基于LSTM模型的恐怖袭击事件发生时间预测

针对部分地区恐怖袭击短期内频发的问题,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络模型的恐怖袭击事件发生时间预测方法.首先,建立了恐怖袭击事件演化模型,对局部地区存在的恐怖袭击事件短期内数量剧增现象进行了分析.其次,以演化模型为基础从全球恐怖主义数据库(GTD)中提取出17项代表恐怖袭击事件特性的指标,并构建了用于预测的LSTM模型.采用伊拉克2001年9月至2016年底的恐怖袭击事件数据进行实验分析.结果表明,基于LSTM的预测方法能够较准确的预测短期内恐怖袭击事件的发生时间.

融于LFI的事故问责新机制:基于危化品爆炸事故的纵贯研究

为揭示现行事故调查与问责中存在的问题,探索加强问责威慑效应的途径,对国内三起危化品爆炸事故进行纵贯研究。首先采用定性研究对事故进行比较分析;其次使用Python对典型事故前后的法规与信息动态进行文本挖掘;最后运用问责威慑理论与事故学习理论探索构建有效的化工事故调查问责机制。研究表明:尽管行政问责与法律问责强度不断提升,但问责的威慑效应存在递减趋势,从而未能强化企业在日常生产中的安全要求。重大危险源监控薄弱、企业安全文化建设严重不足,成为后续安全事故频发的潜在根源。因此,需要构建融于事故学习的新型事故调查问责机制,形成关口前移、重视安全风险早期管控、持续提升组织学习力的事故调查问责新路径。

基于事件链及广义随机Petri网的洪涝灾害案例分析

针对2016年6月中下旬至7月初湖北省遭遇的大规模洪涝灾害,提取了由降水状态链、灾害演化链及行为处置链组成的事件链对案例进行描述;利用广义随机Petri网,对于灾害演化及行为处置中的部分过程进行了描述分析;并构建马尔科夫链模型,对于关键因素进行了要素分析;最终证实应急处置工作的迅速开展能有效遏制灾害的蔓延,降低灾害损失的程度。

脑卒中患者康复动机评估工具的研究进展

脑卒中患者康复依从性普遍较低,评估患者康复动机有助于促进患者的康复管理,提升患者康复的积极性及依从性,改善康复结局。该文对脑卒中患者康复动机评估工具进行综述,从脑卒中患者康复动机评估工具的主要内容、应用现状、特点及局限性等方面进行阐述,以期为临床脑卒中患者康复动机评估工具的恰当选择、脑卒中患者康复管理及国内本土化脑卒中康复动机评估工具的研发提供参考。