基于机器学习模型预测抑郁症患者痴呆风险

目的观察机器学习模型预测抑郁症患者痴呆风险的价值。方法回顾性收集UK Biobank数据库中31587例抑郁症患者,根据随访显示是否罹患痴呆分为痴呆组(n=896)与非痴呆组(n=30691),并按6∶4比例分为训练集(n=18952)及测试集(n=12635);根据访谈和问卷调查共纳入包括人口特征、生活方式、健康状况、身体指标及影像学表现等共190个因素并进行筛选;基于筛选所获因素分别以轻量级梯度提升机(LightGBM)、岭回归(Ridge)和自适应提升(AdaBoost)建立模型,观察其预测抑郁症患者痴呆风险的价值。结果最终纳入10个因素,包括年龄、腰围、就业状态、日间小憩、日间瞌睡或嗜睡、使用手机时长、家庭成员数量、患抑郁症时长、愧疚感及因心理问题就诊;由此建立的LightGBM、Ridge和AdaBoost模型预测训练集抑郁症患者痴呆风险的曲线下面积(AUC)分别为0.914、0.832和0.889,两两比较差异均有统计学意义(P均<0.05),而在测试集AUC分别为0.866、0.842和0.859,除LightGBM与AdaBoost外,其余两两比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。校准曲线显示LightGBM模型拟合度最佳。结论LightGBM机器学习模型有助于预测抑郁症患者痴呆风险。

后精准扶贫政策跟踪审计重点和路径研究——基于17个案例的模糊集定性比较分析

政策跟踪审计是监督公共政策高效执行的一种重要政策纠偏反馈机制。文章基于审计署对精准扶贫政策跟踪审计的具体要求,构建了实现高减贫成效的影响因素框架,以2017—2018年全国17个省、自治区和直辖市的精准扶贫政策实施情况为研究对象,运用模糊集定性比较分析方法(QCA)进行分析,得出以下结论:揭露扶贫领域重大违纪违法问题、监督扶贫项目建设运营情况以及监控扶贫资金使用绩效始终是后精准扶贫政策跟踪审计工作的重点,最后提出两条高效审计路径。

新课改下小学美术课堂的有效教学

从小学教学的现状来看,美术学科的受重视程度并不高,这就使得学生的综合素质无法得到全面提高。广大教育工作者必须改变旧有观念,认识到美术教学的价值所在,特别是要紧随新课改的脚步,对美术课堂教学采用的方法予以转变,寻找切实可行的教学策略,如此方可使得素质教育目标切实达成。

新课改下小学美术教学方式的转变

在小学阶段,美术学科受重视的程度有明显的提升,切实完成好美术教学可以使学生的审美能力大幅提高。从学生的角度来说,美术教学可以对其智力水平的提升起到促进作用,并确保学生全面发展的目标切实达成。美术教学有自身的特征,如形象性、情感性和娱乐性,充分展现这些特征,切实完成好教学工作能保证学生的综合素质得到提升。

风险管理视角下探析华为公司应收账款融资方式

随着买方市场的到来,企业需要通过赊销这一途径获取竞争优势的同时也形成了大量的应收账款。在信用交易下的赊销在目前信用机制尚不完善的情况下,应收账款可能存在着不可忽视的经营风险。出于以上对于应收账款的顾虑,学者在研究应收账款管理时提出了应收账款融资。应收账融资是指企业将其拥有的、未到期的应收账款债权质押或让售给银行和其他金融机构,取得所需资金的行为。这种新型的融资方式在盘活资产的同时规避原有风险。这种融资途径对我国一些融资难的公司持续发展有现实意义。本文采用理论研究和案例分析相结合的方式,结合案例运用比较分析法探析不同风险环境下公司适合的应收账款融资方式。基于三大风险,从融资成本收益角度研究四种风险组合下公司应收账款融资方式的选择。