基于人工智能的大数据分析方法

信息智能化技术的发展速度和衍生的各种技术工具成为社会转型发展的技术支持,尤其在大数据领域,人工智能技术的应用为数据采集速率、数据识别准确率等方面带来极大提升。基于此,本文对当前时代下大数据分析的重要性进行探讨,并围绕人工智能技术分析以此为基础的大数据发展网络技术设计,在掌握数据挖掘人物之后对大数据人工智能分析方法进行研究,具体包括及其学习、深度学习、计算智能等方面。

2010至2019年重庆地区戊型肝炎病毒感染血清学特征分析

目的 :从血清学特征分析2010至2019年重庆地区人群戊型肝炎病毒(hepatitis E virus,HEV)感染趋势,探讨抗-HEV抗体(IgM、IgG)在临床戊型肝炎(hepatitis E,HE)中的诊断价值。方法:回顾性分析2010至2019年重庆医科大学附属第一医院血清学抗-HEV抗体(IgM、IgG)实验室数据及临床资料;分析单抗-HEV IgM阳组、单抗-HEV IgG阳组、抗-HEV IgM和IgG双阳组及对照组之间肝功能指标的差异性以及抗-HEV抗体阳性结果与临床HE诊断的符合率。结果:2010至2019年抗-HEV抗体总阳性率8.4%(IgM阳性率2.4%,IgG阳性率6.8%),HEV感染呈逐年上升趋势,以抗-HEV IgG阳性率上升为主,2012年最低,为1.7%;2018年最高,为12.4%;抗-HEV IgM阳性率无上升趋势,2016年最低,为1.2%;2010年最高,为4.2%。HEV感染季节和性别分布无统计学差异(P>0.05)。50岁以下人群HEV感染率随年龄增长而升高(P<0.017),50岁以上人群维持在较高水平。双阳组的HE诊断符合率最高,为96.3%;单抗-HEV IgG阳组最低,为3.2%(P<0.017)。结论:HEV感染逐年增加,以既往感染为主,单项抗-HEV IgG指标的诊断价值有限,临床HE的诊断应以肝功能异常同时伴抗-HEV双阳或单项抗-HEV IgM阳为主要标准,为了进一步研究HEV感染特征应推进HEV RNA和HEV Ag的检测。

牛脑包虫的治疗和预防

牛脑包虫病是由多头绦虫的幼虫在牛脑位置寄生而引起的一种较为常见的寄生虫病。牛脑包虫病一旦发生,不仅会导致牛只出现脑炎以及脑膜炎,同时有可能引起牛只的死亡,进而造成严重的经济损失。由于脑包虫寄生位置、包囊大小以及包囊对牛脑所产生压力的各不相同,导致牛只患病以后往往会表现出不同的临床症状,进一步增加了该病的预防以及治疗难度。

工业与信息化管理运用分析

工业信息化管理是当前推动工业企业良好发展的重要路径,为了确保工业领域对信息化管理模式实现有效运用,还需要了解信息化的内涵和实践运用时遇到的不足之处,再进一步分析工业企业运用信息化管理的有效路径。

预防犊牛腹泻疾病的措施

作为犊牛养殖过程中较为常见的一种疾病,犊牛腹泻一旦发生,往往会导致犊牛的夭折。就犊牛腹泻发生的原因进行了具体的介绍,同时提出了有效的预防措施,希望能够为同行提供参考以及借鉴,从而有效减少该病的发生率以及死亡率。