基于极值理论的ARMA-GARCH-M类模型及实证分析

为预测金融资产回报序列的极端风险,用ARMA-GARCH-M类模型处理回报序列的异方差性,风险溢价性.结合EVT方法捕捉回报序列分布厚尾的优势,建立两个度量金融市场极端风险的模型:EVT-ARMA-EGARCH-M模型与EVT-ARMA-TGARCH-M模型.最后以苹果公司股票数据为实例,证实了两个模型都能很好的刻画极端风险.

糖尿病肾病模型:动物模型、二维细胞模拟及三维类器官模型

背景:近几年来,人类多能干细胞衍生的肾类器官及糖尿病肾病啮齿动物模型取得了一定的进展。然而,由于糖尿病肾病发病受环境因素及遗传因素共同作用,发病机制复杂,并且对于此类患者的临床治疗方法需要因人而异。因此,需要开发更灵活和综合的方法,从而发现强有力的临床前证据,以支持对糖尿病肾病患者进行更有针对性的干预。目的:从动物模型、二维细胞培养模拟及三维类器官模型等方面综述了糖尿病肾病模型的研究进展,为进一步的研究提供线索和思路。方法:以“糖尿病,糖尿病肾病,糖尿病肾病模型,糖尿病肾病动物模型,类器官,肾脏类器官,糖尿病肾病细胞模型,糖尿病肾病病证结合动物模型”为中文检索词,“Diabetes,diabetic nephropathy,diabetic kidney diseases,diabetic nephropathy models,diabetic nephropathy animal models,organoids,diabetic and organoids,diabetic and kidney organoids,kidney organoids,diabetic nephropathy cell models,diabetic nephropathy syndrome combined animal models”为英文检索词,检索中国知网及PubMed数据库,最终纳入101篇文献进行综述分析。结果与结论:糖尿病肾病体内模型和体外模型是深入研究糖尿病肾病发病机制的有力工具。动物模型可以观察到多系统之间的相互作用;二维细胞培养操作简便且成本较低;新兴的肾类器官填补了二维和整体水平之间的空白,无种属差异且一定程度模拟了人肾脏的复杂性。随着类器官技术的不断发展,肾类器官有望为探索糖尿病肾病的发病机制、病理生理过程和药物筛选提供一个新的视角。

基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.

胃癌类器官模型应用于个性化药物筛查的可行性

背景:术后辅助化疗是治疗胃癌的常用方法,但患者对化疗的反应存在很大的差异,需要一种新的临床治疗前模型,来指导胃癌患者的个性化药物治疗。目的:构建基于胃癌组织的类器官模型,探讨其在个性化药物筛查中的应用价值。方法:收集20例胃癌患者术中切除的组织标本,消化分解后与基质胶混合种板,添加含有表皮生长因子和成纤维细胞生长因子10的类器官培养基进行培养。采用苏木精-伊红染色和免疫组化染色对胃癌类器官及原始肿瘤组织进行病理形态学及免疫分子标记同质性验证。通过对卡铂、伊立替康、氟尿嘧啶、奥沙利铂、紫杉醇、表阿霉素等6种药物进行药物敏感性筛查,评估胃癌类器官模型用于药物筛查的可行性。结果与结论:成功培养14例胃癌类器官,类器官的形态及生长特性存在个体性差异,所有类器官均可稳定传代、冻存、复苏。胃癌类器官保留了与原发肿瘤相同的形态学特征及免疫分子表达。6例类器官对6种化疗药物表现出了不同的药物敏感性,初步证实了胃癌类器官作为体外药物筛查模型具有可行性。

采动岩层整体移动“类双曲线”理论模型及验证——从二维“类双曲线”到三维“类双曲面”模型

煤炭开采会引起上覆岩层自下而上变形、破断及移动,并导致地表沉陷等问题,其本质是一个力学过程,故亟需发展基于岩层破断力学机理的移动理论模型。首先简要回顾了国内外岩层移动理论模型,然后重点介绍了本团队近年来在岩层整体移动理论模型方面的研究进展。基于不同层位岩层的破断形态的力学分析和相似模拟试验结果,提出了采动覆岩整体移动“类双曲线”模型,其顶点大约位于上覆岩层主关键层的层位。进而建立了岩层移动内外“类双曲线”整体模型,给出了采动覆岩内外整体移动表达式及物理意义参数体系。针对不同覆岩和煤层赋存条件,分析了岩层整体移动“类双曲线”模型的演化规律。在此基础上,进一步将二维“类双曲线”拓展到三维“类双曲面”模型,建立了采动覆岩全空间“类双曲面”立体移动模型,该模型包含“类单叶”和“类双叶”双曲面。该理论模型是在我国很多前辈及学者的研究基础上,从系统科学的角度考虑岩层的整体移动规律,初步形成了采动覆岩整体移动“类双曲线(面)”理论模型框架,希望能为我国煤炭科学开采提供理论指导。

碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌致血流感染风险预测模型的构建

目的构建碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌(CRKP)致血流感染(BSI)风险预测模型。方法回顾性分析秦皇岛市第一医院2019年1月-2022年6月253例肺炎克雷伯菌致BSI患者的临床资料,将2019年1月-2021年12月收治的患者(223例)作为模型组,2022年1-6月收治的患者(30例)作为验证组。根据是否检出CRKP将模型组患者分为CRKP亚组(56例)和碳青霉烯类敏感肺炎克雷伯菌(CSKP)亚组(167例),对两亚组患者性别、年龄、合并基础疾病等基本信息进行单因素分析和多因素Logistic分析,筛选CRKP致BSI的独立危险因素并构建风险预测模型;以验证组患者为对象,对所建模型进行验证。结果患者入住重症监护病房(ICU)、使用免疫抑制剂和经验性抗感染治疗中使用碳青霉烯类抗菌药物、抗革兰氏阳性球菌药物是CRKP致BSI的独立危险因素(比值比分别为3.749、3.074、2.909、9.419,95%置信区间分别为1.639~8.572、1.292~7.312、1.180~7.717、2.877~30.840,P<0.05);所建风险预测模型的P值为0.365,模型受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)为0.848(95%置信区间为0.779~0.916,P<0.001),分值临界值为6.5。用于验证组患者时,模型预测的总体准确率为86.67%,其生存曲线的AUC为0.926(95%置信区间为0.809~1.000,P<0.001)。结论患者入住ICU、使用免疫抑制剂和经验性抗感染治疗中使用碳青霉烯类抗菌药物、抗革兰氏阳性球菌药物是CRKP致BSI的独立危险因素;基于上述因素所建的CRKP致BSI风险预测模型的预测准确性良好。

耐碳青霉烯类肠杆菌感染的危险因素分析和列线图预测模型的构建

目的探讨该院住院患者耐碳青霉烯类肠杆菌(CRE)的耐药特征和危险因素,以及建立列线图模型预测患者发生CRE感染的可能性。方法回顾性选取2018年7月至2023年2月江苏大学附属句容医院住院患者中发生CRE感染的81例患者(81株CRE)作为CRE组,按1∶1原则随机选取同期确诊为碳青霉烯类药物敏感的肠杆菌科细菌(CSE)感染患者81例(81株CSE)作为CSE组。分析CRE组患者标本来源和菌种分布;比较两组患者的基本信息、基本健康状况、侵入性操作史、抗菌药物使用情况等临床资料;采用多因素Logistic回归模型分析住院患者发生CRE感染的影响因素;绘制发生CRE感染的列线图预测模型,并采用校准曲线进行模型性能评估。结果检出CRE的标本主要为痰液标本[72.84%(59/81)],菌株以肺炎克雷伯菌最多见[46.91%(38/81)]。多因素Logistic回归分析结果显示感染前3个月内手术、感染前使用碳青霉烯类药物、感染前使用加酶抑制剂、合并心脑血管疾病及感染前半年内住院次数≥2次是发生CRE感染的危险因素(P<0.05),依此建立该院住院患者发生CRE感染的列线图模型。内部验证结果显示,列线图模型预测CRE感染的C-index为0.898(95%CI:0.849~0.948)。结论本研究构建的列线图模型对该院住院患者发生CRE感染有较好的预测作用,有助于临床早期筛查CRE感染的高风险患者,医务人员可据此制订个体化防治策略,从而降低CRE感染的可能。

肯氏Ⅰ、Ⅱ类牙列缺损数字化印模及模型在可摘局部义齿中的应用

目的评估肯氏Ⅰ、Ⅱ类牙列缺损数字化印模及树脂模型技术在可摘局部义齿(RPD)中的应用效果。方法选择肯氏Ⅰ、Ⅱ类牙列缺损患者,按照义齿制作流程分组:数字化印模/树脂模型/钴铬合金铸造支架组(A组)、数字化印模/树脂模型/激光打印钛支架组(B组)、藻酸盐印模/石膏模型/钴铬合金铸造支架组(C组)、藻酸盐印模/石膏模型/激光打印钛支架组(D组),每组40例。对最终完成的RPD在口内就位情况进行检查,评估指标包括卡环固位力、连接体和基托在口内的密合度、咬合准确度,各项指标评估分值使用Kruskal-Wallis秩和检验进行分析。结果4组RPD各项指标的评分值差异无统计学意义。结论利用数字化印模及树脂模型完成的铸造钴铬合金和激光打印钛支架式RPD能够满足肯氏Ⅰ、Ⅱ类牙列缺损患者的临床修复要求。

基于Stacking模型的学术论文多标签分类系统构建

学术论文高质量多标签自动分类是推动学术研究发展的关键程序之一。本研究利用Stacking模型将随机森林、支持向量机、极限树、极端梯度提升和神经网络五个分类器融合为一个异质集成分类器,并利用基于问题转换思想的多二分类模型将该分类器应用于学术论文多标签分类。根据学术论文的特点,依次实现了与之配套的论文特征提取模块、TF-IDF加权模块、数据预处理模块,最终构建成一个面向学术论文的多标签分类系统。仿真实验验证了本研究构建的学术论文多标签分类系统在处理学术论文多标签分类问题时,较传统的单模型分类器或同质集成模型分类器在泛化能力、稳定性与准确率方面都有一定程度的提升。图9。参考文献21。

ICU患者耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌感染风险预测模型的构建

目的构建ICU患者耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌(CR-PA)感染的预测模型并验证其效能。方法选择2021年1月至2022年12月在苏州市立医院ICU发生铜绿假单胞菌(PA)感染的846例患者作为研究对象,并将其分为模型组(n=507)和验证组(n=339)。收集患者的临床资料,使用单因素分析和多因素Logistic回归分析其发生CR-PA感染的影响因素,并通过R统计软件建立列线图预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线(DCA)评价模型并通过验证组验证模型。结果多因素Logistic回归分析结果显示,住院时间≥14 d[OR=5.01(95%CI:2.97~8.46)]、碳青霉烯类药物使用时间≥7 d[OR=6.52(95%CI:3.39~12.52)]、使用机械通气[OR=4.35(95%CI:2.20~8.60)]、合并下呼吸道感染[OR=4.56(95%CI:2.42~8.58)]、检出前使用抗菌药物[OR=1.88(95%CI:1.11~3.20)]和清蛋白≤30 g/L[OR=2.09(95%CI:1.19~3.69)]是ICU患者发生CR-PA感染的独立危险因素(P<0.05),据此构建风险预测模型。建模组和验证组验证该模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.880(95%CI:0.850~0.910)和0.878(95%CI:0.838~0.918)。校准曲线显示该模型具有较好的校准度。DCA显示该模型有较好的临床效用。结论该研究构建的模型预测效果良好,可以帮助临床医生识别高风险患者并采取相应的预防和干预措施,从而减少CR-PA感染的发生率。

高级别浆液性卵巢癌类器官模型的建立及鉴定

目的 建立并鉴定高级别浆液性卵巢癌类器官模型。方法 选取行卵巢癌细胞减灭术的10例高级别浆液性卵巢癌患者的卵巢癌组织,将卵巢癌组织消化成单细胞,在基质胶中培养7天,构建高级别浆液性卵巢癌类器官模型。比较类器官与原发肿瘤的形态学特征、免疫组化特征和苏木精-伊红(HE)染色结果。结果 10例患者的高级别浆液性卵巢癌类器官模型均成功构建。光学显微镜显示类器官数量可观,形态呈类圆形3D立体结构。HE染色显示,在高倍镜下,类器官细胞核异型性明显,局部区域形成微乳头状结构。免疫组化显示黏蛋白16(MUC16)强阳性,p53弥漫性强阳性,类器官与原发肿瘤的免疫组化染色情况一致。结论 体外成功构建的高级别浆液性卵巢癌类器官模型具有明显的上皮性特征,与原发肿瘤高度相似,可用于卵巢癌的药物筛选和基础研究建模。

基于Kano模型的购物类APP交互界面设计研究

为了给购物类APP交互界面设计提供更好的方法借鉴,文章基于Kano模型,对购物类APP交互界面的需求属性进行分类,通过结合用户对交互界面功能的偏好及Better-Worse指数分析法,绘制出功能分布象限图,进而确定用户在交互界面中的实际需求。这样的方法,使得设计师能够有针对性地对购物类APP交互界面进行设计,有效地提升用户的满意度。在实际应用中,Kano模型的应用使得购物类APP的交互界面设计更加契合用户需求,以期为相关设计提供一定的参考。

基于KANO模型的乡村景观要素聚类研究——以福建省南平市延平区大禄村为例

以大禄村作为案例,基于KANO模型,通过调查问卷和数据分析,对乡村景观7个主要素、21个子要素进行了分类和分析,探讨了乡村景观要素的满意度与分类关系,并根据分析结果提出了优化策略,为大禄村的乡村景观规划和设计提供了科学指导依据,对促进乡村振兴具有重要意义。结果表明,植物品种丰富度等12个子要素为魅力属性(A),地形地貌特色度1个子要素为期望属性(O),植物景观视觉特征等4个子要素为必备属性(M),商业普及度等4个子要素为无差异属性(I)。

基于CIPP评价模型的财会类课程思政评价体系构建

课程思政实践与评价是推进课程思政融入专业课程的核心环节。文章采用CIPP评价模型,从背景评价、输入评价、过程评价和结果评价4个方面构建了包含43个指标的财会类课程思政评价体系,并就课程思政评价实施的不同指标处理和评价方法选择提出建议,以期为了解财会类课程思政开展效果和实现持续性改进提供相关参考。

一种对激素具有反应性的大鼠阴道类器官模型建立及鉴定

目的:构建一种生理相关的、对激素具有反应性的大鼠阴道类器官模型。方法:取大鼠阴道组织,通过酶解、消化等方法分离获得原代大鼠阴道上皮细胞,包埋于基质胶中并使用改良类器官培养基进行3D培养。HE染色观察类器官形态特征,免疫荧光对阴道上皮特异性角蛋白和增殖相关蛋白等进一步进行表征。雌、孕激素处理验证阴道类器官对激素的反应性。结果:大鼠阴道类器官呈直径约100μm的实心球状。HE染色显示其由多层上皮细胞构成,免疫荧光染色显示其表达的Krt5/8、Krt15、Ki67、TP63等阴道上皮标志物,与原始阴道上皮组织一致。大鼠阴道类器官对雌激素和孕激素产生应答反应,雌激素处理后,阴道上皮终末分化标志物Krt6b、Krt13和增殖标志物Ki67等基因表达水平升高。结论:使用基质胶包埋,类器官培养基浸润培养的方法,成功构建一种对激素具有反应性的大鼠阴道类器官模型。

基于KANO模型分析的生态乡村景观设计需求聚类研究——以长三角地区乡村聚落为例

文章通过数据分析、用户访谈、文献研究、田野调查等方法,深度挖掘生态型乡村景观的设计需求,利用全面质量管理KJ法整合用户需求卡片;编制KANO模型问卷,依据调研结果对生态乡村景观设计需求进行属性分类;结合Better-Worse系数明确构成优先级分析的设计依据。研究得出3项必备型需求、5项期望型需求、2项魅力需求的优先等级,提供详细的解决方案与研究思路。运用KANO模型分析生态乡村景观各项设计要素属性与优先级,为生态景观设计提供了依据与方向,有利于丰富现有生态型乡村景观。

基于凝聚层次聚类算法的ATT&CK模型改进

在应用ATT&CK模型(网络攻击模型)进行网络安全威胁分析的过程中,ATT&CK模型提供的技术集合过于复杂。针对ATT&CK模型应用复杂的问题,论文对模型的技术集进行聚类简化研究,提出了基于聚类算法的模型改进方法,首先对ATT&CK模型的技术集合进行量化和聚类趋势评估,然后对量化的数据应用凝聚层次聚类算法得到简化的聚类结果,最后通过实验验证模型改进有效性。

基于AHP-灰色聚类模型的舰艇自身抗损能力评估方法

针对当前舰艇平台性能评价标准不一的问题,尤其是如何更好评价定性指标的问题,探究一种客观公正的评价方法。以舰艇自身抗损能力为研究对象,提出层次分析(AHP)-灰色聚类模型在自身抗损能力综合评估的应用,并在分析研究舰艇自身抗损能力影响因素的基础上建立评估指标体系。运用AHP确定各指标权重,针对舰艇自身抗损能力的各项评价指标,基于专家打分法的打分结果,应用灰类的白化权函数进行数据归一化处理,得到各项评价指标的分数值。根据指标评价体系以及各项指标的权重和分数值,对舰艇自身抗损能力进行综合评价。实例分析结果表明,该方法使用便捷,能够对舰艇自身抗损能力进行客观公正的评价,可为舰船自身抗损能力综合评估提供指导。

类器官及其芯片--生物医药研究的新模型

体外培养的哺乳动物和人的组织、器官作为生物、医药研究的模型,经历了100余年的探索及进步,历久弥新。经过最初40年的外植物三维(explant,3D)培养阶段,到中间50~60年的细胞系(2D)建立,迎来了当下的2个阶段的结合——类器官培养(获取游离单细胞后再进行3D培养)时代。类器官模型第一个热潮在20世纪70年代,目前又迎来了空前高涨的第二个热潮。类器官是由具有增殖能力的细胞在特定的3D体外微环境中自组织发育而来,能够高度模拟体内细胞行为、组织结构和器官功能,与其他体外模型相比具有更高的异质性和更好的可编辑性。2013年类器官技术被《Science》杂志评为世界年度十大技术之一。2021年,类器官被列为我国“十四五”国家重点研发计划重点专项,“肿瘤类器官诊治平台的质量控制标准中国专家共识”的提出也使类器官技术的应用更为规范。特别是类器官培养技术与微流控结合、芯片技术结合而发展的类器官芯片更令人耳目一新,可以设想:一块芯片上模拟一个人全身的各器官(person-on-chip)或者是一群人的某一个类器官(population-on-chip)构建的类器官芯片,在个性化研究或者是群体研究中的应用,非常值得期待。

基于聚类平衡算法的预测模型在消费信贷违约预测中的应用

为了提高目前消费信贷违约预测模型的预测准确率,研究将以聚类平衡算法为基础构建一种新型的消费信贷违约预测模型。在聚类平衡算法的性能对比实验中发现,该算法的平均绝对误差为0.00095,显著低于另外两种算法的收敛时的平均绝对误差。随后对信贷违约预测模型进行性能分析,结果显示,研究提出的消费信贷违约预测模型的预测准确率为92.4%,远优于同类型预测模型。以上结果表明,研究提出的消费信贷违约预测模型的预测准确度优于传统预测模型,具有实用价值。