并发关系模式合成数据源生成方法

采用统计学知识中的指数分布、泊松分布和正态分布,并针对并发关系模式挖掘算法的特点与需求,给出了并发关系模式合成数据源的生成方法.

基于矩阵的并发关系挖掘算法在新冠病毒变异分析中的应用

新冠病毒(SARS-CoV-2)在全世界范围内传播的过程中不断发生变异,不断出现新的变异株给新冠病毒的研究与防治带来了巨大困难。本文以结构关系模式挖掘为基础,结合生物变异特点,提出生物变异结构关系挖掘。生物变异结构关系挖掘由并发变异关系、互斥变异关系、关联变异关系三部分组成。本文主要介绍挖掘新冠病毒基因序列的并发变异关系,探究新冠病毒变异序列之间的关系并研究算法的效率。

众创空间创新发展多重并发因果关系与多元路径

运用模糊集定性比较分析方法,从内因与外因两个维度,分析不同地区众创空间创新发展影响因素和多元路径。结果表明,人才、资金、行为、经济、政策、技术、市场是重要影响因素,并且它们之间存在一种多重并发因果关系。其中,人才、资金和行为是众创空间创新发展的充分不必要条件;单个变量都不足以构成必要条件,它们需要通过排列组合发挥复合效应;不同地区促进众创空间创新发展的路径共有5条,可整合归纳为内部驱动型、外部驱动型、双轮驱动型、资源驱动型4种构型。

高技术产业创新能力的多重并发因果关系与多元提升路径

以我国30个省为样本,基于组态视角,运用模糊集定性比较分析方法,从价值链角度探索高技术产业创新能力的多重并发因果关系和多元提升路径。实证结果表明:在技术研发阶段,人力、资本和市场是高产出能力的必要条件,政府支持是充分非必要条件,其中人力很重要,资本与市场是关键,政府支持的影响不明显,并得出市场驱动型、内部导向型和内外整合型三种构型,共6条多元提升路径;在经济转化阶段,人力、资本和科技实力是高产出能力的充分条件,其中只有技术改造经费影响不明显,其他变量都是关键,并得出全面驱动型和人才导向型两种构型,共4条多元提升路径。该结论解释了创新能力单因素影响研究结论不一致的原因,并为各类路径适用地区提升创新能力提供了参考。

面向异构架构的关系型算子并发计算框架OmegaDB

数据库系统的不同查询之间存在访问数据路径重叠和计算共享的可能,而工作负载中的查询分批处理称为多条查询一次执行(Multiple-Query-at-a-Time)模型。一些已开发的多查询处理框架已经被证明有效,然而都缺乏构建完整查询处理和优化方法的普适框架。在基于等价变换来构建查询时算子合并优化框架的基础上,提出一种面向异构架构的关系型算子并发计算框架OmegaDB。该框架通过研究面向GPU的关系算子流批计算模型并构建关系数据查询流水,在CPU-GPU异构架构上实现了聚合多查询的流批计算方法。在实验及原型实现上,通过理论分析和实验结果验证OmegaDB相对传统关系型数据库管理系统(RDBMS)所具备的优势,以及OmegaDB利用新硬件的潜力。根据基于传统关系代数规则的多条查询一次执行模型的查询优化框架的理论研究,提出多个优化方法并展望未来研究方向。使用TPC-H商业智能计算作为基准测试程序,实验结果表明OmegaDB与现代先进的商业数据库系统SQL SERVER相比,在消耗更低的磁盘I/O和CPU时间的情况下,最高可以达到24倍的端到端加速。

产业结构升级的多重并发因果关系和非对称性——基于模糊集定性比较分析

以中国31个省份为案例,运用模糊集定性比较分析(fussy-set Qualitative Comparative Analysis,fs QCA)技术,从组态视角分析产业结构升级的影响因素,得出导致我国各地区高产业结构层次和低产业结构层次的条件组态。研究结果表明,高人均GDP、高进出口贸易总额、高技术创新水平构成的组态,以及高人均GDP、高FDI、高人力资本水平的组态可以带来高产业结构层次,同时导致低产业结构层次的组态共五种。考察了条件组态而非单个变量对产业结构升级的影响,得出导致高和低产业结构层次的不同路径,这两方面体现了高、低产业结构层次及其原因具有多重并发因果关系;同时,探讨了产业结构升级及其影响因素的因果非对称性。

2型糖尿病患者肠道菌群失调与其并发症关系的研究进展

2型糖尿病会引起患者各器官、组织、细胞长期处于高血糖状态中,随着疾病的发展,机体中的大血管、微血管、肾脏、心脏、肝脏、神经、眼部等均会出现不同程度的损伤,诱发各类并发症,包括糖尿病肾病、心血管疾病等,严重威胁患者的生命安全,并增加致残率与病死率[1,2]。有研究指出[3],有超过50%的2型糖尿病患者病程一旦超过10年,就非常容易出现多种并发症。肠道菌群是影响机体能量代谢的重要因素,一旦出现肠道菌群失调,便会影响糖脂代谢,降低能量摄入,增加炎症反应等[4]。

急性下壁心肌梗死溶栓治疗与并发症关系的分析

目的探讨急性下壁心肌梗死溶栓治疗与并发症关系。方法选取我院2014年1月至2016年12月收治的90例急性下壁心肌梗死溶栓治疗患者作为研究对象,使用随机数字表法将90例患者随机分为对照组和观察组各45例,对照组患者使用尿激酶溶栓治疗,观察组患者使用半量瑞替普酶进行溶栓治疗。治疗结束后,对比两组患者血管再通率,以及出现并发症的概率。结果治疗结束后,观察组患者血管再通率明显优于对照组患者,且治疗后出现并发症的概率也明显低于对照组,两组数据差异显著(P<0.05),有统计学意义。结论两种治疗方法取得效果不同,出现并发症的概率也不同,使用半量瑞替普酶治疗效果明显优于尿激酶,值得临床推广应用。

并发序列模式挖掘方法研究

提出并发关系的概念,在此基础上给出并发度的概念,进而提出并发序列模式的概念。给出了用于挖掘并发序列模式的方法——基于支持向量的并发序列模式挖掘方法。该方法通过产生序列模式的支持向量求得2-分支并发序列模式及其支持向量;然后通过(k-1)-分支并发序列模式的支持向量和序列模式的支持向量产生k-分支并发序列模式及其支持向量,进而求得所有k分支并发序列模式。实验中采用IBM数据生成器产生的合成数据源对算法进行了验证实现,实验表明算法是有效和可行的,在不同的支持度和最小并发度下,挖掘得到并发序列模式总数随最小并发度的增大呈指数递减。

在频繁序列模式中挖掘并发序列模式

结构关系模式挖掘是本课题组提出的一种新的数据挖掘理论,主要研究序列之间的并发关系、互斥关系、重复关系等.并发序列模式挖掘是结构关系模式挖掘的重要组成部分.文中从序列间的相对关系出发研究并发关系,给出并发序列模式的相关性质,并对现有并发序列模式挖掘算法进行优化.通过实验对比可以看出:该算法根据并发序列模式的反单调特性和非平凡特性,对挖掘结果进行大幅精简,使得挖掘更有实际意义.

并发序列模式挖掘在学生成绩分析中的应用

将并发序列模式挖掘应用于学生成绩分析,可以帮助高校调整教学内容,预测学生学习效果,从而促进学生的学习和教学质量的提高.以学生各学期科目成绩为数据源,设计实现算法BV,在挖掘得到序列模式的基础上,计算每个客户序列的分支向量,并以此为基础进行并发序列模式挖掘.通过实验可以看出,在时间效率上,改进算法优于支持向量的并发序列模式挖掘算法;课程成绩并发序列模式随着并发度和支持度的不断增大,在某一取值处,达到峰值,然后逐渐减少;算法在高校学生科目成绩上进行实验,得到了有指导意义的并发集.

维生素D与2型糖尿病微血管并发症

维生素D是一种类固醇激素,除了可协同甲状旁腺激素调节钙、磷的代谢以外,还可与受体特异性结合产生广泛生物学作用,通过介导免疫调节、稳定血糖、减轻胰岛素抵抗、抑制炎症反应、抗纤维化等多种机制起到保护作用。

凝血因子Ⅶ及其基因MspI多态性与高血压合并脑梗死的相关性

探讨血浆活化凝血因子Ⅶ及其基因MspI多态性与中国汉族人高血压合并脑梗死的关系。采用侯选基因及病例—对照的方法 ,以聚合酶链反应及限制性内切酶片段长度多态性分析技术 ,对高血压组、高血压合并脑梗死组及正常对照组进行凝血因子Ⅶ基因MspI多态性分析并确定基因型 ,同时采用重组可溶性组织因子法测定血浆活化凝血因子Ⅶ水平。结果发现 ,与高血压组比较 ,脑梗死组血浆活化凝血因子Ⅶ水平显著增高 (2 .78± 0 .5 9比2 .5 3± 0 .6 2 μg L ,P <0 .0 5 ) ;高血压组与正常对照组比较差异无显著性 (2 .5 3± 0 .6 2比 2 .4 1± 0 .6 1μg L ,P >0 .0 5 ) ;Logistic回归分析显示 ,血浆活化凝血因子Ⅶ水平增高是高血压合并脑梗死的重要危险因素 (OR =1.134,P <0 .0 5 ) ;凝血因子Ⅶ基因型频率分布符合Hardy Weinberg平衡定律 ,基因型及等位基因频率分布在各组间差异均无显著性 (P >0 .0 5 ) ;各组血浆活化凝血因子Ⅶ水平均与凝血因子Ⅶ基因多态性显著相关 ,M1 M1 纯合子血浆活化凝血因子Ⅶ水平显著高于M2 等位基因携带者 (P <0 .0 5 )。以上提示 ,血浆活化凝血因子Ⅶ水平增高是高血压合并脑梗死的重要危险因素 ,并受其基因MspI多态性的影响。

MODELING METHOD FOR CROSSCUTTING CONCERNS IN CONCURRENT SOFTWARE SYSTEM

A method for modeling crosscutting concerns in the concurrent software system is presented based on the aspect-oriented（A-O） technique and the statechart of unified modeling language （UML）. Modeled with UML statechart diagrams, the primary system functions and corresponding traversal features are enveloped into various orthogonal regions of a composite state. The mutual relationships between orthogonal regions are implied by the orders of broadcast events. Using a modular transition system as a basic computational model, the formalization description of A-O statechart models is proposed. The precise semantics of model elements and modeling procedures is given. The example study indicates that the separation strategy of crosscutting concerns is implemented in the design phase of the concurrent software system with this method. Meanwhile, the software modeling method has advantages of loose coupling, adaptability and traceability.

民航企业绩效提升的多重路径研究——基于模糊集定性比较分析

随着民航产业的快速发展,各航空公司之间的竞争逐步加剧,绩效管理已经成为提升市场竞争力的重要手段。以12家国内外上市航空公司为研究对象,应用模糊集的定性比较分析方法从组态视角探讨民航企业经营绩效提升的路径选择及其前因条件,分析企业规模、运营效率、服务质量、高管结构等因素的交互作用。研究发现,高客座率和低旅客投诉率的组态以及企业规模较大、女性高管较多的组态可以带来较高的绩效,且在大规模航空公司中,企业运营效率与服务质量具有替代效应,而导致低企业绩效的组态只有两种。考察了条件组态而非单个变量对企业绩效的影响,得出导致高、低绩效的不同路径,体现了高、低企业绩效及其原因具有多重并发因果关系,并验证了民航企业经营绩效提升及其影响因素的因果非对称性。