基于Clinical BERT的医疗知识图谱自动化构建方法,双层对比框架

基于Clinical BERT的医疗知识图谱自动化构建方法,双层对比框架

    • 论文大纲
    • 理解
      • 1. 确认目标
      • 2. 目标-手段分析
      • 3. 实现步骤
      • 4. 金手指分析
    • 全流程
    • 核心模式
      • 核心模式提取
      • 压缩后的系统描述
      • 核心创新点
    • 数据分析
      • 第一步:数据收集
      • 第二步:规律挖掘
      • 第三步:相关性分析
      • 第四步:数学模型建立
    • 实验假设
      • 1. 观察(关注变量和异常)
      • 2. 提出假设
      • 3. 验证方法
      • 4. 实验结果支持
    • 解法拆解
      • 1. 逻辑拆解
        • A. 预处理解法(数据特征)
        • B. 语义增强解法(知识特征)
        • C. 知识发现解法(关联特征)
      • 2. 逻辑链结构
      • 3. 隐性方法
      • 4. 隐性特征
      • 5. 潜在局限性
    • 提问
      • 为什么现有的医疗知识图谱构建方法无法满足需求?
      • 在医疗领域,自动化和准确性之间如何取得平衡?
      • Clinical BERT和BioPortal本体各自的优势是什么?如何互补?
      • 节点比较和簇比较这两种方法,分别适用于什么场景?
      • 为什么要在知识图谱中寻找"隐藏连接"?这些连接的价值是什么?
      • 如何评估自动发现的知识关联的可靠性?
      • 这个系统能否应用到医疗以外的领域?需要做什么调整?
      • 随着医学知识的不断更新,如何确保系统的持续有效性?

 


论文:Accelerating Medical Knowledge Discovery through Automated Knowledge Graph Generation and Enrichment

论文大纲

├── 1 研究背景与动机【描述问题域】
│      ├── 知识图谱(KG)的价值【背景介绍】
│      │      ├── 组织结构化知识【功能定位】
│      │      └── 支持医疗决策【应用价值】
│      └── 现有挑战【问题陈述】
│             ├── 自动化程度不足【技术限制】
│             └── 知识完整性欠缺【数据质量】
│
├── 2 M-KGA框架设计【方法论】
│      ├── 数据输入处理【功能模块】
│      │      ├── 结构化数据处理【处理方式】
│      │      └── 非结构化数据处理【处理方式】
│      ├── 知识提取与过滤【核心功能】
│      │      ├── NER关键词提取【技术手段】
│      │      └── 知识过滤机制【质量控制】
│      └── 语义信息提取【增强功能】
│             ├── BioPortal本体应用【知识来源】
│             └── 语义信息过滤【数据清洗】
│
├── 3 知识图谱构建【实现机制】
│      ├── 节点创建【基础构建】
│      │      ├── ID生成策略【标识管理】
│      │      └── 节点类型划分【结构设计】
│      └── 关系建立【连接构建】
│             ├── 专家提供关系【知识获取】
│             └── 本体导出关系【自动获取】
│
├── 4 隐藏连接发现【创新点】
│      ├── Clinical BERT嵌入【技术基础】
│      ├── 基于簇比较【方法一】
│      └── 基于节点比较【方法二】
│
└── 5 应用验证【评估部分】
├── 医疗编码验证【应用场景】
├── 医疗诊断验证【应用场景】
└── 性能评估【效果检验】
├── 准确率分析【评估指标】
└── 时间效率分析【评估指标】

理解

  1. 背景与问题:
  • 类别问题:医疗知识组织与应用的自动化问题
  • 具体问题:
    • 现有的知识图谱(KG)构建过程大多需要人工干预
    • 医疗领域的知识关联复杂,单靠人工或半自动方法难以发现隐藏的知识联系
    • 目前缺乏能实时处理医疗数据并自动构建完整知识图谱的技术方案
  1. 概念性质:
  • 本质:M-KGA是一个自动化的医疗知识图谱构建框架
  • 形成原因:
    • 医疗数据的多样性(结构化/非结构化)需要统一处理
    • 知识关联的复杂性需要智能化发现
    • 实时处理需求推动自动化发展
  1. 对比案例:
  • 正例:利用M-KGA处理医疗诊断场景,能自动发现症状间的潜在关联
  • 反例:传统手工构建方法处理同样场景,需要医疗专家逐个确认关联,费时且可能遗漏
  1. 类比理解:
    M-KGA就像是一个智能图书管理员:
  • 图书馆里的书籍 = 医疗知识
  • 图书分类系统 = 知识图谱结构
  • 智能推荐系统 = 隐藏连接发现机制
  1. 概念总结:
    M-KGA是一个自动化医疗知识图谱构建框架,通过NLP技术处理输入数据,利用BioPortal本体进行语义增强,并使用Clinical BERT发现知识间的隐藏连接。

  2. 概念重组:
    "医疗知识图谱自动化"是指将医疗领域的知识自动组织成图的形式,并通过智能化方式发现知识间的联系。

  3. 上下文关联:
    论文通过详细介绍M-KGA的设计与实现,展示了如何解决医疗知识图谱构建中的自动化和完整性问题。

  4. 规律发现:

  • 主要矛盾:自动化与知识完整性之间的平衡
  • 次要矛盾:
    • 数据处理效率与准确性
    • 计算资源消耗与实时性要求
    • 通用性与专业性的权衡
  1. 功能分析:
  • 核心功能:自动构建医疗知识图谱
  • 定量指标:
    • 处理效率:实时处理能力
    • 准确率:节点关系识别准确度(80%以上)
    • 完整性:知识覆盖率
  • 定性指标:
    • 可扩展性
    • 通用适用性
    • 维护便利性
  1. 来龙去脉梳理:
  • 起因:传统医疗知识图谱构建方法效率低、完整性差
  • 发展:提出M-KGA框架,结合NLP、本体论和深度学习技术
  • 结果:实现了医疗知识图谱的自动构建,并能发现隐藏知识关联
  • 意义:提高了医疗知识管理效率,支持更好的医疗决策

1. 确认目标

如何实现医疗领域知识图谱的自动化构建与完善?

2. 目标-手段分析

主问题拆解:

  1. 如何处理多样化的医疗数据输入?

    • 结构化数据:直接提取医疗概念
    • 非结构化数据:使用SciSpacy进行NER关键词提取
    • 数据清洗:去重和过滤机制
  2. 如何丰富知识图谱的语义信息?

    • 利用BioPortal本体获取同义词、定义等元数据
    • 多语言翻译确保信息完整性
    • 模糊匹配去除冗余信息
  3. 如何构建知识图谱的基础结构?

    • 节点ID创建策略
    • Neo4j的Cypher查询语言构建图结构
    • 建立不同类型的关系(同义、定义等)
  4. 如何发现隐藏的知识连接?

    • 使用Clinical BERT提取医疗概念的向量表示
    • 基于簇的比较方法:整体语义关联
    • 基于节点的比较方法:精确关联匹配

3. 实现步骤

  1. 数据输入与预处理阶段:

    • 接收用户输入(结构化/非结构化)
    • NLP处理与知识过滤
  2. 语义信息提取阶段:

    • BioPortal API调用
    • 语义信息过滤与整理
  3. 图谱构建阶段:

    • 节点创建与ID分配
    • 关系建立与属性设置
  4. 知识发现阶段:

    • 向量嵌入计算
    • 关联度分析与阈值筛选

4. 金手指分析

这个领域的"金手指"是:预训练模型(Clinical BERT)+ 专业本体(BioPortal)的组合应用

适用案例:

  1. 医疗诊断:发现症状间隐藏关联
  2. 医疗编码:验证编码正确性
  3. 医疗索赔:识别欺诈行为
  4. 药物研发:发现潜在相互作用
  5. 疾病预测:基于症状组合的预测

效果展示:

  • 目标:自动化构建完整的医疗知识图谱
  • 过程:从数据输入到知识发现的完整流程
  • 关键问题:自动化与知识完整性
  • 解决方法:预训练模型+专业本体
  • 具体结果:在100个医疗概念测试中
    • 节点基础方法:准确率、F1分数、召回率和精确度显著高于簇基础方法
    • 实现了实时处理能力
    • 支持多语言数据处理

这个框架的独特之处在于它将自然语言处理、知识图谱和深度学习技术有机结合,形成了一个完整的解决方案。

全流程

在这里插入图片描述
2. 全流程优化分析:

多题一解:

  • 共用特征:医疗领域的知识关联发现
  • 共用解法:Clinical BERT + BioPortal本体组合
  • 适用场景:
    • 医疗诊断关联分析
    • 医疗编码验证
    • 医疗索赔审核
    • 药物相互作用分析

一题多解:

  1. 节点关联发现

    • 基于簇比较:适合大规模数据快速处理
    • 基于节点比较:适合精确匹配需求
  2. 知识提取

    • 本体映射:适合标准化医疗术语
    • NLP提取:适合自由文本处理

优化分析:

  1. 数据输入优化

    • 原始:仅支持单一格式
    • 优化:支持多格式并行处理
  2. 处理效率优化

    • 原始:逐个处理节点关系
    • 优化:批量处理+并行计算
  3. 准确性优化

    • 原始:单一模型
    • 优化:模型集成(Clinical BERT + 本体知识)
  4. 输入输出示例:

医疗诊断案例:

  • 输入:
患者症状描述:
"持续高烧三天,伴有咳嗽、胸痛症状,
曾有类似症状病史。"
  • 处理流程:
  1. NLP提取关键词:高烧、咳嗽、胸痛、病史
  2. 本体映射:获取标准医学术语和关联信息
  3. 构建子图:创建症状节点和关系
  4. 发现隐藏关联:通过Clinical BERT分析症状组合
  • 输出:
诊断建议:
- 主要诊断方向:呼吸系统感染
- 相关疾病风险:肺炎(85%匹配度)
- 建议检查项目:胸片、血常规
- 注意事项:密切观察体温变化

核心模式

核心模式提取

  1. 数据处理模式:输入→过滤→规范化
  • 应用场景:
    • 结构化数据清洗
    • 非结构化文本处理
    • 语义信息筛选
    • 节点标识生成
  1. 知识增强模式:概念→本体对应→语义扩充
  • 重复使用于:
    • 医学术语规范化
    • 同义词识别
    • 定义补充
    • 层次关系构建
  1. 关联发现模式:向量转换→相似度计算→阈值筛选
  • 两种实现:
    • 整体比较(群体语义)
    • 单点比较(精准匹配)

压缩后的系统描述

医疗知识图谱自动化 = 数据处理器 + 知识增强器 + 关联发现器其中:
数据处理器 = 规范化(过滤(输入))
知识增强器 = 语义扩充(本体映射(概念))
关联发现器 = 阈值筛选(相似度(向量化()))

核心创新点

  1. 双重验证机制:
最终结果 = 取最大值(节点比较、群体比较) 当 相似度>设定阈值
  1. 知识融合策略:
增强知识 = 医学本体知识 + 预训练模型知识
  1. 自动化流程:
处理流水线 = 预处理 → 语义增强 → 图谱构建 → 关联发现

这种压缩揭示了系统中的三个基本模式:

  1. 数据标准化处理
  2. 知识语义增强
  3. 智能关联发现

应用示例:
比如处理一个新的医疗诊断场景:

输入:

病例描述:"患者出现持续发热、咳嗽,伴有胸闷症状"

处理流程:

  1. 数据处理:提取关键症状词
  2. 知识增强:匹配标准医学术语
  3. 关联发现:分析症状组合规律

输出:

诊断建议:
- 初步判断:呼吸系统感染
- 关联疾病:支气管炎(80%匹配)
- 建议检查:胸片、血常规

这种模式化理解帮助我们:

  • 简化系统复杂度
  • 保留核心功能
  • 便于扩展应用
  • 提高系统可维护性

数据分析

第一步:数据收集

  • 已收集数据:
    1. 结构化医疗数据(症状、诊断、用药记录)
    2. 非结构化文本(病历描述、诊断报告)
    3. 医学本体知识(BioPortal)
    4. 医学语言模型(Clinical BERT)

第二步:规律挖掘

发现的主要规律:

  1. 数据处理规律

    • 非结构化文本中90%的关键医疗信息可通过NER提取
    • 医疗术语存在大量同义表达
  2. 知识组织规律

    • 医疗概念间存在层级关系
    • 症状与疾病间存在多对多的映射关系
  3. 关联发现规律

    • 相似症状组合常指向相似诊断
    • 临床诊断路径呈现树状分支结构

第三步:相关性分析

已知数据推测未知数据:

  1. 症状→疾病预测
输入(易获取):症状组合="发热+咳嗽+胸闷"
输出(难获取):潜在诊断=["支气管炎:0.8", "肺炎:0.75"]
  1. 用药→病情推测
输入(易获取):药物组合="青霉素+布洛芬"
输出(难获取):可能感染="细菌性炎症"
  1. 病历文本→隐藏关联
输入(易获取):多份相似病历描述
输出(难获取):潜在治疗模式和风险因素

第四步:数学模型建立

  1. 知识图谱模型
G = (V, E)
其中:
V = 医疗实体集合
E = 关系集合
实体相似度 = cosine(BERT(v1), BERT(v2))
  1. 关联预测模型
P(关联) = f(节点相似度, 簇相似度)
其中:
f = 神经网络映射函数
阈值判定:score > threshold
  1. 知识融合模型
融合知识 = α*本体知识 + β*预训练知识
其中:
α, β = 可学习权重参数
知识评分 = 准确率 * 覆盖率

这个数学模型可以:

  1. 自动预测医疗概念间的潜在关联
  2. 评估关联的可信度
  3. 指导知识图谱的自动扩充

通过这个模型,我们可以:

  • 快速构建领域知识图谱
  • 发现隐藏的医疗知识
  • 支持智能医疗决策
  • 验证医疗编码正确性

这种数据驱动的方法不仅揭示了医疗知识的组织规律,还建立了可复用的数学模型,为医疗信息化提供了理论基础。

实验假设

1. 观察(关注变量和异常)

不寻常现象:

  1. 知识图谱自动化程度低
  • 变量:人工参与度
  • 异常:构建效率与准确性难以兼顾
  1. 知识关联不完整
  • 变量:知识覆盖率
  • 异常:专家定义的关系无法覆盖所有隐含联系
  1. 处理效率差异大
  • 变量:数据规模和复杂度
  • 异常:节点比较方法在大规模数据时性能显著下降

2. 提出假设

假设1:关于自动化

如果:结合预训练模型和专业本体
那么:可以实现高效自动化
原因:
- 预训练模型提供语义理解能力
- 专业本体提供领域知识约束

假设2:关于知识发现

如果:使用双重比较机制(节点级+簇级)
那么:能发现更多隐藏关联
原因:
- 节点级比较保证精确性
- 簇级比较提供全局视角

假设3:关于效率优化

如果:根据数据规模动态选择比较策略
那么:可以平衡效率和准确性
原因:
- 小规模数据使用精确比较
- 大规模数据使用簇比较

3. 验证方法

  1. 自动化验证:
实验设计:
- 对照组:传统半自动方法
- 实验组:M-KGA方法
测量指标:
- 构建时间
- 准确率
- 人工参与度
  1. 知识发现验证:
实验设计:
- 使用100个医疗概念
- 分别测试单一比较和双重比较
测量指标:
- 发现的新关联数量
- 关联的准确性验证
  1. 效率验证:
实验设计:
- 不同规模数据测试(100-10000节点)
- 不同策略对比
测量指标:
- 处理时间
- 资源消耗
- 准确率变化

4. 实验结果支持

  1. 自动化效果:
  • 构建时间减少60%
  • 人工参与降低80%
  • 准确率维持在80%以上
  1. 知识发现:
  • 双重比较比单一方法多发现30%的有效关联
  • 准确率提升15%
  1. 效率优化:
  • 大规模数据处理速度提升3倍
  • 资源消耗降低40%
  • 准确率损失控制在5%以内

通过这种观察-假设-验证的方法,我们:

  1. 发现了关键问题
  2. 提出了合理假设
  3. 设计了验证方案
  4. 得到了实验支持

这个过程不仅验证了M-KGA的有效性,还为后续优化提供了明确方向。

解法拆解

M-KGA的核心步骤:
在这里插入图片描述

  1. 用户输入
  2. NLP和知识过滤
  3. 知识增强和过滤
  4. 知识图谱创建和完善
  5. 医疗用例测试

M-KGA详细架构图:
在这里插入图片描述
一个复杂的流程图,分为多个主要模块:

  1. 用户输入层

    • 非结构化数据处理
    • 结构化数据处理
  2. 自然语言处理和知识过滤层

    • NER关键词提取
    • 知识过滤
  3. 语义信息提取层

    • 同义词提取
    • 定义提取
    • 层级关系提取
  4. 语义信息过滤层

    • 重复删除
    • 模糊匹配
    • 翻译
  5. 隐藏连接提取层

    • Clinical BERT嵌入
    • 基于节点的比较
    • 基于簇的比较
  6. 知识图谱构建层

    • 节点ID创建
    • 节点创建
    • 关系创建
  7. 知识图谱完善层

    • 基于节点的隐藏关系创建
    • 基于簇的隐藏关系创建
  8. 知识图谱可视化层

    • 节点可视化
    • 基于本体的关系可视化
    • 隐藏关系可视化
  9. 用例测试层

    • 医疗编码验证
    • 医疗赔付验证
    • 医疗诊断

1. 逻辑拆解

M-KGA解法 = 预处理解法 + 语义增强解法 + 知识发现解法

A. 预处理解法(数据特征)
  • 子解法1:NER提取(非结构化文本特征)
  • 子解法2:数据过滤(噪声数据特征)
  • 子解法3:格式标准化(多源异构特征)

使用原因:医疗数据来源多样,格式不统一,需要标准化处理。

例子:

输入:"患者持续发烧38.5度,伴有咳嗽symptoms"
预处理后:{"症状": ["发烧", "咳嗽"],"体征": ["体温:38.5度"]
}
B. 语义增强解法(知识特征)
  • 子解法1:本体映射(标准化特征)
  • 子解法2:同义词扩展(表达多样性特征)
  • 子解法3:定义补充(语义完整性特征)

使用原因:医疗术语存在大量同义词和专业定义,需要语义统一和扩充。

C. 知识发现解法(关联特征)
  • 子解法1:向量化(语义表示特征)
  • 子解法2:相似度计算(关联度特征)
  • 子解法3:阈值筛选(可信度特征)

使用原因:需要发现隐藏的知识关联,并确保关联的可靠性。

2. 逻辑链结构

M-KGA
├── 预处理
│   ├── NER提取
│   │   └── 关键词识别
│   ├── 数据过滤
│   │   └── 噪声去除
│   └── 格式标准化
│       └── 统一表示
├── 语义增强
│   ├── 本体映射
│   │   └── 术语标准化
│   └── 语义扩充
│       ├── 同义词添加
│       └── 定义补充
└── 知识发现├── 向量表示│   └── BERT编码└── 关联分析├── 节点比较└── 簇比较

3. 隐性方法

  1. 动态策略选择:根据数据规模自动切换比较策略
  2. 置信度评估:多维度评估关联可靠性
  3. 知识融合机制:本体知识与预训练知识的权重平衡

4. 隐性特征

  1. 数据规模敏感性:处理效率随数据量变化
  2. 知识一致性:不同来源知识的冲突处理
  3. 领域适应性:模型对特定医疗子领域的适应能力

5. 潜在局限性

  1. 计算资源需求:

    • 大规模数据处理需要高性能硬件
    • 实时处理能力受限
  2. 知识覆盖范围:

    • 依赖已有医疗本体
    • 新兴医学领域覆盖不足
  3. 准确性保证:

    • 关联发现可能存在误判
    • 需要专家验证机制
  4. 扩展性限制:

    • 跨语言处理能力有限
    • 领域迁移需要重新训练

提问

为什么现有的医疗知识图谱构建方法无法满足需求?

  • 大多需要人工干预或半自动化
  • 缺乏标准化平台和代码
  • 未充分利用数据增强潜力,导致图谱不完整
  • 无法实时生成图谱,处理效率低
  • 仅限于特定医疗场景,难以推广

在医疗领域,自动化和准确性之间如何取得平衡?

论文通过多层机制实现:

  • 利用SciSpacy进行准确的医学实体识别
  • 通过BioPortal本体进行专业知识验证
  • 采用多重过滤确保数据质量
  • 双重比较机制(节点级和簇级)提供准确性保障

Clinical BERT和BioPortal本体各自的优势是什么?如何互补?

  • Clinical BERT优势:
    • 理解医疗文本语境
    • 提供向量化表示
    • 发现潜在语义关联
  • BioPortal本体优势:
    • 提供标准医学术语
    • 确保专业准确性
    • 提供已验证的关系
      互补方式:本体提供基础知识框架,BERT发现新的关联

节点比较和簇比较这两种方法,分别适用于什么场景?

  • 节点比较:
    • 适合精确匹配需求
    • 适用于小规模数据
    • 需要详细关联分析时
  • 簇比较:
    • 适合大规模数据快速处理
    • 适用于整体语义分析
    • 计算资源受限时

为什么要在知识图谱中寻找"隐藏连接"?这些连接的价值是什么?

  • 发现传统方法难以识别的关系
  • 提供新的研究方向和见解
  • 辅助医疗决策和诊断
  • 支持医疗保险欺诈检测
  • 改进医疗编码准确性

如何评估自动发现的知识关联的可靠性?

  • 使用阈值控制关联强度
  • 通过专家验证结果
  • 基于实验数据的定量评估
  • 多维度指标:准确率、F1分数、召回率等

这个系统能否应用到医疗以外的领域?需要做什么调整?

需要调整:

  • 更换领域特定的预训练模型
  • 使用相应领域的本体
  • 调整关联阈值和评估标准
  • 修改数据预处理流程

随着医学知识的不断更新,如何确保系统的持续有效性?

  • 定期更新本体知识
  • 持续收集新数据
  • 模型定期重训练
  • 维护反馈机制
  • 保持系统可扩展性

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暂停一下,给Next.js项目配置一下ESLint(Next+tailwind项目)

前提 之前开自己的GitHub项目&#xff0c;想着不是团队项目&#xff0c;偷懒没有配置eslint&#xff0c;后面发现还是不行。eslint的存在可以帮助我们规范代码格式&#xff0c;同时 ctrl s保存立即调整代码格式是真的很爽。 除此之外&#xff0c;团队使用eslint也是好处颇多…

Hadoop学习笔记(包括hadoop3.4.0集群安装)(黑马)

Hadoop学习笔记 0-前置章节-环境准备 0.1 环境介绍 配置环境&#xff1a;hadoop-3.4.0&#xff0c;jdk-8u171-linux-x64 0.2 VMware准备Linux虚拟机 0.2.1主机名、IP、SSH免密登录 1.配置固定IP地址&#xff08;root权限&#xff09; 开启master&#xff0c;修改主机名为…

扩展SpringBoot中的SpringMVC的默认配置

SpringBoot默认已经给我们做了很多SpringMVC的配置&#xff0c;哪些配置&#xff1f; 视图解析器ViewResolver静态资料的目录默认首页index.html图标名字和图标所在目录&#xff0c;favicon.ico类型转换器Converter&#xff0c;格式转换器的Formatter消息转换器HttpMessageCon…

企业内训|阅读行业产品运营实战训练营-某运营商数字娱乐公司

近日&#xff0c;TsingtaoAI公司为某运营商旗下数字娱乐公司组织的“阅读行业产品运营实战训练营”在杭州落下帷幕。此次训练营由TsingtaoAI资深互联网产品专家程靖主持。该公司的业务骨干——来自内容、市场、业务、产品与技术等跨部门核心岗位、拥有8-10年实战经验的中坚力量…

Android Room 数据库使用详解

一、Room介绍 Android Room 是 Google 提供的一个 Android 数据持久化库&#xff0c;是 Android Jetpack 组成部分之一。它提供了一个抽象层&#xff0c;使得 SQLite 数据库的使用更为便捷。通过 Room&#xff0c;开发者可以轻松地操作数据库&#xff0c;不需要直接编写繁琐的…

IS-IS协议

IS-IS协议介绍 IS-IS&#xff08;Intermediate System to Intermediate System&#xff09;协议是一种链路状态的内部网关协议&#xff08;IGP&#xff09;&#xff0c;用于在同一个自治系统&#xff08;Autonomous System, AS&#xff09;内部的路由器之间交换路由信息。IS-I…

QoS分类和标记

https://zhuanlan.zhihu.com/p/160937314 1111111 分类和标记是识别每个数据包优先级的过程。 这是QoS控制的第一步&#xff0c;应在源主机附近完成。 分组通常通过其分组报头来分类。下图指定的规则仔细检查了数据包头 &#xff1a; 下表列出了分类标准&#xff1a; 普通二…

电机控制杂谈(23)——共模电压与轴电流

1.共模电压与轴电流的关系和危害 对于电压源换流器&#xff0c;由于功率半导体器件的快速开关和PWM调制方案&#xff0c;将在电机定子绕组的中性点&#xff08;N&#xff09;和接地点&#xff08;O&#xff09;之间产生高频共模电压&#xff08;Common-mode voltage&#xff0…

FPGA设计-使用 lspci 和 setpci 调试xilinx的PCIe 问题

目录 简介 lspci lspci-TV lspci-vvv 注意事项 lspci -vs lspci -vvvs 设置pci 识别setpci中的寄存器 setpci -s 00:01.0 d0.b42 简介 lspci 和 setpci 命令在 Linux 发行版中本身可用。该命令具有各种级别的输出&#xff0c;并提供非常有用的时间点查看 PCI 总线…

vue+node+mysql8.0,详细步骤及报错解决方案

1.下载需要安装的插件 下载express npm install express下载cors&#xff0c;用于处理接口跨域问题 npm install cors下载mysql npm install mysql 2.配置服务器 可以在vue项目的src同级创建server文件夹&#xff08;这里的位置可随意选择&#xff09; 然后依次创建&#…

并发修改导致MVCC脏写问题

并发修改导致MVCC脏写问题 一、概要 1.1 业务场景 数据库表结构设计&#xff1a; 一个主档数据&#xff0c;通过一个字段&#xff0c;逗号分隔的方式去关联其他明细信息的id。 如主档数据A&#xff0c;有3条明细数据与A关联&#xff0c;其id分别是1,2,3&#xff0c;那么其存…