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基于朴素贝叶斯算法的物理题题型分类 预览
1
作者 王世博 《电子测试》 2019年第3期47-49,116共4页
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是目前人工智能研究领域中的一个热门方向,而文本处理是自然语言处理的一个具体任务,指使用计算机借助人工智能技术对文本语言进行处理的相关技术以及应用。本文针对中文文本分类,首先阐... 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是目前人工智能研究领域中的一个热门方向,而文本处理是自然语言处理的一个具体任务,指使用计算机借助人工智能技术对文本语言进行处理的相关技术以及应用。本文针对中文文本分类,首先阐述了朴素贝叶斯算法的基本原理,然后分析研究了文本处理技术,具体包括利用jieba工具库进行中文分词、构建文本词向量模型及特征权重策略等关键技术,最后根据采集的真实物理题数据集进行了模型训练及测试实验来验证分类效果。本文通过实验表明,基于朴素贝叶斯算法的机器学习分类器模型可以有效地实现物理题题型分类,并给出了相应的查准率及查全率。 展开更多
关键词 机器学习 文本分类 朴素贝叶斯 题型分类
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基于Naive Bayes的P2P平台评论研究 预览
2
作者 曾政多 《现代计算机》 2019年第20期10-13,共4页
随着支付宝余额宝、腾讯理财通等网络金融的发展,投资者对于网络投资的热情逐年递增,出现大量高收益的P2P网贷投资平台,由于发展的速度过快,且各平台良莠不齐,许多相关问题因此而生。对于这个现象,从各平台的用户评论入手,评论信息中不... 随着支付宝余额宝、腾讯理财通等网络金融的发展,投资者对于网络投资的热情逐年递增,出现大量高收益的P2P网贷投资平台,由于发展的速度过快,且各平台良莠不齐,许多相关问题因此而生。对于这个现象,从各平台的用户评论入手,评论信息中不仅可以反映民众对金融平台的关注程度,也反映公众表现出来的各类情感价值和思想动态,基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器,应用Python中的SnowNLP库,在已有的数据集上经过数据处理,建立模型,数据挖掘与分析对评论中的用户观点进行研究,为P2P投资的用户提供建议,同时也为P2P平台的监管与风险预测提供借鉴。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯分类 PYTHON 中文评论情感分析 P2P平台
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基于Staay多情感等级的汽车消费者行为偏好研究
3
作者 周福礼 侯建 +1 位作者 布朝辉 杜建辉 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第1期103-110,共8页
电子商务的蓬勃发展促使汽车消费者线上表达产品使用经验及购买意愿,为挖掘汽车消费者行为偏好,指导主机厂和汽车销售商产品改进和推广,利用汽车消费生态的线上文本评论信息,通过Staay多情感等级模型,研究影响汽车消费者购买行为的主要... 电子商务的蓬勃发展促使汽车消费者线上表达产品使用经验及购买意愿,为挖掘汽车消费者行为偏好,指导主机厂和汽车销售商产品改进和推广,利用汽车消费生态的线上文本评论信息,通过Staay多情感等级模型,研究影响汽车消费者购买行为的主要影响因素。首先,构建分析文本评论的多层级属性特征集,利用TF-IDF算法和情感词典构建实现属性特征提取;其次,为提升分类效率,设计并行朴素贝叶斯算法对评论信息进行情感分类。引入Staay多情感等级量化消费者评价情感,结合情感程度副词,计算属性特征情感值。最后,利用逆向情感法构建判断矩阵,提出Staay-AHP方法计算汽车消费偏好因素重要度。通过分析'汽车之家'的文本评论,结果显示'性价比'为消费者首要关注属性特征。 展开更多
关键词 情感Staay等级 文本特征 朴素贝叶斯 情感分类 改进AHP
基于机器学习的SQL注入检测方案 预览
4
作者 胡峰松 李苍 +2 位作者 王冕 全夏杰 徐青云 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1554-1558,共5页
为有效检测SQL注入(structured query language injection,SQLI),对机器学习的基本方法进行研究,通过朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法对SQLI检测分类。对用户可能输入的字符序列,经特征提取与词法分析后,生成特定顺序标记(Token)的特... 为有效检测SQL注入(structured query language injection,SQLI),对机器学习的基本方法进行研究,通过朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类算法对SQLI检测分类。对用户可能输入的字符序列,经特征提取与词法分析后,生成特定顺序标记(Token)的特征向量,通过朴素贝叶斯模型对其分类,评估出SQLI与非SQLI (non-SQLI)两个类别。对预处理阶段加以细化,包括对特征提取方法的改进与词法分析标记原子化;在机器学习阶段,针对预处理后的特征向量,提出一种可去噪声的SQLI检测算法。实验结果表明,在给定的预先确定了SQL语句类别的数据集的情况下,该方案可以有效地检测SQLI攻击。 展开更多
关键词 SQL注入 特征提取 词法分析 标记 朴素贝叶斯分类 机器学习
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电力基建施工问题文本分类研究 预览
5
作者 谢志炜 冯鸿怀 +1 位作者 许锐埼 李慧夫 《现代信息科技》 2019年第17期17-19,共3页
针对实际电力基建施工问题数据集庞大,导致运监管理难度较大的问题,本文提出一种基于朴素贝叶斯分类器的电力基建施工问题文本分类方法,实现对施工问题的自动分类工作。首先整理收集施工问题数据集,然后将施工问题短文本进行中文分词,... 针对实际电力基建施工问题数据集庞大,导致运监管理难度较大的问题,本文提出一种基于朴素贝叶斯分类器的电力基建施工问题文本分类方法,实现对施工问题的自动分类工作。首先整理收集施工问题数据集,然后将施工问题短文本进行中文分词,构建特征向量空间,最后采用朴素贝叶斯分类器对施工问题文本进行分类,并通过实例分析证明了本文所用方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 施工问题 中文分词 朴素贝叶斯 文本分类
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基于改进TFIDF特征加权算法的95598投诉工单分类实现 预览
6
作者 杨勇 严道波 +3 位作者 徐敏 万磊 李强 邱丹 《电力与能源》 2019年第2期205-207,226共4页
分析了传统朴素贝叶斯算法、TFIDF特征加权算法在文本分类建模应用上的缺陷,在此基础上提出了TFIDF的优化算法,并分别采用传统朴素贝叶斯算法、基于TFIDF的朴素贝叶斯算法、基于改进TFIDF的朴素贝叶斯算法分别对某供电公司投诉工单进行... 分析了传统朴素贝叶斯算法、TFIDF特征加权算法在文本分类建模应用上的缺陷,在此基础上提出了TFIDF的优化算法,并分别采用传统朴素贝叶斯算法、基于TFIDF的朴素贝叶斯算法、基于改进TFIDF的朴素贝叶斯算法分别对某供电公司投诉工单进行了分类建模。研究结果表明,改进TFIDF算法能在TFIDF算法的基础上进一步提升分类器的性能,投诉工单分类准确率达到93.03%,较传统朴素贝叶斯算法提升了4个百分点。 展开更多
关键词 TFIDF 特征加权 朴素贝叶斯 文本分类
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基于二维信息增益加权的朴素贝叶斯分类算法 预览
7
作者 任世超 黄子良 《计算机系统应用》 2019年第6期135-140,共6页
由于朴素贝叶斯算法的特征独立性假设以及传统TFIDF加权算法仅仅考虑了特征在整个训练集的分布情况,忽略了特征与类别和文档之间关系,造成传统方法赋予特征的权重并不能代表其准确性.针对以上问题,提出了二维信息增益加权的朴素贝叶斯... 由于朴素贝叶斯算法的特征独立性假设以及传统TFIDF加权算法仅仅考虑了特征在整个训练集的分布情况,忽略了特征与类别和文档之间关系,造成传统方法赋予特征的权重并不能代表其准确性.针对以上问题,提出了二维信息增益加权的朴素贝叶斯分类算法,进一步考虑到了特征的二维信息增益即特征类别信息增益和特征文档信息增益对分类效果的影响,并设计实验与传统的加权朴素贝叶斯算法相比,该算法在查准率、召回率、F1值指标性能上能提升6%左右. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 文本分类 特征加权 二维信息增益 加权算法
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改进Kinect手部行为识别系统的研究 预览
8
作者 曹国强 刘浩然 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2019年第1期109-114,共6页
针对Kinect自带的动作模板库无法判断人体多种动作组合行为以及不同位置含义不同的问题,本文以人体手部行为为例,设立4种位置下4种基础手部动作,提出了在屏幕坐标系下构建运动特征模板,并提出建立一种DTW-NBC模型,将动态时间规整(Dynami... 针对Kinect自带的动作模板库无法判断人体多种动作组合行为以及不同位置含义不同的问题,本文以人体手部行为为例,设立4种位置下4种基础手部动作,提出了在屏幕坐标系下构建运动特征模板,并提出建立一种DTW-NBC模型,将动态时间规整(Dynamic time warping, DTW)与朴素贝叶斯分类(Naive bayes classification, NBC)相结合进行模板训练与匹配,并对上述任意两种基础动作组合产生的行为在不同位置的发生进行识别。实验证明,该方法有效地区分了在不同位置相同的手势行为,改善了Kinect对同时发生的复合动作进行识别精确度较低的缺点,识别率达到88.6%,具备良好的稳健性和有效性。 展开更多
关键词 KINECT 行为识别 动态时间规整 朴素贝叶斯分类
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基于属性值加权的隐朴素贝叶斯算法 预览
9
作者 秦怀强 赵茂先 《山东科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2018年第3期73-78,共6页
隐朴素贝叶斯(Hidden Naive Bayes,HNB)算法是一种结构扩展后的朴素贝叶斯分类改进算法,其分类精确率较原算法有了很大的提高,但是在分类过程中,HNB算法没有考虑测试实例的各个特征属性的不同取值对分类的贡献程度。针对这个问题,构... 隐朴素贝叶斯(Hidden Naive Bayes,HNB)算法是一种结构扩展后的朴素贝叶斯分类改进算法,其分类精确率较原算法有了很大的提高,但是在分类过程中,HNB算法没有考虑测试实例的各个特征属性的不同取值对分类的贡献程度。针对这个问题,构建相应的加权函数计算各个特征属性取不同值时对分类的贡献程度,并利用得到的结果对HNB算法中用到的条件概率计算公式加权,得到了一个改进的HNB算法,然后利用加利福尼亚大学的埃文斯标准数据集(University of California Irvine,UCI)在Eclipse上对其进行数值实验,结果表明,改进的HNB算法较原始HNB算法的分类精确率有了较大提高。 展开更多
关键词 隐朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 属性值加权 分类
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基于朴素贝叶斯网页分类的用户行为推衍 预览
10
作者 秦鹏 曹天杰 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2018年第1期82-87,共6页
针对传统网页分类中存在的准确率和查全率不高、分类效率低的情况,提出一种基于朴素贝叶斯分类的网页预分类算法.算法根据用户的网上活动情况提取相关网址,分析网页内容和网页关键词,利用朴素贝叶斯分类算法进行分类,根据用户对各类网... 针对传统网页分类中存在的准确率和查全率不高、分类效率低的情况,提出一种基于朴素贝叶斯分类的网页预分类算法.算法根据用户的网上活动情况提取相关网址,分析网页内容和网页关键词,利用朴素贝叶斯分类算法进行分类,根据用户对各类网页的浏览情况分析用户的行为特征.采用改进的文本权值计算方法,并引进网址预分类机制,提高数据的处理效率以及分类的准确率.结果表明,网址分类算法准确,能够充分发掘用户的兴趣喜好,可以作为用户行为分析的数据算法进行商业推广和司法取证. 展开更多
关键词 网页关键词 朴素贝叶斯 网页分类 行为特征 权值计算方法 网址预分类 商业推广 司法取证
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APP缺陷问题评论分类方法研究 预览
11
作者 王延飞 《软件导刊》 2018年第9期59-63,共5页
随着智能手机的普及,APP软件越来越流行,随之而来的是APP软件用户评论的增多。在数量极大的评论中,关于APP软件缺陷问题的评论是APP开发者最关心的。通过对APP评论的大量阅读和观察,发现APP软件缺陷问题是分散的。总结了7类缺陷问题,使... 随着智能手机的普及,APP软件越来越流行,随之而来的是APP软件用户评论的增多。在数量极大的评论中,关于APP软件缺陷问题的评论是APP开发者最关心的。通过对APP评论的大量阅读和观察,发现APP软件缺陷问题是分散的。总结了7类缺陷问题,使用改进卡方统计和APP软件简介中的名词和动词作为特征选择思路,使用朴素贝叶斯算法对每个缺陷问题评论进行训练学习。用8677条评论进行实验,结果表明该方法的准确率、召回率和F1值较高。该方法不仅减轻了人工标记APP缺陷问题评论的工作量,而且提高了分类准确度。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 APP评论 文本分类
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基于数据挖掘的电网数据分析方法 被引量:2
12
作者 张广德 于连城 +2 位作者 张译 李金湖 徐欣杰 《国外电子测量技术》 2018年第7期24-28,共5页
针对如何从海量电力数据中根据客户用电规律挖掘出电力用户的行为信息的问题,提出了基于数据挖掘的电网数据分析方法。对数据挖掘技术的架构及过程进行了分析,对朴素贝叶斯算法采用并行高斯算子进行优化,采用实验验证了改进的算法相比... 针对如何从海量电力数据中根据客户用电规律挖掘出电力用户的行为信息的问题,提出了基于数据挖掘的电网数据分析方法。对数据挖掘技术的架构及过程进行了分析,对朴素贝叶斯算法采用并行高斯算子进行优化,采用实验验证了改进的算法相比于传统的贝叶斯算法分类精度更好,在处理相同数据量的时候,数据量越大,改进的贝叶斯算法分类耗时比传统算法越少。将改进的贝叶斯算法应用在对电力大数据的挖掘上,实现对电力用户的分类,通过实际的算例仿真,验证了该方法分类的准确性,为电力企业制定相应的用电规则提供了技术支撑。 展开更多
关键词 数据挖掘 朴素贝叶斯 分类
基于N-Gram语言模型的并行自适应新闻话题追踪算法 被引量:1
13
作者 屈庆涛 刘其成 牟春晓 《山东大学学报:工学版》 北大核心 2018年第6期37-43,共7页
针对传统的向量空间模型及一元语法模型表示话题的文本特征时忽略词语之间语序关系的问题,提出一种基于NGram语言模型的并行自适应新闻话题追踪算法。使用N-Gram语言模型,利用新闻报道中词语间的语序关系进行文本表示,根据贝叶斯分类算... 针对传统的向量空间模型及一元语法模型表示话题的文本特征时忽略词语之间语序关系的问题,提出一种基于NGram语言模型的并行自适应新闻话题追踪算法。使用N-Gram语言模型,利用新闻报道中词语间的语序关系进行文本表示,根据贝叶斯分类算法进行话题追踪,利用最小特征平均可信度阈值更新策略,采用测试新闻报道更新训练集,完善话题模型,并在MapReduce分布式计算模型上予以实现。试验表明,该算法不仅有效地提高了话题追踪效果,而且具有良好的并行加速比和可扩展性。 展开更多
关键词 话题跟踪 N-GRAM语言模型 朴素贝叶斯分类 MapReduce计算模型
基于Na?ve Bayes和TF-IDF的真假新闻分类 预览
14
作者 蔡扬 付小斌 《电脑知识与技术:学术交流》 2018年第2期184-186,共3页
信息爆炸的时代,大量的新闻每天充斥的我们的生活,海量的新闻总是能够引导着人们对社会中发生的事件做出自己的判断。假新闻的错误引导将会对社会起到消极的作用,于是该文提出对真假新闻进行分类的方法。该文结合TFIDF算法和朴素贝叶斯... 信息爆炸的时代,大量的新闻每天充斥的我们的生活,海量的新闻总是能够引导着人们对社会中发生的事件做出自己的判断。假新闻的错误引导将会对社会起到消极的作用,于是该文提出对真假新闻进行分类的方法。该文结合TFIDF算法和朴素贝叶斯算法,对新闻中的词条进行加权,之后重新定义朴素贝叶斯分类器,并对新闻进行分类。最后,我们进行了多组实验,并取得了多组实验的平均值作为本次实验的最终结论。 展开更多
关键词 真假新闻 TF-IDF 朴素贝叶斯 分类
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大数据下基于MapReduce的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法 预览
15
作者 胡晓东 高嘉伟 《科技通报》 北大核心 2017年第9期124-129,共6页
针对当前大数据环境下朴素贝叶斯文本分类算法在处理文本分类时存在的数据稀疏、分类不准及效率低的问题,本文提出了一种基于MapReduce的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法。算法首先根据体征词语义因素以及类内分布情况对权重进行加权... 针对当前大数据环境下朴素贝叶斯文本分类算法在处理文本分类时存在的数据稀疏、分类不准及效率低的问题,本文提出了一种基于MapReduce的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法。算法首先根据体征词语义因素以及类内分布情况对权重进行加权调整,以此对的计算公式进行修正;引入了统计语言建模技术中的Dirichlet数据平滑方法来降低数据稀疏对分类性能的影响,并在Hadoop云计算平台采用MapReduce编程模型实现本文算法的并行化。通过测试实验对比分析可知,本文算法显著提高了传统朴素贝叶斯文本分类算法的准确率、召回率,并具有优良的可扩展性和大数据处理能力。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 文本分类 TF-IDF修正 Dirichlet数据平滑 MapReduce并行化
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基于信道状态信息的无源室内定位 预览 被引量:1
16
作者 吴哲夫 徐强 +2 位作者 王中友 陈滨 宣琦 《哈尔滨工程大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1328-1334,共7页
针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法.该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习... 针对传统室内定位方法在准确性及稳定性上的不足,本文提出了一种基于信道状态信息(channel state information,CSI)的无源室内定位方法.该方法采用普通设备搭建了实验平台,离线阶段采集CSI数据建立位置指纹库,在线阶段则利用机器学习的朴素贝叶斯算法进行位置分类.为进一步提高分类准确度,本文还提出了置信度方法,通过综合多条天线对的结果来减少位置误判.实验结果表明,本文所提出方法能有效实现对室内人员的无源定位,可以达到90%以上的准确度. 展开更多
关键词 无源定位 正交频分复用 多输入多输出 信道状态信息 异常值 指纹库 朴素贝叶斯分类 置信度
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基于互信息的加权朴素贝叶斯文本分类算法 预览 被引量:5
17
作者 武建军 李昌兵 《计算机系统应用》 2017年第7期178-182,共5页
文本分类是信息检索和文本挖掘的重要基础,朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法,可以应用于文本分类.但是其属性独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际,这也影响了它的分类效果.如何克服这种假设,进一步提高其分类效果是朴素... 文本分类是信息检索和文本挖掘的重要基础,朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法,可以应用于文本分类.但是其属性独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际,这也影响了它的分类效果.如何克服这种假设,进一步提高其分类效果是朴素贝叶斯文本分类算法的一个难题.根据文本分类的特点,基于文本互信息的相关理论,提出了基于互信息的特征项加权朴素贝叶斯文本分类方法,该方法使用互信息对不同类别中的特征项进行分别赋权,部分消除了假设对分类效果的影响.通过在UCIKDD数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 文本分类 互信息 加权 特征项
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基于MapReduce的朴素贝叶斯算法在新闻分类中的应用 预览 被引量:2
18
作者 徐保鑫 怀丽波 崔荣一 《延边大学学报:自然科学版》 CAS 2017年第1期55-59,共5页
针对传统单点串行的分类算法在面对新闻数据规模较大、分类属性较多时存在效率低的问题,本文研究了朴素贝叶斯分类算法在MapReduce下的并行实现方法.首先对新闻信息进行分词、格式转换等预处理,然后进行特征提取、分类模型构造;最后进... 针对传统单点串行的分类算法在面对新闻数据规模较大、分类属性较多时存在效率低的问题,本文研究了朴素贝叶斯分类算法在MapReduce下的并行实现方法.首先对新闻信息进行分词、格式转换等预处理,然后进行特征提取、分类模型构造;最后进行了分类测试.测试结果表明,在大数据量的情况下,并行化的贝叶斯算法较传统的贝叶斯算法具有更好的执行效率和较高的扩展性. 展开更多
关键词 Hadoop 朴素贝叶斯 MAPREDUCE 文本分类 新闻文本
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基于隐朴素贝叶斯的商品评论情感分类方法 预览 被引量:3
19
作者 罗慧钦 陆向艳 +1 位作者 张雄宝 刘峻 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期203-208,共6页
针对朴素贝叶斯模型属性间条件独立假设不完全符合实际的问题,提出一种基于隐朴素贝叶斯模型的商品评论情感分类方法。利用隐朴素贝叶斯分类模型中的属性依赖关系表示商品评论文本中词项间的依赖关系;根据文本词性的语法修饰关系,在计... 针对朴素贝叶斯模型属性间条件独立假设不完全符合实际的问题,提出一种基于隐朴素贝叶斯模型的商品评论情感分类方法。利用隐朴素贝叶斯分类模型中的属性依赖关系表示商品评论文本中词项间的依赖关系;根据文本词性的语法修饰关系,在计算隐朴素贝叶斯分类模型中的隐藏父节点时去除不具有依赖关系的属性对,仅保留有依赖关系的属性对的计算;将文本属性独立特性加入隐朴素贝叶斯模型中,综合考虑文本属性的依赖性和独立性两个因素对情感分类的影响。实验结果表明,该方法的查准率和查全率优于其它基于朴素贝叶斯模型的情感分类方法。 展开更多
关键词 隐朴素贝叶斯 商品评论 情感分类 属性依赖 属性独立
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基于双向情感分析的实时性音乐推荐系统设计 预览 被引量:1
20
作者 毋亚男 刘德然 许小可 《大连民族大学学报》 2017年第1期76-79,共4页
目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并... 目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并构建了实际系统,实时分析用户的情感需求来进行音乐推荐。一方面基于音乐在频域的梅尔倒谱系数构建特征分类器完成歌曲的情感分类;另一方面通过获取用户在社交网络中的实时文本信息,基于自然语言理解分析出用户当前的情感需求,最终为用户产生音乐推荐列表,实现基于情境感知的实时音乐推荐。实验表明,使用该个性化推荐算法具有更高的准确性,用户群体可以获得更为满意的用户体验。 展开更多
关键词 情感分析 推荐系统 贝叶斯分类器
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