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[CPE一星49題] UVA10035 - Primary Arithmetic 題目解析與實作

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編輯製作:   莊祺 仁 、 蔡豐聲  出品團隊 : 中國醫藥大學 醫療資訊學系 程式俱樂部  YT: https://youtu.be/1xNzLtP_jA0 ## 題目資訊 題目名稱: Primary Arithmetic 編號: CPE10404, UVA10035  相關平台: Zero Judge , Online Judge ## 題目解析 在小學時我們都做過加法的運算,就是把 2 個整數靠右對齊然後,由右至左一位一位相加。如果相加的結果大於等於 10 就有進位(carry)的情況出現。本題任務就是要判斷 2 個整數相加時產生了幾次進位的情況,這將幫助小學老師分析加法題目的難度。 ## 輸入說明 每一列測試資料有 2 個正整數,長度均小於 10 位 。 最後一列有 2 個 0 代表輸入結束 。 ## 輸出說明 每列測試資料輸出該 2 數相加時產生多少次進位 。 注意:進位超過 1 次時 operation 必須加 s (即 operations ) 。 ## 範例測試 輸入:                  123 456                  555 555                  123 594                  0 0 輸出:                  No carry operation.                  3 carry operations.                  ...

[CPE一星49題] UVA10420 - List of Conquests 題目解析與實作

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編輯製作:  蔡豐聲、莊祺仁  出品團隊 : 中國醫藥大學 醫療資訊學系 程式俱樂部  YT: https://youtu.be/F82yMKIETA0 ## 題目資訊 題目名稱: List of Conquests 編號: CPE21924, UVA10420  相關平台: Zero Judge , Online Judge ## 題目解析 當萊波雷羅(Leporello)依時間順序記錄下多尼‧喬凡尼(Don Giovanni)所「愛」的所有「美女」時,他在向他人展示主人的征服紀錄時遇到困難,因為每次都必須統計各國籍美女的人數 。請協助萊波雷羅進行這項統計工作 。 ## 輸入說明 輸入第一行含有一個數字 $n$ ,表示接下來會有 $n$ 行資料 。 之後的每一行(最多 75 個字元)由「國家」和「女子姓名」兩部分組成 : 第一個單詞是國家名稱 。 其餘所有單詞則構成該女子的名字 。 您可以假設所有國家的名稱僅為一個單詞 。 ## 輸出說明 輸出由 按字母順序排列 的行組成 。 每一行以國家名稱開頭,後面跟著該國家中多尼·喬凡尼「愛」的美女總數,兩者之間用空格分隔 。 ## 範例測試 輸入:                  3                  Spain Donna Elvira                  England Jane Doe                  Spain Donna Anna 輸出:                  England 1                  Spain 2 ## 解題...

[專題研究分享] 基於機器學習的心臟衰竭患者存活率預測與關鍵臨床特徵分析

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編輯製作 :莊紹甫、蔡豐聲 出品團隊 :中國醫藥大學 醫療資訊學系 程式俱樂部 YT : https://youtu.be/AGBd4j27txE 📌 參考文獻與資料來源 (References & Datasets) 論文參考 :Davide Chicco, Giuseppe Jurman: "Machine learning can predict survival of patients with heart failure from serum creatinine and ejection fraction alone" . BMC Medical Informatics and Decision Making 20, 16 (2020). DOI 連結 Kaggle 資料集 : Heart Failure Clinical Records Dataset (by Nima Pourmoradi) 技術參考 :Zeyad Sayed: "Predicting Heart Failure Fatality using XGBoost" (2024) 💡 專題簡介 (Introduction) 心臟衰竭是全球常見且死亡率高昂的慢性疾病。本專題旨在透過 Kaggle 的心臟衰竭臨床數據,利用 Python 進行完整數據預處理、特徵工程,並結合 Optuna 自動超參數搜尋 與 XGBoost 機器學習模型 ,建構心臟衰竭患者死亡/存活風險的預測模型。最後,引入 SHAP 可解釋性分析 ,協助醫療人員理解影響存活率的關鍵臨床指標。 📊 臨床數據集說明 (Dataset Overview) 資料集包含了患者的各項生理數據與臨床指標(如年齡、血清肌酸酐、射血分數、血小板量、高血壓及吸菸狀態等): age anaemia creatinine_phosphokinase diabetes ejection_fraction high_blood_pressure platelets serum_creatinine serum_sodium DEATH_EVENT 75.0 0 582 0 20 1 265,000 1.9 130 1 55.0 0 7,861 0 38 0 263,358 1.1 136 1 ...