我国高等教育系统资源配置效率研究——基于成果化和经济化全过程视角

教育具有服务经济社会发展的目的,高等教育系统资源配置的效率已成为影响经济发展质量的重要因素。着眼于高等教育系统资源配置与经济社会发展的关系,可以构建出“资源供给—教育建设—社会发展”的全过程研究框架,综合运用网络二阶段DEA模型和Malmquist指数对我国的30个省(自治区、市)在2006—2020年高等教育系统资源配置效率进行考察,采用Tobit模型进行分析,可以从政府、市场以及高校三个维度梳理出影响高等教育系统资源配置效率的因素。结果显示,我国高等教育系统资源配置全过程效率呈逐年上升的趋势,但成果化和经济化两个子阶段的效率各异。经济化阶段的效率低下是制约高等教育系统资源配置效率提升的关键因素。为此,我国政府应通过加强宏观调控、提升资源供给质量、制订特色化发展方案、着力排除科研成果转化障碍等举措来提高高等教育支撑经济社会高质量发展的效能。

面向飞行全过程的民航事故致因关联网络分析

为提升我国民航安全水平,面向“滑行—起飞—爬升—巡航—下降—进近与着陆”的飞行全过程,提出一种基于关联规则和社会网络分析(SNA)的致因分析方法。首先,搜集中国民航安全信息系统2010—2022年共1051起民航事故案例,结合《控制航行服务程序—培训》,建立基于“人—机—环—管”的民航事故致因体系;其次,采用EasyData数据服务平台进行标注,构建面向飞行全过程的民航事故致因数据集,基于FP-Growth算法挖掘以飞行阶段为规则后项的关联规则;最后,考虑关联规则的共现频率,构建民航事故致因关联网络,开展飞行阶段与事故致因的中心性分析。结果表明:进近与着陆阶段是飞行过程中风险最大的阶段,运行失效、跑道安全事故和客舱安全事故是主要事故类型,在挖掘出的10个民航事故关键致因因素中,人为因素4个、设施设备因素2个、环境因素3个、管理因素1个。

基于网络交互技术的南方电网检修业务全过程调度指挥

随着南方五省区社会经济的持续发展,南方电网设备规模与复杂程度不断增长,目前已成为世界上规模最大的交直流并联电网之一。电网设备规模的日益扩大导致设备计划检修工作量大幅上升,缺陷处理、紧急抢修等非计划性检修任务也同步增加。传统人工调度指挥模式难以满足日渐增长的电网检修需求。因此,基于网络交互技术,设计了一套适应于南方电网检修业务的全过程调度指挥模式,并在实践中证明具有良好的工作效率和准确率,具有一定的示范推广价值。

人工智能在脊柱畸形领域研究热点的可视化分析

背景:随着人工智能技术在治疗脊柱畸形领域的不断完善与进步,已有大量的研究投入到该领域当中,但主要研究现状、热点和发展趋势尚不明确。目的:采用文献计量学的方法可视化分析人工智能在脊柱畸形领域的相关文献,明确该领域的研究热点和不足,为今后研究工作研究提供参考。方法:在Web of Science核心集数据库检索建库至2023年收录的人工智能在脊柱畸形领域相关文献,通过Citespace 5.6.R5和VOSviewer 1.6.19软件对文献数据进行可视化分析。结果与结论:(1)共纳入文献165篇,此领域年发文量呈波动上升趋势,发文量最多的作者是Lafage V,发文量最多的国家是中国。(2)关键词分析结果显示,青少年早发性脊柱侧弯、深度学习、分类、精度和机器人是该研究领域的主要高频关键词。(3)文献共被引和高被引文献深度分析结果显示,人工智能在脊柱畸形领域有3大热点,包括利用U型架构(深度学习卷积神经网络的一种成熟模式)来自动测量影像学参数(Cobb角、棘旁肌准确分割等)、多视图相关网络架构(即脊柱曲度评估框架)及机器人引导脊柱手术。(4)在人工智能治疗脊柱畸形领域,基因组学等机制研究十分薄弱,未来可利用无监督分层聚类等机器学习技术,运用全基因组关联分析等基因组学研究方法,来进行脊柱畸形领域的易感基因等基础机制研究。

智慧供热管理系统在热网切换调控中的问题分析及解决方法

为解决大城市多热源多热网的联合供热调度问题,提出了城市级供热调度总平台的思路,并通过整合多方数据建立了智慧供热管理系统,利用该系统在大数据、云平台方面的优势,可迅速完成多热网负荷切换时的数据迁移与自动控制权限的转移,为负荷切换后快速完成热网平衡调节提供了便利。介绍了智慧供热管理系统在热网调度运行中的作用,同时分析了智慧供热管理系统在热网切换过程中产生的热网波动问题,并探究了解决该问题的方法。

基于整体退火遗传小波网络的计量终端可靠性预测

为了解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性问题,以提高计量终端软件可靠性预测建模的效率及准确性。文章完善了整体退火遗传算法(WAGA),并验证了其具有极强的整体收敛和全局优化能力,利用其全局寻优能力,优化小波神经网络(WNN)的参数,提出基于整体退火遗传小波神经网络(WAGA-WNN)的建模方法;用该方法建立计量终端的软件可靠性预测模型。实验结果表明,该方法可以解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性难题,建立的软件可靠性预测模型效率和准确度较高。

基于二网均温调节曲线的全网自控系统应用

通过控制换热站一次侧电调阀开度调整二次侧温度是站点调控的主要手段。根据站点不同节能等级建筑、不同采暖方式制定对应的二次侧供、回水平均温度,作为电调阀控制器设定值,二网供、回水平均温度实际值温度作为返回值,根据两者的偏差进行调节。基于不同类别的二网均温调节曲线实现了一种快速响应式全网自动控制系统,并进行实际案例应用。研究表明,该调控系统可根据供热负荷变化实现各站点热量按需快速响应式调整,从而达到系统整体节能目的。

基于复杂网络的城市内涝灾害应急管理研究综述

复杂网络理论作为分析大型复杂系统强有力的方法之一,为研究城市内涝灾害应急管理提供了新的思路和研究方法。文中综述了复杂网络在城市内涝灾害应急管理领域的研究现状,首先,结合文献计量法对城市内涝灾害研究热点、历史发展脉络进行分析,系统分析了城市内涝灾害应急管理的研究进程。其次,基于城市内涝灾害应急管理的全过程进一步分析了复杂网络理论的应用情况,并重点梳理了基于复杂网络理论的指标提取和灾中的非线性行为分析的应用过程。一方面对网络特征,包括网络拓扑指标和灾害风险指标进行系统研究,另一方面对复杂网络理论与不同研究方法和不同要素的进一步结合进行梳理。最后,系统地总结了现有研究面临的问题与挑战,并从建模改进、优化策略等方面对未来发展方向与研究趋势进行了分析。

基于改进UNETR++的肝脏分割

肝脏MRI影像的脂肪定量标准化过程中常需要对肝脏感兴趣区域进行手工采样,但手工采样策略耗时且结果多变.基于深度学习方法的全肝分割与手工勾勒的感兴趣区域在进行脂肪定量分析时,变异性误差和不确定性程度更低,性能更优越.在进行全肝分割任务时,为了提升分割性能,本文在UNETR++模型的基础上,进行改进.该方法融合卷积神经网络和Transformer结构各自的优点,增加卷积结构分支用于补足局部特征,同时引入门控注意力机制,抑制不相关的背景信息,使模型更为突出分割区域的显著特征.相比于UNETR++及其他分割模型,改进的方法具有更优的DCS及HD95指标.

基于残差网络模型的速溶全脂奶粉分散性与堆积密度检测方法

针对传统的奶粉品质国际标准检测方法中存在的主观性和滞后性等问题,本研究提出了一种基于残差网络(residual network,ResNet)的奶粉分散性和堆积密度的快速分类检测方法。在本研究中,使用的数据集包括499张在10倍光学显微镜下拍摄的速溶全脂奶粉颗粒微观分布图像,这些图像来自10个不同的样本组。首先,按照国际标准方法检测这10组样本的分散性和堆积密度,进而基于测试结果划分不同的分散性和堆积密度级别。随后,利用这些微观图像对ResNet模型进行训练,以实现对不同样本的有效分类。最终,通过分类结果预测速溶全脂奶粉的分散性、松散密度和振实密度。此外,本研究还对比了ResNet、EfficientNetV2和SwinTransformer等不同深度学习模型的预测效果。结果表明,基于ResNet152的深度学习模型在预测速溶全脂奶粉的分散性、松散密度和振实密度方面表现最佳,其在测试集上的准确率分别达到97.50%、98.75%和95.00%。这些深度学习模型在奶粉品质检测中的出色性能不仅证明了该方法能够实时、准确地预测奶粉的分散性和堆积密度,同时也为奶粉品质的在线检测提供了新的技术途径。

电力工程配电网建设的全过程管理措施

探讨电力工程配电网建设的全过程管理措施,主要从配电网建设的全过程管理面临的问题及相应的解决方案两个方面进行论述。首先,分析了当前配电网建设过程中存在的问题,如项目管理不规范、进度控制不到位、成本管理不精细、质量管理不完善等。接着,提出了一系列有效的管理措施,包括项目计划的制定、资源调配的优化、质量管理的落实、成本控制的加强等方面。最后,总结了电力工程配电网建设的全过程管理措施的重要性以及其对电力工程配电网建设的推动作用。

全视野数字病理图像智能分析

随着数字组织病理学的快速发展,全视野数字病理切片(whole slide imaging, WSI)在医疗领域得到了广泛应用。近年来,深度学习算法的飞速发展为WSI的研究提供了新契机。为更好地分析WSI,充分利用其中丰富的细节信息,通过深度学习算法提取WSI图像特征,进而完成各种下游任务已成为当前的研究热点。本文对WSI图像的智能分析作了综述,首先介绍了利用深度学习进行颜色归一化的方法,随后回顾了不同研究在输入数据筛选方面采用的不同策略。最后,本文总结了深度学习在WSI的分割、分类、预测三大任务中的应用,并探讨了其在WSI应用中面临的挑战和未来的发展方向。

全产业链导向渐进式复合应用型人才培养体系研究——以网络信息安全产业为例

作为正在蓬勃发展的朝阳产业,我国网络信息安全产业总体人才缺乏,但也存在人才供需失衡的问题。目前高校的人才培养课程设置要么来自于学科研究的驱动,要么偏向于较窄的热门就业岗位的需求,不能满足产业各方面的人才需求,也不利于信息安全毕业生的长远职业发展。该文从信息安全全产业链的视角出发,在剖析目前的各类信息安全人才培养方案的基础上,提出新的信息安全复合应用型人才培养方案,为网络信息安全产业培养所需的各类人才提供新的参考解决方案。

基于PCNE分类系统9.0版的全程药学监护在脑梗死患者中的应用价值研究

目的:探讨基于欧洲医药保健网(Pharmaceutical Care Network Europe,PCNE)分类系统9.0版的全程药学监护在治疗脑梗死患者中的应用价值。方法:选取2020年10月—2022年3月上海市浦东新区光明中医医院收治的400例脑梗死患者作为研究对象,将其随机分为PCNE组(n=200)和传统组(n=200),传统组给予传统干预,PCNE组在此基础上给予基于PCNE分类系统9.0版的全程药学监护,比较两组药物相关性问题(Drug Related Problems,DRPs)、用药依从性(Morisky评分)、疾病复发率。结果:PCNE组DRPs发生率和产生原因占比均高于传统组,差异均有统计学意义(χ^(2)=23.169、32.063,P值均<0.01);PCNE组用药依从率高于传统组,差异无统计学意义(χ^(2)=5.659,P>0.05);PCNE组6个月疾病复发率低于传统组,差异无统计学意义(χ^(2)=4.810,P>0.05)。结论:基于PCNE分类系统9.0版的全程药学监护可改善脑梗死患者的DRPs和用药依从性,有利于降低疾病复发率,值得临床推广。

基于人工智能的H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中的进展

病理学是疾病诊断的金标准。利用全切片扫描技术将病理切片转化为数字图像后,人工智能特别是深度学习模型在病理学图像分析领域展现出了巨大潜力。人工智能在肺癌全切片扫描中的应用涉及组织病理学分型、肿瘤微环境分析、疗效及生存预测等多个方面,有望辅助临床进行精准治疗决策。然而标注数据不足、切片质量差异等因素也限制了病理学图像分析的发展。本文总结了肺癌领域利用人工智能手段进行病理学图像分析的应用进展,并对未来发展方向进行展望。

过程性多元化考核的设计与实践

针对仅通过期末笔试考核学习效果存在的问题,以“工业控制网络”课程为例,对过程性多元化考核进行了研究。取消了期末笔试环节,设计了平时表现、章后测试和设计与调研报告三个环节,通过“平时表现”和“章后测试”把握学生学习状态,动态调整授课重点。报告环节与课程知识紧密配合,分别培养学生的协议设计、集成设计、单元设计和终身学习能力。为了保证评价的客观性和公正性,设计了成绩定量计算方案。改革举措在线下和线上课程中经过了多年的实践,取得了较好的效果。

网络货运场景下订单整合问题研究

针对网络货运订单整合问题,文章将整合过程分为2个阶段。首先,在订单预处理阶段,按需求和目的地将订单进行归类。然后,根据单车最优和全体车辆最优原则,建立包含综合满载率、收益率、综合匹配率的整合模型。采用遗传算法求解,利用某网络货运公司实际数据进行验证。研究结果显示:以单车最优为目标时,单车各项指标显著提高,单车利用率明显提升;而以全体车辆最优为目标时,各车参数均衡性高,实现了车辆配置的优化与平衡。

基于制浆全过程关键污染指标分析的“降污减排”策略研究

造纸行业废水是工业废水的主要来源之一,在国内外都是工业源重点调查行业。减少清水用量与增加生产体系浆水利用率是近年来实现降污减排主流策略,但生产过程浆体系污染物定量、迁移方向以及水循环节点常规污染物指标特征尚不明确。本文选取广西某制浆企业为例,通过检测该企业制浆全过程制浆体系、循环用水节点常规污染指标,结合数据绘制制浆体系的常规污染指标迁移图,分析生产用水循环管理系统,从用水结构优化探索源头减排新策略。

大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法

针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案。结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试。结果表明,当学习率为0.010时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近。

配网抢修智慧指挥全流程管控系统设计

为了扩大配网抢修过程中的管控规模、降低风险和损失,设计了配网抢修智慧指挥全流程管控系统。在硬件部分,针对系统实际应用功能设计硬件整体结构,根据IEC 61850标准,利用电缆和三轴磁传感模块优化电子互感器的接口电路,以提升电流与电压信号的传输性能。在软件部分,基于多维数据云调控技术进行数据采集与融合,完成配网抢修智慧指挥全流程管控系统设计,以实现抢修看板可视化管控。测试结果表明,所提方法与理想方法之间的关联度指标优于其他对比方法。该设计可降低配网抢修风险。