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关键词： 冠心病重症   医院感染   病原学特征   危险因素   耐药性  

摘要： 目的分析冠心病重症患者医院感染的病原学特征及危险因素,以期为临床预防和治疗提供科学依据。方法回顾性分析118例冠心病重症患者的临床资料,其中40例发生医院感染(感染组),78例未发生医院感染(未感染组)。通过统计学方法,包括单因素分析、多因素Logistic回归分析以及ROC曲线分析,探讨了ICU停留时间、使用呼吸机、抗生素使用、手术次数及导管留置等因素对医院感染的影响。结果在40例感染病例中,肺炎克雷伯菌是最常见的病原菌(22.50%),其次是鲍曼不动杆菌(17.50%)和铜绿假单胞菌(15.00%)。耐药性分析显示,舒普深的耐药率最高为50.00%,其次是头孢呋辛为30.00%。单因素分析表明,ICU停留时间、使用呼吸机、抗生素使用、手术次数及导管留置与医院感染显著相关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析进一步证实,ICU停留时间每增加1 d,感染风险增加15.10%(OR=1.151,95%CI:1.051-1.261,P=0.002);使用呼吸机的患者感染风险是未使用呼吸机患者的4.203倍(OR=4.203,95%CI:2.202-8.021,P<0.001);抗生素使用显著增加了感染风险(OR=3.102,95%CI:1.502-6.402,P=0.002);每次手术次数增加1次,感染风险增加81.10%(OR=1.811,95%CI:1.001-3.202,P=0.048);导管留置也显著增加了感染风险(OR=2.503,95%CI:1.002-6.015,P=0.049)。ROC曲线分析显示,ICU停留时间、使用呼吸机、抗生素使用和手术次数对于预测是否发生医院感染具有一定的价值,AUC分别为0.782、0.823、0.691和0.652。结论ICU停留时间、使用呼吸机、抗生素使用、手术次数及导管留置是冠心病重症患者医院感染的重要危险因素。这些因素在预测医院感染方面具有一定的价值,提示临床应加强对这些高危因素的管理以降低医院感染的发生率。

关键词： 销售预测   销售分析   电商   SKU  

摘要： 电商企业的单品销量通常具有数值小、季节性周期不强、易断货下架的特点,与电商大环境和产品所属行业的周期关系并不明显。为助力中小电商企业的数字化决策,文章运用SKU层级的销量数据,构建了Hedonic Price Theory(HPT)销量模型和Multivariate Poisson Autoregressive(PAR)销量模型。上述模型不仅可以实现销量的预测,还可在同一框架下定量估计广告预算、价格弹性、节日、断货等对销量的影响。除此之外,研究还涉及节日旺季的识别和广告的内生性问题研究,以期为电商的销售预测、销售分析提供参考。

关键词： 网络切片   资源分配   双时间尺度   深度强化学习   切片满意度  

摘要： 网络切片是使网络能够满足不同垂直领域的不同服务需求的关键要素,为解决网络中切片类型动态变化的问题,提出了一种联邦-多智能体强化学习双时间尺度资源分配(F-MALML)算法。大时间尺度下,通过有限记忆学习算法为每个基站分配资源;小时间尺度内各基站使用F-MALML算法进一步为切片中的用户动态分配资源。引入了一种概率学习机制,根据前一时隙的分配结果和网络实际状态,动态调整每个时间尺度的分配策略。仿真结果表明,所提算法相比于其他两种基准算法在新增切片的切片满意度及系统频谱效率方面都有较大提升,且表现出更好的稳定性。

关键词： 地理标志   科尔沁牛肉   营养品质  

摘要： 为研究地理标志产品“科尔沁牛肉”与其他两种非地理标志牛肉(西门塔尔牛肉及进口安格斯牛肉)营养品质的差异性,本研究测定了上述3种牛肉的营养品质(粗蛋白、氨基酸、脂肪酸和矿物元素),并利用主成分分析法(PCA)比较3种牛肉的综合营养品质。结果表明,科尔沁牛肉的粗蛋白、必需氨基酸、非必需氨基酸含量分别为24.24%、8.79%、13.42%,均显著高于其他两种牛肉(P<0.05);科尔沁牛肉的饱和脂肪酸含量显著高于进口安格斯牛肉(P<0.05),单不饱和脂肪酸含量显著低于进口安格斯牛肉(P<0.05),多不饱和脂肪酸含量显著低于其他两种牛肉(P<0.05);科尔沁牛肉的K含量为15681.22 mg·kg^(-1),显著高于其他两种牛肉(P<0.05);科尔沁牛肉的Ca、Na、Fe、Cu、Zn、Mn、Se含量显著低于进口安格斯牛肉(P<0.05)。PCA结果表明,3种牛肉的营养品质综合得分表现为科尔沁牛肉>进口安格斯牛肉>西门塔尔牛肉。本研究可为科尔沁牛肉的营养品质评判提供数据参考。

关键词： 油松   松果梢斑螟   空间分布型   抽样技术  

摘要： 松果梢斑螟是危害多种松类球果的重要钻蛀性害虫,研究越冬前松果梢斑螟幼虫的空间型和抽样技术,可为该虫的危害程度调查、预测预报和有效防治提供供理论依据。应用7个聚集度指标以及Iwao m*-m回归法和Taylor幂指数法,研究了油松林中越冬前松果梢斑螟幼虫种群的空间分布型,并分析了其聚集原因。结果表明,越冬前松果梢斑螟幼虫主要分布于被上一代幼虫危害过的球果中,但在油松东南西北4个方位上的数量无显著差异。聚集度指标分析表明松果梢斑螟幼虫的分布型为聚集型;Iwao回归分析结果显示幼虫为聚集分布,分布的基本成分为个体群,幼虫个体之间相互吸引;Taylor幂指数法证实松果梢斑螟幼虫种群为聚集分布,且聚集强度随种群密度的增大而提高。聚集均数λ>2,说明聚集分布是由松果梢斑螟自身行为习性(亲代雌虫产卵习性和幼虫取食习性)和球果化学特性共同作用所致。基于Iwao m*-m回归模型明确了在不同相对误差下不同虫口密度时的最适理论抽样数,并依据防治指标确定了序贯抽样数。综上,越冬前松果梢斑螟幼虫主要分布于被害球果中,其种群空间分布型为聚集分布;最适理论抽样数和序贯抽样数,可为松果梢斑螟幼虫的监测和防治提供指导。

关键词： 土层变形   承压含水层   土层参数   耦合模型  

摘要： 基坑降水对基坑施工具有重要的影响,但是降水会对周边环境产生负面影响。以基坑工程中承压水抽水试验为实例,利用有限元分析软件建立三维降水模型进行渗流及其土体应力应变的耦合计算,并对抽水时地表水平位移及沉降分布规律进行分析。数值模拟结果表明:承压水土层弹性模量越小,地表变形受影响越大,且随弹性模量增大地表沉降受影响程度逐渐降低;地表变形受渗透系数影响较大,且地表变形的有效影响范围也随渗透系数增大而增大;泊松比对地表变形影响较小;地表变形随单井出水量的增大近似成线性增加关系;随着降水时长增加,地表变形增大;单井出水量、土层弹性模量不仅影响地表水平位移和沉降的大小,还影响地表水平位移和沉降的空间分布。

关键词： 急性肾损伤   脓毒症   血小板聚集功能   预测   决策曲线  

摘要： 目的基于决策曲线探讨血小板聚集功能对脓毒症患者并发急性肾损伤(AKI)的预测价值。方法采用回顾性研究的方法,收集并分析2021年1月至2023年12月江南大学附属医院收治的120例脓毒症患者的临床资料,根据住院期间AKI发生情况分为发生AKI组(37例)与未发生AKI组(83例)。收集并比较两组一般资料、血小板聚集功能指标(血小板聚集率)及其他实验室指标。采用Logistic回归模型分析脓毒症患者并发AKI与血小板聚集功能及主要指标的关系。绘制受试者工作特征(ROC)曲线得到曲线下面积(AUC),分析血小板聚集功能对脓毒症患者并发AKI的预测价值。利用R语言软件构建血小板聚集功能联合其他主要指标预测脓毒症患者并发AKI的列线图模型,基于决策曲线,分析模型对脓毒症患者并发AKI的预测效能。结果发生AKI组血小板聚集率低于未发生AKI组[(56.23±7.86)%比(68.79±8.54)%],凝血酶时间长于未发生AKI组[17.00(16.50,18.00)s比16.00(15.00,17.00)s],D-二聚体、C反应蛋白、降钙素原水平高于未发生AKI组[(1.55±0.45)mg/L比(1.32±0.41)mg/L、(107.53±18.41)mg/L比(99.86±17.25)mg/L、(3.10±0.46)μg/L比(2.88±0.42)μg/L],差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,脓毒症患者并发AKI可能与血小板聚集率、凝血酶时间、C反应蛋白及降钙素原水平异常有关(P<0.05)。绘制ROC曲线得到对应AUC:血小板聚集率预测脓毒症并发AKI的AUC为0.860(95%CI 0.789~0.931),有一定预测价值,当血小板聚集率取62.84%时,可获得最佳预测价值,其灵敏度、特异度、约登指数分别为83.80%、80.70%、0.645。血小板聚集功能辅助其他主要指标预测脓毒症患者并发AKI的列线图模型一致性指数为0.904(95%CI 0.851~0.957),提示模型辨别度良好;通过决策曲线分析模型临床净受益情况,结果显示模型临床净受益较血小板聚集率及其他主要指标单独应用均较高,当风险阈值在0~0.81、0.97~1.00时,模型可提供显著增加的临床净受益率。结论血小板聚集功能(血小板聚集率)可作为脓毒症患者并发AKI风险的早期辅助预测指标,可辅助其他主要指标提高对脓毒症患者并发AKI的预测价值。

关键词： 客流预测   城市轨道交通   时间序列   回归分析  

摘要： 首先,文章分析了城市轨道交通客运量的规律与趋势,并选用自回归滑动平均(ARMA)模型对客运量进行预测。其次,针对ARMA模型对未来三天以上客运量预测准确性降低的问题,采用滚动预测方法进行优化。最后,针对ARMA滚动预测对客运量变化转折点预测性能不足的问题,分析影响客运量变化的相关因素,并采用回归分析方法进行修正。结果显示,ARMA滚动预测结合回归修正的组合方法,相较于单纯的ARMA方法,不仅保留了对未来三天以上客运量预测性能的优化,还能捕捉外部因素对客运量变化的影响,提高了客流预测的准确性。

关键词： 线性回归分析   BP神经网络   枣树需水量预测   线性拟合  

摘要： 【目的】需水量的预测是实现智能灌溉的关键环节,将先进的计算机技术应用到需水量的预测中具有重要现实意义。【方法】根据气象资料数据以及枣树逐日参考需水量,以空气温度、平均风速、空气湿度、日照时数为输入向量,采用线性回归分析和BP神经网络模型对枣树需水量进行了相关预测研究,并从365组实验数据中随机选取40组样本数据进行了枣树需水量预测对比。【结果】1)整体线性回归分析要优于逐步线性回归分析,且空气温度、平均风速、空气湿度对枣树需水量的影响要高于日照时数;2)BP神经网络的预测值与实际值的线性拟合值为0.983,高于线性回归方程的0.941;3)BP神经网络的残差相对较小且波动幅度小,而线性回归方程的残差较大且不稳定;BP神经网络相对于线性回归分析对需水量的预测效果更好,更适用于枣树需水量的预测研究;而线性回归分析可以分析出气象因素对需水量的影响程度,能够为模型输入向量的选择提供依据。【结论】本研究为后续枣树需水量预测研究奠定了一定的基础,未来的研究工作中可以选取更多的影响因素来进行试验,进一步提高预测效果,助力实现枣树智能节水灌溉。

关键词： 量子概率   决策过程   量子干涉   行为经济学   社会科学   认知偏差  

摘要： 量子干涉效应在社会决策中起着至关重要的作用,为经典决策理论提供了一种新的视角。本研究探讨了量子决策理论的基础,重点分析量子概率在认知偏差、偏好反转和决策异常中的作用。研究提出了一个基于量子概率的决策模型,并将其与经典概率模型进行对比。通过理论建模和实验设计,研究展示了量子干涉如何改变决策概率并影响群体决策动态。此外,研究进一步探讨了量子决策理论在博弈论、政策制定、金融市场和人工智能中的应用。研究结果表明,量子概率提供了一个更全面、更现实的框架来理解人类的决策过程。未来研究应关注实验验证、跨学科整合,以及量子计算在社会决策建模中的应用。