... 3 图3 2005年关键词共现图谱 图4 2006年关键词共现图谱 图5 2007年关键词共现图谱 图6 2008年关键词共现图谱 图7 2004年文献共被引图谱 图8 2005年文献共被引图谱 图9 2006年文献共被引图谱 图10 2007年文献共被引图谱 图11 2008年文献共被引图谱 图12 2004-2008年关键词共现图谱聚类视图 图13 2004-2008年关键词共现图谱Timeline视图 图14 2004-2008年文献共被引图谱聚类视图 图15 2004-2008年文献共被引图谱Timeline视图 图16 2004-2008年作者共被引图谱聚类视图 摘 要: 本文以北京大学《中文核心期刊要目总览》(2008版)所收录的引文数据为基础,绘制了内科学学科的知识图谱。通过对学科关键词共引、知识源流等的分析,揭示出本学科的发展进程及其趋势。 关键词: 知识图谱;关键词共引;知识源流

Abstract:This paper draws the knowledge map of the Internal Medicine subject based on the citation data recorded by the Chinese core journals(version of 2008) of Peking University .It shows the development process and trends of the subject by analyzing the keywords co-citation of the subject and the origins of the knowledge of the subject. Key words: knowledge map ; keyword co-citation ; origins of the knowledge 1

1 引言 1.1 问题的提出及意义 文献是人们获取知识的重要媒介,是人类文化发展到一定阶段的产物,并随着人类文明的进步而不断发展。而随着人类文化的发展,文明的进步,每年发表的文献数量以爆炸式增长,要想从浩如烟海的文献中获取想要的知识,分析当前的研究前沿热点问题,把握一个领域发展的网络就必须要借助于科学计量学、可视化技术等。知识图谱已经成为当今计量学领域学术研究群体共同关注的前沿课题,目前被广泛应用于自然科学与人文科学领域。以往的可视化技术由于存在一系列缺点与在可视化技术上的局限性,因而产生了新一代的可视化技术与知识图谱研究。新兴的知识图谱可将某个学科领域或者知识单元间错综复杂的交互关系用节点与链接等现代可视化技术进行处理与展示,使人们可以清晰直观的了解某个学科或者领域发展进程中的知识结构、研究趋势等。运用知识图谱能够有效的从众多文献中获取知识,也是目前人们从茫茫文献中获取所需的可视化的方法。 学术期刊作为文献的一种,对其进行深入挖掘有助于把握学科领域研究的全景,有利于科研工作者了解最新学科内研究热点与前沿,促进学科繁荣与发展。 本研究通过运用知识图谱的可视化理论方法,以我国关于内科学学科下的核心期刊为对象,借助CitespaceII可视化工具分别从关键词、作者、被引文献和被引作者四个角度来系统地构建了我国内科学关键词共现图谱、文献共被引图谱、作者共现图谱和作者共被引图谱,比较全面地形成我国内科学科知识图谱。多角度阐述分析了我国内科学学科的研究热点及其发展趋势,揭示了内科学学科知识源流的演进过程,探索了我国内科学学科的主要分支研究领域及各领域代表学者,并深刻认知了我国内科学学者间科研合作现状。 从内科学研究角度出发,多方位勾勒出内科学学科发展脉络,以不断促进我国内科学的健康持续发展,从而带动我国整个医学的全面发展和进步。

1.2 国内外研究现状 科学知识图谱是在应用数学、计算机科学、信息科学等学科的理论方法与科学计量学引文分析、共现分析、社会网络分析等方法相结合的基础上逐渐发展起来的,并利用可视化的图谱形象地揭示出科学的发展趋势和热点问题。 知识图谱的研究发端于美国、荷兰等国家。根据有关文献介绍,国外知识图谱的研究主要有以下几方面:(1)以引文分析理论为基础研究不同学科的知识图谱。如加菲尔德等人(1964年)手工绘制了DNA领域的历时态图谱;普赖斯(1965年)运用相同的数据完成了他的经典论文《科学论文网络》;Small H(1973)首次提出了论文共被引的概念和分析方法,并绘制了SCI中粒子物理学领域高被引论文的共被引图谱。(2)利用复杂网络理论和方法对引文网络、科研合作网络、关键词共现网络等展开研究。如社会学家Hummon(1989年)把社会网络分析方法引入了引文网络研究,提出了引文网络中的关键路径算法;纽曼(2001年)

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