关键词： 原发性肝癌   围手术期   临床决策支持系统   护理质量   并发症  

摘要： 目的探讨临床决策支持系统(CDSS)在原发性肝癌患者围手术期护理中的应用价值。方法回顾性分析2022年1月至2023年10月河南省人民医院收治的48例围手术期接受常规护理的原发性肝癌患者资料,纳入对照组;采集同期医院收治的48例围手术期接受基于CDSS的护理管理的原发性肝癌患者资料,纳入观察组。查阅并比较两组护理质量(护理级别符合率、护理诊断正确率、护理处理及时率)、术后1、3、72 d时疼痛程度[采用疼痛数字评分法(NRS)评估]、护理期间并发症发生情况。结果观察组护理级别符合率、护理诊断正确率、护理处理及时率均高于对照组(P<0.05)。两组术后1、3、5 d NRS评分组间、时间、交互效应有统计学意义(P<0.05)。两组术后3、5 d NRS评分均较术后1 d高,术后5 d较术后3 d高(P<0.05)。两组术后1 d NRS评分差异无统计学意义(P>0.05),观察组术后3、5 d时NRS评分均低于对照组(P<0.05)。观察组护理期间并发症总发生率低于对照组(P<0.05)。结论基于CDSS的护理管理可提高原发性肝癌患者围手术期护理质量,减轻患者术后疼痛,降低术后并发症发生风险。

关键词： 智能电网   配电自动化   自动化数据   数据质量管理  

摘要： 本文主要探讨了数据质量管理与决策支持系统在配电自动化中的重要性,分析了配电自动化数据的特点、分类以及质量管理的现状和挑战。针对现有数据质量管理方法的评估与反思,提出了面向智能电网的配电自动化数据质量管理策略,包括数据采集与预处理、数据质量评价与监控、数据质量改进与优化以及数据质量保障体系建设。同时,设计了面向智能电网的配电自动化决策支持系统,包括需求分析、架构设计、关键技术研究以及实现与应用案例分析。最后,对数据质量管理与决策支持系统在智能电网中的综合应用进行了展望。

关键词： 慢性肾脏病   维持性血液透析   残余肾功能   可溶性类fms酪氨酸激酶1   视黄醇结合蛋白   乳脂球表皮生长因子8   预后  

摘要： 目的研究血清可溶性类fms酪氨酸激酶1(sFlt-1)、视黄醇结合蛋白(RBP)、乳脂球表皮生长因子8(MFG-E8)在慢性肾脏病维持性血液透析患者中表达水平,分析三者与患者残余肾功能(RRF)的相关性及对预后的预测价值。方法选取2020年10月—2023年4月陕西中医药大学附属医院血液净化科收治的慢性肾脏病维持性血液透析患者168例为研究对象,根据残余肾尿素清除率(KRU)计算值分为有RRF组(n=28)和无RRF组(n=140);又根据预后情况分为生存组(n=128)和死亡组(n=40)。收集患者临床资料,采用ELISA检测血清sFlt-1、RBP、MFG-E8水平,Spearman法分析血清sFlt-1、RBP、MFG-E8与RRF的相关性,Logistic回归分析患者预后影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析血清sFlt-1、RBP、MFG-E8水平对患者预后的预测价值。结果与有RRF组相比,无RRF组的糖尿病患者占比显著增加(χ^(2)/P=7.547/0.006),血清sFlt-1、RBP水平显著升高(t/P=6.870/<0.001、4.449/<0.001),MFG-E8水平显著降低(t/P=14.071/<0.001);血清sFlt-1、RBP与RRF均呈负相关(r=-0.450,-0.562,P<0.05),MFG-E8与RRF呈正相关(r=0.556,P<0.05)。与生存组相比,死亡组血清sFlt-1、RBP水平显著升高(t/P=8.947/<0.001、8.248/<0.001),MFG-E8水平显著降低(t/P=10.040/<0.001);Logistic回归分析结果表明,糖尿病、血清sFlt-1、RBP水平升高为影响患者预后的危险因素[OR(95%CI)=2.336(1.151~4.740)、2.786(1.081~7.180)、2.954(1.171~7.450)],而MFG-E8水平升高为影响患者预后的保护因素[OR(95%CI)=0.788(0.636~0.976)];血清sFlt-1、RBP、MFG-E8以及三者联合预测患者预后的AUC分别为0.834、0.836、0.825、0.925,三者联合预测显著优于各项指标单独预测(Z/P=2.757/0.006、2.804/0.005、3.035/0.002)。结论慢性肾脏病维持性血液透析无RRF患者血清Flt-1、RBP水平显著升高,MFG-E8水平显著降低,与患者RRF具有显著相关性,三者联合检测对患者预后具有一定预测价值。

关键词： 林业机械   科技期刊   知识传播   技术普及   学术交流   决策支持  

摘要： 【目的】为探讨科技期刊在林业机械产业发展中的服务功能和作用,分析如何通过科技期刊促进林业机械领域的知识传播、技术普及、学术交流和决策支持。【方法】采用文献综述和案例分析的方法,对林业机械科技期刊的内容进行深入分析,评估其在传播最新林业机械技术、促进学术和行业交流、提供决策参考等方面的效果。同时,结合林业机械产业的实际需求,探讨科技期刊服务功能的优化方向。【结果】研究发现,林业机械科技期刊在以下方面发挥了重要作用:快速传播最新林业机械技术,提供实践操作的详细指导,深入解析创新技术,前瞻行业发展动态,介绍跨学科技术融合,推广环境友好型技术,加强安全规范教育,普及相关政策与法规。【结论】林业机械科技期刊是推动该领域技术进步和产业发展的关键媒介。通过不断优化知识传播、技术普及、学术交流和决策支持等服务功能,科技期刊能够为林业机械产业的创新、转型和可持续发展提供有力支撑。未来,林业机械科技期刊应进一步加强与产业界的合作,拓展服务范围,提升服务质量,以满足林业机械产业发展的新需求。

关键词： 航班地面保障   决策支持   国防部体系结构框架   基于模型的系统工程   体系建模  

摘要： 针对航班地面保障过程决策能力不足、运行效率低下的问题,提出一种基于国防部体系结构框架(department of defense architecture framework,DoDAF)的航班地面保障过程决策支持模型。从保障作业、保障资源以及二者间关联关系出发,定量描述航班地面保障过程,将DoDAF与基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)相结合建立航班地面保障过程决策支持模型,建立决策效用函数,分析航班保障各环节综合保障的效用值。对比实际数据与本文决策支持模型得到的数据,结果表明决策后的撤轮挡时间与目标撤轮档时间的平均绝对误差对比实际撤轮档时间和目标撤轮档时间的平均绝对误差降低1.42 min,均方根误差降低0.95 min,对于不同机型航班,决策后的保障服务时间与计划保障时间相对误差对比决策前分别降低31%、17%和42%,同时可以得到保障时间与保障效用的关系,证明本文提出的决策模型的可行性和有效性。

关键词： 大数据   物业管理服务   决策支持系统   管理效率  

摘要： 文章通过分析大数据如何实现物业管理的精准决策、风险预警和服务优化,解释了决策支持系统的核心功能和运作机制,设计了基于大数据的物业管理决策支持系统架构,并对系统的数据分析、决策支持、预警预测、用户交互等功能进行了分析,阐述了系统的数据整合、系统部署、用户培训等具体实施流程,针对实施过程中的数据安全、数据质量与处理效率挑战、技术与人员匹配等问题提出了应对措施,以优化管理流程,提升服务效率与整体水平,增强业主满意度,满足人民群众对美好生活的需求,促进物业管理服务业的高质量发展。

关键词： 人工智能   企业财务   预测模型   决策支持   机器学习  

摘要： 人工智能(AI)技术正在变革企业财务预测与决策支持的方式。文章详细探讨了AI技术,尤其是机器学习如何通过优化预测模型、减少人为偏差并提高决策效率来推动企业财务管理的变革。结合现有文献和实践应用,分析了AI在财务预测与决策支持中的主要应用场景、面临的挑战以及未来发展方向。最后,提出了关于数据隐私、安全性和模型解释性的政策建议,为企业更好地利用AI技术提供了指引。

关键词： 化工事故   应急处理   智能决策   大数据分析   机器学习  

摘要： 本论文着眼于化工事故应急处理这一复杂问题,以建设高效的智能决策支持系统为目标。该系统集成大数据分析、机器学习算法和专家系统等技术,实现化工事故快速辨识、精准风险评估和智能应急方案推荐等。通过对事故案例的深度挖掘和特征数据库的构建,利用机器学习的方法对事故的类型及后果进行了预测。结合专家知识库设计了一个智能化的决策支持框架以帮助应急管理人员开展实时和科学地决策。研究证明,本系统可显著提高应急处理效率和准确性,有效降低事故损失和确保人员安全,可为化工行业安全生产和应急管理提供强有力的技术支撑。

关键词： 文博机构   档案大数据   文化价值   数字人文   知识服务  

摘要： 大数据时代,文博机构亟须创新工作理念和方式,充分挖掘海量档案资源的历史价值和现实意义,更好地传播中华优秀传统文化,助力文化强国建设。在梳理档案大数据特点与多元价值的基础上,从构建知识图谱、深化数字人文研究、优化智能服务等方面探索档案大数据文化价值的多维度挖掘路径,并进一步提出搭建文博大数据智库、拓展政企数据服务、强化数据安全保障等创新应用思路,以期推动文博机构在科学决策、社会治理、产业发展等领域发挥独特作用。

关键词： 整体运作   数学建模   信息流动   资源配置   决策支持   生产调度   分析和解决  

摘要： 在化工生产中,多流程协同运作的优化至关重要,因为化工生产往往涉及多个复杂的流程和环节,且这些流程之间相互依赖,存在着复杂的资源和信息流动。运用数学建模进行优化,可以系统地分析和解决这些复杂问题,提高生产效率和经济效益。数学建模可以通过建立准确的生产模型,帮助企业在多种约束条件下,优化生产调度、资源配置和流程协同,从而实现生产成本的降低和产量的提升。此外,数学建模还能帮助预测和应对生产过程中的不确定性,改善系统的稳定性和鲁棒性。总而言之,数学建模不仅能够提高生产过程的精确性和效率,还能在面对复杂的生产环境时提供科学的决策支持,对提升化工生产的整体运作水平具有重要的实际意义。