异构数据融合驱动的股市波动预测研究

由于股票市场具有复杂性、动态性和混乱性等诸多特点,其波动易受各种信息源的影响,因此对其预测具有相当的挑战性,而机器学习方法的应用在目前取得了一定的成功。文章从深度学习方法出发,融合多种数据源,提出一种异构数据融合驱动的神经网络模型,探索股市舆情、量化指标与股价波动的内在联系,以及媒体信息对股市波动的影响机制。

高等院校食品抽样微生物检测

依据食品安全国家标准实验方法,建立与探讨适合于校园食品微生物检测方法,为校园食品安全预防与卫生管理提供科学依据。选取校园食品"紫菜卷"为检测样本,采用平板菌落计数法测定菌落总数,多管发酵法测定大肠菌群和粪大肠菌群,肠杆菌科E75/15鉴定系统鉴定可疑菌落。样品菌落总数值为385CFU/m L。

运用品管圈模式提高临床全肠外营养合理应用率的效果评价

目的运用品管圈管理方法,提高临床全肠外营养合理应用率,规范TPN的合理应用,保证临床营养支持的安全性与合理性。方法按照品管圈问题解决型的方法,对影响临床全肠外营养合理应用率的原因进行分析、寻找对策、实践检验,提高临床全肠外营养合理应用率。结果通过品管圈活动,找出造成TPN不合理应用的关键环节,制定相关制度并优化流程。结论运用品管圈模式提高临床全肠外营养合理应用率(由65.22%上升为85.32%),改善全肠外营养液成品质量,为患者提供了安全有效经济合理的营养支持治疗。