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关键词： 药品分类   主成分分析算法   K均值聚类算法   药品库存管理  

摘要： 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。

关键词： L-矩   区域极端降水   频率分析   KNN分类   区域最优分布函数  

摘要： 以1961—2023年粤港澳大湾区30个气象观测站年最大日降水数据为基础数据,应用区域线性矩法分析了大湾区各子区域极端降水频率的最优分布函数与重现设计水平。研究结果表明:1)使用KNN分类法和均质性判别准则将大湾区气象站点分成5个子区域,分别为位于西江中下游的Ⅰ区、位于中北部三角洲网河区的Ⅱ区、位于南部伶仃洋河口区两岸的Ⅲ区、位于西南部的Ⅳ区、位于东部的Ⅴ区;2)Ⅰ~Ⅴ子区域的最优分布线型依次为P-Ⅲ、GEV、GEV、P-Ⅲ、GEV。依据区域暴雨增长曲线的方法,分别推算了大湾区各站点的暴雨频率设计值。3)由优选的5个分区的区域最优分布函数计算的暴雨重现水平值可作为子区域内无站点处工程设计的参考依据。

关键词： 淮海经济区   非物质文化遗产(非遗)   空间分布   影响因素  

摘要： 以淮海经济区非物质文化遗产为例,运用最近邻指数、核密度等方法将非遗的空间分布可视化,通过地理探测器对影响分布因素进行分异和交互作用探测分析。研究表明,淮海经济区非遗类型呈现弱不均匀的分布状态,各地区分布差异显著,在数量分布上呈现集聚分布态势,菏泽、徐州的分布聚集性更强。河流水系对于非遗分布有着最显著的影响,交互作用探测分析中,地形地貌∩交通、地形地貌∩博物馆、交通∩博物馆的解释力最强。

关键词： 语音增强   麻雀搜索算法   变分模态分解   小波阈值   相关系数  

摘要： 针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根据模态分量与原信号的相关系数和中心频率,消除高频噪声分量,保留接近原信号的模态分量作为纯语音,其他模态分量作为带噪语音,进行小波阈值处理;最后,重构纯语音和处理后的噪声模态分量,得到增强的语音信号.结果表明:该方法比单一方法具有更优的语音增强效果;优化的变分模态分解算法和改进的阈值与阈值函数实现了比传统方法更好的增强效果,适用于各种噪声环境,有效提升了语音信号的质量和可懂度.

关键词： 茶摄入   COVID-19   感染   两样本   孟德尔随机化研究  

摘要： 目的:探讨不同类型茶摄入与COVID-19感染之间的关系。方法:采用数据来源于全基因组关联研究(GWAS),纳入447 485和64 949人作为单核苷酸多态性(SNPs)的工具。采用双样本孟德尔随机化(MR)分析,探讨不同类型茶摄入与COVID-19感染人群与普通人群、COVID-19住院人群与普通人群、COVID-19住院与未住院人群,以及非常严重的呼吸道确诊人群与普通人群的关系。采用逆方差加权方法 (IVW)作为因果分析的主要方法。多向性检验采用MR Egger截距检验,异质性检验采用Cochran's Q检验。结果:与一般人群相比,茶叶的摄入降低人群感染COVID-19 (IVW法,OR=0.806,95%CI:0.651~0.999),以及住院人群(IVW法,OR=0.533,95%CI:0.369~0.770)。此外,在MR-Egger回归截距(MRintercept=-0.002,P=0.667)未发现潜在多效性,Cochran'sQ检验结果显示无异质性(Q-statistic=52.712,P=0.057)。与普通人群相比,住院患者的MR-Egger回归截距没有发现潜在的多效性(MRintercept=-0.001,P=0.909),Cochran'sQ检验结果显示无异质性(Q-statistic=25.214,P=0.945)。而绿茶和草药茶对COVID-19感染均无影响。结论:从基因的角度探讨,与COVID-19感染和住院人群相比,总体茶摄入可降低普通人群感染COVID-19的风险,而绿茶和草药茶对COVID-19感染没有保护作用。

关键词： 加氢裂化   神经网络   深度学习   对抗样本攻击   安全   异常监测   脆弱性  

摘要： 基于神经网络的深度学习技术已广泛应用于炼油化工工业软测量,其安全性日益引起重视。以用于加氢裂化过程异常监测的深度学习模型为研究对象,提出了基于梯度的TRI-FGSM白盒对抗样本攻击算法,并首次系统考察了加氢裂化深度学习模型的对抗样本攻击效果的影响因素。结果表明:对抗攻击效果随着攻击迭代轮次而收敛至0.98,说明加氢裂化深度学习模型在面对对抗样本时易被误导、普遍存在安全性问题;对抗攻击算法中范数、扰动阈值的选择可提高攻击效率,但不能提高攻击质量,而加氢裂化回归任务中变量的输入维度和预测标签可显著影响生成的对抗样本的扰动程度,其中重石脑油收率预测案例中攻击收敛时对抗样本扰动度不足0.02,扰动最小,而2个换热器结垢预测案例相应扰动度则分别为0.04和0.12,扰动较大;在变量维度越高、异常监测初期实际标签值偏离模型理论预测值越小时,所生成的对抗样本扰动越小,隐蔽性越好且越不易被检测,攻击质量越高。通过揭露加氢裂化深度学习模型在炼油化工过程初期异常监测中的潜在脆弱性,强调安全性和可靠性,为构建炼油化工高鲁棒深度学习模型提供了有效见解。

关键词： 选拔性考试   深度学习   《课程标准》   选考   地理教学   知识的掌握   育人导向   地理学科核心素养  

摘要： 《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》(以下简称《课程标准》)明确提出地理学科核心素养的培育是地理教学主要的育人导向,需要学生通过学习储备学科知识、形成关键能力及正确的价值观念。而高考作为选拔性考试,不仅考查学生对知识的掌握程度,还对学生的思维逻辑与实践能力提出了更高的要求。

关键词： 自主水下航行器   渐近跟踪控制   最小学习参数   事件触发控制  

摘要： 针对六自由度自主水下航行器在水平面的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制的方法。采用径向基神经网络对未知模型和环境干扰等非线性不确定项进行逼近,将积分有界函数融入控制律和自适应律中,以实现跟踪误差的渐进收敛;通过最小学习参数技术压缩神经网络权值,构造出单参数的自适应律;在控制器至执行器通道上应用事件触发机制,构造变量式事件触发条件,避免了Zeno现象的发生;通过Lyapunov直接法和Barabalat引理对闭环系统的渐近稳定性进行分析。最后,通过仿真试验验证所提出控制策略的优越性和平稳性。

关键词： 侏罗纪   托阿尔期大洋缺氧事件   碳循环扰动   陆相地层   中国  

摘要： 早侏罗世托阿尔期早期的大洋缺氧事件(Toarcian Oceanic Anoxic Event,T-OAE)是中生代发生的一次剧烈的环境扰动事件,伴随着全球碳同位素负偏、快速升温、金属中毒等。然而,对这一事件的研究主要集中在特提斯洋等海相地层,陆相地层研究比较薄弱。前人运用沉积学、古生物学、同位素地层学等多学科交叉,发现T-OAE在中国四川盆地、金羊盆地、柴达木盆地等陆相地层中有明显的响应,并且碳同位素发生了-1.3‰~-7‰负偏,最大负偏移量达到-12.5‰,其偏移可能为Karoo-Ferrar大火成岩省喷发,导致大量的^(12)C释放,引起了一系列气候—环境—生态变化。换言之,Karoo-Ferrar大火成岩省(KFLIP)引起温度升高,甲烷水合物分解,进一步加剧变暖,使得大量的甲烷或CO_(2)进入大气中;温度升高也伴随着从湿地、永久冻土、冰盖、植被野火中释放出大量的甲烷或CO_(2)作为碳源,从而引起了碳同位素负偏移。虽然这些机制与温度升高以及正反馈气候作用有关,但不是引起T-OAE碳同位素偏移的必然控制因素。总之,KFLIP可能是T-OAE的导火线,造成了碳循环出现幕式扰动。研究结果可以与同时期海相地层进行综合对比,为精确厘定T-OAE层位提供可靠依据;进一步探讨碳循环扰动的影响因素,也可能为更全面地了解早侏罗世托阿尔期大洋缺氧事件在陆相地层中的气候—环境响应提供新的思路。