围术期个体化营养干预对存在营养风险的高龄腰椎后路椎间融合术患者的影响

目的 探讨围术期个体化营养干预对存在营养风险的高龄腰椎后路椎间融合术患者的影响。方法 选取2018年1月-2019年12月于首都医科大学宣武医院行腰椎后路椎间融合术的181例年龄>75岁的老年患者作为研究对象,将NRS2002≥3分的85例患者纳入干预组,NRS2002<3分的96例患者纳入对照组。对照组予以常规饮食宣教,患者根据自己的饮食模式及喜好自行订餐;干预组予以进一步营养评估,制定个体化营养治疗方案。比较两组的营养指标(血清总蛋白、白蛋白、前白蛋白及血红蛋白)、可能致术后低蛋白血症的潜在高危因素(是否伴随糖尿病、衰弱状态、手术时间及术中出血量)及术后感染情况。结果 两组性别、病程、合并糖尿病比例及衰弱状态比较,差异均无统计学意义(P>0.05);干预组年龄高于对照组,体质量指数、术中出血量及术前血清总蛋白、白蛋白、前白蛋白、血红蛋白水平均低于对照组,手术时间短于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组手术后血清总蛋白、白蛋白、前白蛋白及血红蛋白水平均较术前有所下降,干预组各指标的下降水平均低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组在住院时间及术后感染情况比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 对存在营养风险的行腰椎后路融合术的高龄患者进行术前营养干预,可减少术后营养指标的下降。

福州市人居环境质量综合评价

科学地评价人居环境有助于发现城乡建设现状存在的不足从而调整优化发展策略,是支撑城乡规划重要的基础工作.该文以马斯洛需求层次理论结合多源数据分析方法构建指标体系,集成木桶理论与互斥互吸模型融合评价指标,利用地理探测器定量剖析人居环境时序演变的驱动因素,构建城市人居环境质量综合评价模型,并以福州市2012—2021年1 km栅格的多源数据为样本开展实证研究,对于提升人居环境评价的理论与应用水平均具有参考价值.结果表明:1)福州市人居环境水平呈现出从沿海向内陆递减的地带性以及从中心城市向周边递减的圈层分布结构,“东强西弱”与“南高北低”的地域分异特征明显.2)空间上相邻的人居环境单元之间具有较强的相互作用.3)教育、医疗、购物与休闲等方面资源供给的空间分布与调整是影响人居环境质量及其变化的关键因子.

基于标识与区块链融合的数据安全框架研究

工业互联网标识解析系统已经成为支撑产业数字化转型的重要新型基础设施。结合目前数据的安全性问题,通过对标识解析架构的梳理,在区块链分布式拓扑结构及其信息安全特性的基础上提出标识与区块链融合的数据安全框架,构建协同模式的安全监管融合的数据安全框架,重点介绍了数据的收集、存储、传输、共享、确权和交易的全流程安全,然后从保密性、完整性、可用性、可追溯性等维度提出标识数据监测的安全指数体系。最后提出数据安全的保护要从固定位置数据的资产保护转变为业务系统数据的加工保护,从关注攻击行为转变为数据生命周期,从防漏洞、补漏洞转变为理数据、管数据的思路上来。

刀具振动无线检测系统研究

针对现有刀具振动无线检测系统中传感装置的布置对刀柄改造较大、成本较高等问题,以传感装置低功耗、小型化为设计理念,采用低功耗蓝牙5.0、MEMS传感器及Python,设计了一种用于铣削加工中的刀具振动无线检测系统。传感装置测试及铣削实验结果:相较于已有同类传感装置,系统传感装置保证信号传输性能的同时,降低了功耗,实现了小型化;提出的基于融合指标的OVMD-双树复小波降噪方法的去噪效果优于小波阈值等其他常用降噪方法;与现有无线系统相比,设计的无线系统使用同一CNN模型进行刀具磨损状态识别的准确率更高。结果表明设计的无线系统更具实用性的同时,能有效地保留振动信号中的特征,为刀具磨损状态识别提供了一种获取振动信号的可靠方案。

基于CNN及LSTM融合模型的上证指数预测

在CNN以及LSTM的外接以及内嵌两种融合模型的基础上,依据上证指数特征对内嵌模型中的部分结构进行调整改进,并为步长参数选择提供充分的理论依据,同时综合考虑样本股特征,分别对上证指数及成份股数据构建融合预测模型,对上证指数的收盘价进行预测。多组模型的对比实验结果表明,所构建的融合模型能够更加准确地把握数据的结构特征与时序性质,自动挖掘数据内部的相关关系,实现上证指数中的准确预测,为金融研究中的模型选择提供一定参考。

基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法

配电网作为供电环节中的最后一环,其运行水平决定了供电服务质量,因此配电网运行评价是供电单位的重要工作。但配电网运行评价工作受到跨业务数据资源难以融合、评价指标选择难以反映实际配电网运行状况等条件限制,现有评价方法难以实施应用。针对这一问题,提出一种基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法,首先对区域配电网进行网格化划分,然后基于地址分级匹配算法对跨业务的多源异构数据进行深度融合。在此基础上,提取并设计配电网运行评价指标体系,构建基于多层权重约束的配电网运行综合评价模型,求解配电网综合评价结果。最后研发配电网运行评价系统,支持配电网各业务系统的多源异构数据的统一接入,实现配电网评价功能的可视化、智能化应用。研究成果配电网运行评价系统已采用某省级电网公司数据中台的相关数据进行配电网运行状态评估试验验证,以实际运行数据验证了所述方法的准确性和适用性。

基于融合指标的电力专利可信数据挖掘方法研究

电力专利信息不断增长,已超过传统挖掘方法处理的极限,挖掘效果明显下降,因此提出一种基于融合指标的电力专利可信数据挖掘方法。构建电力专利信息关联模型,经过排序获取最佳专利可信信息。采用表示学习模型提取词性特征与组合特征,设计深层表示学习模型。利用TF-IDF算法,求取各命名实体所对应的词向量,依据余弦相似度度量专利信息的语义相似度,实现信息语义融合。最后通过机器学习的支持向量机分类方法,实现电力专利信息挖掘。仿真实验表明,所提方法不仅可以有效挖掘专利信息,而且效率与精准度较为理想。

多源数据驱动的台风动态风险评估

灾害动态风险评估是灾前风险管理的重要依据。文章基于2009—2022影响中国东南5省的108个台风案例近4000个县级灾情,融合30类多源风险要素指标,建立台风动态风险评估样本库,并利用随机森林算法建立了6个台风灾害风险评估模型,用于灾害事件发生前对受灾人口、紧急转移安置人口、农作物受灾面积、倒塌和严重损坏房屋、直接经济损失等风险等级以及综合风险等级进行评估。通过实际灾情与模型结果进行验证,灾害风险评估结果准确率整体达到80%以上,表明该模型具有较好的泛化能力,可用于实际灾害评估工作。实验对比发现,训练样本量提高1~2个数量级能使模型评估准确率提升3%~14%,表明灾害风险大数据的积累对灾害风险评估研究具有重要意义。

基于时空信息融合模型的2022年鄱阳湖湿地干旱过程监测分析

2022年鄱阳湖流域发生自1951年有记录以来的严重干旱。为充分利用高时空分辨率影像探究鄱阳湖湿地干旱及生态响应过程,本文采用STNLFFM时空信息融合模型,融合了MODIS与Sentinel-2影像数据,构建出鄱阳湖2021-2022年平均时间间隔为15天的10 m高时空分辨率归一化植被指数(NDVI)影像序列,对比分析了不同年份水体面积以及NDVI的时空变化,在此基础上探讨干旱可能造成的生态影响。结果表明:(1)2022年鄱阳湖干旱持续近3个月,退水时间比2021年提前约80天。2022年10月鄱阳湖最小水体面积为680 km^(2),较2021年同期减少约1900 km^(2),较2021年枯水期最小水体面积减少约337 km^(2)。2022年鄱阳湖湿地淹水时长小于90天的面积是2021年的3倍以上,约占总面积的30.77%。(2)2022年干旱过程中,湖区洲滩植被提前开始生长,NDVI均值在7月中旬之后迅速增大,较2021年同期均值最大相差0.27;到11月中旬,NDVI<0.2的面积为1527 km^(2),较2021年同期增加561 km^(2);到12月,NDVI值大于0.6的面积仅为15 km^(2),不足2021年同期的3%。(3)2022年鄱阳湖干旱引起的植被和水体变化改变了候鸟及长江江豚的栖息环境。湖区的碟形子湖具有较好的持水能力,对极端干旱具有较好的抵御作用。因此,本文建议在干旱期间,适当对湖区长势迅速的植被进行刈割,促使新芽萌发,保障候鸟的食源;开展高时空分辨率的水体连续变化过程监测和预测工作,以便及时救助非连通水体内被困的水生生物;对碟形子湖空间结构进行保护并适当给子湖补水,以保持碟形湖湿地生态系统的稳定性。

基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值评估指标体系构建

针对目前绘画领域缺乏标准的价值评估指标体系,提出了基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值要素挖掘方法。运用超平面法对绘画文献进行了停用词筛选,基于BERT-LDA模型构建了包含文本语义信息的融合特征向量,运用K-means算法对融合特征向量进行降维可视化,随之构建了绘画作品价值评估指标体系。结果表明,基于BERT-LDA模型和K-means算法识别的主题及主题词相比传统LDA模型的查准率、查全率和F值分别提升了28.5%、10%和21.5%。通过随机森林等算法对指标体系进行验证,验证了构建的绘画作品价值评估指标体系的科学性。

基于专利数据的电力标引信息挖掘技术研究

为了提高专利数据挖掘的准确性和可靠性,针对基于专利数据的电力标引信息挖掘技术进行研究。以SIPO专利数据库为数据源,生成专利数据序列。根据词嵌入模型设计Word2Vec,获取电力专利数据关联信息。根据数据关联融合结果,通过支持向量机分别训练相应子分类器,高效融合各子分类器,构建总分类模型完成分类决策,根据最终决策获取电力专利数据标引信息挖掘结果。实验结果表明,提出的挖掘与其他挖掘法相比查准率和查全率更高,具有可靠性。

多维驱动融合冰山理论干预联合Snyder希望理论在再生障碍性贫血患者中的应用效果

目的 探讨多维驱动融合冰山理论干预联合Snyder希望理论在再生障碍性贫血患者生理及心理的影响。方法 以便利抽样法对江苏省淮安市第一人民医院血液科2020年4月至2022年4月收治的100例再生障碍性贫血患者为研究对象,以随机数字表法将其分为对照组与观察组,各50例。对照组予以Snyder希望理论护理,观察组在对照组的基础上予以多维驱动融合冰山理论干预,比较两组干预前后凝血功能、生活质量情况。结果 干预后,两组癌症患者生命质量测定量表共性模块评分高于干预前,且观察组高于对照组(P<0.05);两组Herth希望指数高于干预前,且观察组高于对照组(P<0.05)。结论 多维驱动融合冰山理论干预联合Snyder希望理论能够有效改善再生障碍性贫血患者心理状态,进而提高生活质量。

区域信息化发展水平融合评价体系模型研究

信息化发展水平评价是准确掌握信息化发展现状和存在问题的重要途径,是有针对性地制定相关政策、赋能经济和社会高质量发展的重要依据.在数字中国建设大背景下,结合信息化发展形势,构建了省市级别信息化发展水平三级评价指标体系,介绍了采用层次分析法计算各指标权重的详细过程,给出了分类指数和发展指数合成的定量分析方法,以及综合模糊评判的定性分析模型与算法,提出了定量计算和定性分析相融合的评价模型,并以河北省2021年度信息化发展水平评价为实例对融合评价体系进行了验证.研究结果表明,该体系模型能够全面真实地反映当地信息化建设成效,对信息化建设从注重“量”向注重“质”的转变具有显著促进作用.

从单机到双活数据中心建设的思考

公立医院高质量发展促进行动要求提升医院信息化建设标准,促进智慧医疗实施,匹配当下人民群众就医服务体验,提升医院医疗满意度。为实现智慧医院的数字化医疗,支撑医疗业务模式的转型,建设安全、可靠的私有云基础架构是必然的趋势。提高数据的可靠性和安全性,保障医疗信息系统持续化服务,也是当前很多医院在私有云建设中的挑战。该文阐述泰兴中医院在双活数据中心的一些建设思考,介绍如何从单机平台逐步升级为双活数据中心,从而实现私有云的安全可靠建设。

物理指标与数据特征融合驱动的冲击地压时序预测方法

煤矿智能化建设的大背景下,如何高效的从冲击地压海量监测数据提取有效信息与提高预测预警准确率是未来的研究重点与难点。为解决目前基于物理指标冲击地压预测方法泛化能力较差、对海量数据特征挖掘不充分的困境,结合深度学习技术,初步尝试建立了物理指标与数据特征融合驱动的冲击地压时序预测方法。以陕西彬长矿区某强冲击危险工作面为背景,分析了多次大能量事件发生前物理指标的变化特征,并统计剖析了仅使用物理指标驱动的冲击地压危险预测指标的短板与不足;提出采用物理指标与数据特征融合驱动的冲击地压时序预测方法,预测模型包括数据预处理、特征提取以及预警模型构建3个模块,数据预处理将原有微震监测数据处理为具有特定时间窗的前兆模式序列,特征提取主要包括基于物理指标的显式特征以及基于卷积神经网络的数据隐式特征提取,提出基于注意力机制的显式特征和隐式特征的深度融合方法,并通过全连接网络实现预测模型分类,实现对不同冲击危险等级的大能量事件进行预测。模型测试结果表明:预测时长为未来1 d、未来2 d以及未来3 d时预测F1分别可达0.956、0.950以及0.854,现场可根据需求选用预测时长;工程应用时模型可对大能量事件准确预测,误差分析结果表明模型预测准确率较高,可满足现场需求。

基于油液光谱数据融合的湿式离合器剩余寿命预测

针对湿式离合器油液监测数据具有来源分散、数据量大及时间轴不稳定等问题,对光谱分析得到的多数据进行融合,利用维纳过程的预测实时性和预测准确的优点,建立模型开展离合器剩余寿命预测研究。首先,通过排列熵加权证据融合方法对离合器寿命试验获得的指示元素进行融合,构建健康指数;其次,结合维纳过程建立退化模型并通过极大似然法对模型中的参数进行估计;再次,根据历史退化数据对参数进行更新得到离合器剩余寿命预测模型;最后,将预测模型与实例进行对比,得到利用融合多元素的健康指数建立的维纳过程预测模型预测准确性相比单指示元素预测有了很大提升,其预测点更接近试验值。通过观察也发现,湿式离合器运行50~60 h左右时,预测点有了明显的变化,而同样在220~230 h时,预测点有了明显的偏差,在240 h左右又重新接近试验值,其突变点对应了离合器磨损的三个阶段,即初期磨损,正常磨损和剧烈磨损。研究结果表明,融合油液光谱数据结合维纳过程建立的预测模型用于湿式离合器的剩余寿命预测,具有预测实时性强且预测精度高的优点,而通过预测结果和试验值对比发现,湿式离合器磨损状态的不同对预测结果也有一定的影响,尤其磨损状态转变点对预测结果的影响更大。

联合辐射指数的多流融合网络空谱融合方法

结合遥感图像融合的特点,提出一种联合辐射指数的多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法。该方法从初始的多光谱图像和全色图像中按照特定的规则提取特征图,利用生成器子网络分别提炼输入的多源图像,在特征域上叠加特征后通过生成器的主网络进行融合。根据遥感领域中多光谱图像和全色图像在波段上的特性,在判别器中引入调制传递函数(MTF)来判别融合图像的光谱信息和空间结构信息。为评估所提方法的有效性,进行视觉分析,并与其他算法进行客观评价的比较。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价上优于其他算法。

充分发挥“算法+”在推动数实融合中的关键作用

随着我国算力支撑能力持续增强,“算法+”产业融合形成的算法经济深入发展,算法应用正逐步向制造业、电信、金融等传统行业拓展。“算法+”加速我国制造业、现代服务业、农业等国民经济支柱产业的“数智化”转型升级进程。与此同时,我国“算法+”产业发展并不均衡,一是亟待从服务业场景扩展;二是“算法+”发展遭遇技术与人才瓶颈,算法工程师人才不足;三是少数算法应用引发舆论关注,并影响“算法+”产业的发展环境。建议促进算法在重点产业的应用,提高各产业数字渗透率;加大创新投入力度,突破算法等核心技术瓶颈和人才瓶颈;强化监管,优化服务,建立完善的算法治理体系;凝聚社会多方面主体合力,预防和惩治算法滥用问题。

联合UNet++和多级差分模块的多源光学遥感影像对象级变化检测

随着传感器技术的飞速发展,基于多源光学遥感影像的变化检测已成为遥感领域中的研究热点。由于传感器成像差异,同一景象在多源光学遥感影像中通常呈现出不同的表现形式,因此面临着更加突出的“伪变化”问题。为此,本文提出了一种联合UNet++和多级差分模块的多源光学遥感影像对象级变化检测方法。该方法首先提出了一种多尺度特征提取差分(multi-scale feature extraction difference,MFED)模块,以增强模型对“伪变化”的识别能力;在此基础上,利用UNet++网络输出的多尺度特征对变化区域进行多角度精细刻画,并提出了一种自适应证据置信度指标(adaptive evidence credibility indicators,AECI);最后结合影像分割与Dempster-Shafer(DS)理论设计了加权DS证据融合策略(weighted dempster shafer evidence fusion,WDSEF),从而实现了深度网络像素级输出至对象级结果的映射。通过对不同地区的4组高分多源光学影像数据集进行试验,并与多种先进的深度学习方法进行对比分析,结果表明:在不同空间分辨率和时相差异条件下,本文方法的总体精度(overall accuracy,OA)和F 1 score分别可达91.92%和63.31%以上,在目视分析和定量评价均显著优于对比方法。

Enhanced Biometric Score Fusion Scheme Based on the AdaBoost Algorithm

Information fusion in biometric systems, either multimodal or intramodal fusion, usually provides an improvement in recognition performance. This paper presents an improved score-level fusion scheme called boosted score fusion. The proposed framework is a two-stage design where an existing fusion algorithm is adopted at the first stage. At the second stage, the weights obtained by the AdaBoost algorithm are utilized to boost the performance of the previously fused results. The experimental results demonstrate that the performance of several score-level fusion methods can be improved by using the presented method.