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关键词： 建筑工程   电子投标   清标和评标体系  

摘要： 为分析建筑工程电子投标常见问题及应对策略,文章采用理论结合实践的方法,立足相关背景阐述了建筑工程中应用电子投标的优势,分析了建筑工程电子投标中常见的问题,并提出了相应的解决策略。结果表明,在建筑工程中应用电子投标不仅能够提高招投标工作的透明度和效率,降低成本,还能够减少人为干预和违法违规行为发生的可能性。但由于电子投标具有一定的特殊性,经常会出现各种各样的问题,从而制约了电子投标作用和优势的发挥,因此必须采取针对性的策略,最大限度地发挥出电子投标的优势,促使建筑工程向信息化方向发展。

关键词： 华南   喜马拉雅   高分异花岗岩   机器学习  

摘要： 铌钽等稀有金属关键战略性矿产资源通常与高分异花岗岩伴生。华南和喜马拉雅是我国高分异花岗岩分布最广的地区,探究这两个地区的高分异花岗岩在成因、分异程度等方面的差异,对深入理解区域成矿动力学背景及与之有关的稀有金属找矿勘查具有重要意义。本文收集并筛选了国内外学者发表的华南和喜马拉雅高分异花岗岩地球化学数据,采用多种划分标准构建了华南和喜马拉雅高分异花岗岩数据集,并通过数据驱动的方法探究了华南和喜马拉雅高分异花岗岩在主、微量元素和同位素方面存在的差异。同时,建立了基于数据驱动的随机森林高分异花岗岩判别模型。发现Nb、Hf、Al_(2)O_(3)、Th与Zr等是区分两个地区高分异花岗岩的主要元素,反映出两个地区花岗质岩浆在分异过程中不同矿物分离结晶所导致的差异。此外,本文还基于这些元素之间的比值进行判别分析,发现(Hf+Th+Nb)/Zr和(Hf+Nb)/Zr等指标对华南与喜马拉雅高分异花岗岩的划分起到重要作用。

关键词： 大数据   企业用电监测   冗余供应信息   弹性决策  

摘要： 冗余供应信息维度高,难以有效地筛选和处理大量复杂的数据,导致决策结果与实际不符。对此,提出了基于大数据的冗余供应信息弹性决策方法。利用主成分分析算法将高维数据投影到低维空间,通过计算数据映射后最大方差,构建投影矩阵,实现冗余供应信息降维。构建两层决策反应集合,提取弹性决策特征,应用基于二叉决策树的弹性决策模型,计算弹性决策信息增益,给出弹性决策偏好程度,以此实现信息弹性决策。由实验结果可知,决策者A拥有老厂区10:00-18:00、宿舍楼18:00的用电监测数据;决策者B拥有办公楼大厅、办公楼一层10:00-18:00的用电监测数据;决策者C拥有办公楼二层、办公楼三层10:00-18:00的用电监测数据。与实际用电监测数据一致,能够达到弹性决策的目的。

关键词： 大核心脑梗死   大血管闭塞   血管内治疗(EVT)   影响因素  

摘要： 目的 探索前循环大核心脑梗死患者急诊血管内治疗可能获益的预测因素。方法 回顾性连续纳入2018年3月至2021年2月在福建省漳州市医院接受血管内治疗的前循环大血管闭塞核心梗死体积50~100 mL的患者共92例,术前均经计算机断层扫描(computed tomography, CT)、CT血管造影(computed tomography angiography, CTA)及CT灌注成像(computed tomography perfusion, CTP)多模式影像评估证实前循环大血管闭塞及大核心梗死,收集所有患者的临床及影像学资料,观察患者术后再通率、症状性颅内出血发生率(sICH)、术后90 d功能预后情况。根据术后90 d改良Rankin量表(mRS)评分结果,将患者分为预后良好组(mRS评分≤3分)和预后不良组(mRS评分>3分)。采用单因素和多因素Logistic回归分析方法分析影响预后的因素,结合多因素回归分析结果,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并寻找cut-off值以评估年龄对血管内治疗后预后的预测价值。结果 术后再通率(mTICI分级≥2b)95%(88例),术后90 d良好预后率(mRS≤3分)32.61%(30例),sICH 13%,死亡率31.5%。与预后不良组相比,预后良好组年龄更小,男性比例多;多因素回归分析提示,年龄大是血管内治疗预后不良的独立危险因素(OR=4.97,95%CI:1.78~13.90,P=0.002),ROC曲线结果显示,年龄72.5岁时的曲线下面积最大(AUC=0.763,95%CI:0.661~0.864,P<0.001),其灵敏度为0.565,特异度为0.833。结论 年龄是急性前循环大核心脑梗死的独立预测因素,年龄大于72.5岁的大核心梗死的患者可能不能从血管内治疗获益,未来需多中心大样本的前瞻性随机对照试验进一步证实。

关键词： 作物参考曲线   冬小麦   NDVI时间序列   Sentinel-2   MODIS   河北省  

摘要： 近年来,多源传感器融合的遥感技术发展快速,弥补了单一数据源存在的时间分辨率或空间分辨率难以达到研究要求的情况。然而这种方法受到融合影像质量的影响较大,在部分区域难以完成对研究区作物高时空分辨率的归一化植被指数(NDVI)的计算。本文采用从冬小麦分布图中识别MODIS冬小麦像元并提取多组NDVI时间序列作为作物参考曲线,并利用Sentinel-2数据对作物参考曲线进行挑选以及调整从而实现重建的方法,但该研究方法受到作物参考曲线的影响。因此在重建的基础上进一步测试作物参考曲线算法在使用不同年份参考曲线的情况下的重建精度。精度评价结果表明,在作物快速生长的时期重建NDVI的相对误差(RE)在10%左右,在缓慢生长的NDVI高值时期重建的RE则在4%~7%且生长期间中重建NDVI的均方根误差(RMSE)均低于0.17。因此,重建后的每日30m分辨率NDVI图具有较好的质量可以满足复杂农业场景下提供高质量NDVI数据的需求。

关键词： 高血压基底节区脑出血   手术时机   临床疗效   安全性  

摘要： 目的对比及分析超早期、早期及晚期治疗高血压基底节区脑出血的临床疗效及安全性。方法选择2019年6月到2024年6月期间康复大学青岛中心医院收治的120例高血压基底节区脑出血患者作为研究对象,均行神经内镜微创脑内血肿清除术治疗。按照不同手术治疗时期将其分为超早期组(出血到手术时间<6 h,n=34)、早期组(出血到手术时间6~12 h,n=45)和晚期组(出血到手术时间>12 h,n=41)。对比分析三组患者的临床疗效、生活质量及生活能力[生活质量评价量表(SF-36)评分、日常生活能力量表(ADL)]、血清指标[C反应蛋白(CRP)、B型钠尿肽(BNP)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)]、预后情况[格拉斯哥预后评分(GOS)]及并发症。结果早期组总有效率为97.78%,明显高于超早期组的82.35%、晚期组的78.05%(P<0.05)。治疗后,三组患者SF-36、ADL评分均升高,且早期组高于超早期组、晚期组(P均<0.05);三组患者CRP、BNP均降低,且早期组低于超早期组、晚期组;三组患者NSE均升高,且超早期组、晚期组高于早期组(P均<0.05)。早期组患者的预后良好率为95.56%,明显高于超早期组的67.65%、晚期组的65.85%(P<0.05)。早期组患者的并发症总发生率为11.10%,明显低于超早期组的55.88%、晚期组的48.78%(P<0.05)。结论高血压基底节区脑出血患者于出血6~12 h内进行手术治疗的疗效及安全性更好,能够显著改善患者生活质量、生活能力及血清指标水平,并改善患者整体预后。

关键词： 川崎病   儿童   丙种球蛋白抵抗   细胞因子   Nomogram预测模型  

摘要： 目的探讨川崎病患儿静脉注射丙种球蛋白(IVIG)抵抗的影响因素并构建Nomogram预测模型。方法选择2021年1月至2024年1月于东莞东华医院接受IVIG治疗的川崎病患儿220例为研究对象。根据是否发生IVIG抵抗将患者分为抵抗组(n=42)和非抵抗组(n=178)。收集所有患者的临床资料,采用单因素和Lasso-logistic回归分析IVIG抵抗的影响因素。根据影响因素构建不含血清细胞因子的常规Nomogram预测模型和含血清细胞因子的Nomogram预测模型,绘制受试者操作特征(ROC)曲线评估Nomogram预测模型的预测效能。结果川崎病患儿IVIG抵抗发生率为19.09%(42/220)。单因素分析结果显示,抵抗组患者发热持续时间、发生皮疹患者占比、颈部淋巴结肿大患者占比、冠状动脉扩张患者占比及血清C反应蛋白(CRP)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、干扰素-γ(IFN-γ)水平显著高于非抵抗组,血钠、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、白蛋白(ALB)、白细胞介素-10水平显著低于非抵抗组(P<0.05)。Lasso-logistic回归分析结果显示,发热持续时间、血钠、颈部淋巴结肿大、皮疹、LDL-C、ALB、CRP、TNF-α、IFN-γ为川崎病患儿发生IVIG抵抗的影响因素(P<0.05)。常规Nomogram模型预测IVIG抵抗的曲线下面积(AUC)为0.848[95%置信区间(CI):0.790~0.907],含血清细胞因子的Nomogram模型预测IVIG抵抗的AUC为0.893(95%CI:0.845~0.941)。与常规Nomogram模型比较,含血清细胞因子的Nomogram预测模型的AUC明显增大(Z=2.014,P<0.05);含血清细胞因子Nomogram预测模型的净重新分类指数为0.017(95%CI:0.012~0.026,P<0.05)、综合判别改善指数为0.031(95%CI:0.024~0.050,P<0.05)。结论血清细胞因子CRP、TNF-α、IFN-γ是预测川崎病患儿发生IVIG抵抗的有效指标,基于以上血清细胞因子构建的Nomogram预测模型能更准确指导临床医生对川崎病患儿IVIG抵抗发生风险进行个体化预测。

关键词： 幽门螺杆菌   感染   流行病学  

摘要： 目的分析某地常住居民幽门螺杆菌(Helicobacter pylori,Hp)感染情况调查及危险因素。方法回顾性分析2021年1月至2023年12月调查的6792例常住居民临床资料,受试者均进行13 C-尿素呼气试验并进行一般资料收集,分析Hp感染情况,并根据是否发生Hp感染分为阳性组(n=4283)及阴性组(n=2509),分析两组患者一般资料、生活习惯、饮食习惯差异,再进行多元logistic回归分析。结果2021年1月至2023年12月调查的6792例常住居民中,13 C-尿素呼气试验发现阳性4283例,占总数63.05%;阳性组与阴性组患者之间的年龄分布、性别、BMI、餐具清洁情况、个人卫生用品使用情况、公筷使用情况、生食、菜蔬清洁情况比较,差异有统计学意义(P<0.05);Hp感染的单因素代入多因素logistic回归分析方程中发现,年龄≥45岁、男性、BMI≥24、不使用洗洁精清洁餐具、共用个人卫生用品、不使用公筷、有生食习惯、菜蔬食用前不清洁是影响Hp感染的独立危险因素。结论该地区Hp感染阳性率较高,其感染因素与年龄、性别及部分生活、饮食习惯有关。

关键词： 谱聚类   密度调整   邻域标准差   自适应   密度峰值  

摘要： 针对谱聚类在尺度参数计算时需要人为设置近邻参数及聚类结果不稳定等问题,本文将初始类中心值和尺度参数作为决策变量,重点对谱聚类算法进行自适应优化与改进。首先,将样本邻域标准差的倒数作为度量样本局部密度的参数,与密度峰值思想相结合,设计了一种基于密度峰值的初始类中心决策值选择方法(initial class center decision value algorithm based on density peak,DP_KD),解决密度调整谱聚类中聚类结果不稳定的问题。其次,利用样本间的平均距离计算相应的邻域半径,并根据样本标准差自适应地求解每个样本的尺度参数,构造样本间的相似度矩阵,实现了近邻参数的自适应设置,解决尺度参数需要人为设置的问题。然后,基于优化后的初始类中心决策值和近邻参数方法,进一步调整高斯核函数,提出一种基于邻域标准差的密度调整谱聚类算法(density adjusted spectral clustering algorithm based on neighborhood standard deviation,DSSD),通过构建特征向量空间实现了密度谱聚类。最后,将提出的算法与其他聚类算法在多个数据集上进行了对比。结果表明,与其他谱聚类算法相比,本文提出的DSSD算法不仅具有更好的聚类效果,且聚类结果更加稳定,尤其是在类内密集且类间边缘明确的DIM512数据集中,DSSD算法可以正确地进行聚类分簇;在准确率、兰德系数和F-measure上较其他算法至少提升了0.0268、0.0136和0.0247,这表明DSSD算法不仅聚类效果较好且更适合大规模数据集的聚类分析。

关键词： 高锰酸盐指数   影响因素   准确度   精密度  

摘要： 高锰酸盐指数是评价水体污染程度的重要指标,其测定结果受多种因素影响。本研究采用控制变量法,系统考察了反应酸度、加热时间、溶液浓度和滴定速度对高锰酸盐指数测定的影响。实验结果表明:pH值1.0~1.5范围内,测定结果较为稳定,相对标准偏差小于0.6%;30 min为较优加热时间,此时回收率为100.00%,相对误差为0。通过方差分析发现,这些因素对测定结果均有显著影响(P<0.01)。研究结果为提高高锰酸盐指数测定的准确度和精密度提供了重要的实验依据。