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关键词： 医院感染   区域性监测平台   数据管理   准确性  

摘要： 目的医院感染监测平台的建设及维护对开展区域性医院感染监测,掌握各地区及医疗机构医院感染防控水平及风险具有重要意义。本研究通过对湖北省医院感染监测平台进行管理,以提高数据质量及准确性。方法自2023年起,采用信息化手段和数据标准化方式,通过对湖北省医院感染监测平台数据的安全性、代表性、准确性、平台数据与医院数据的一致性、数据核查及时性等进行管理及分析,查找存在的问题并提出相应的解决方案。结果湖北省医院感染管理质量控制中心通过迁移数据库及签订安全管理协议提升数据安全保障,组织动员各医疗机构进行数据上报,扩大数据监测范围。同时,通过对监测平台数据及院内数据进行比对改进,从数据源、算法及应用方面提高数据一致性。此外,对监测平台实行分层管理、建立奖励机制、提供技术支持、加强数据质控,提升数据质量及准确性。结论做好区域性医院感染监测平台的管理,持续推进监测平台的发展,为不同层级卫生行政机构及院感质控中心制定医院感染防控策略、开展质量控制、评审考核提供数据支持,提高区域性医院感染管理水平。

关键词： 小目标检测   DETR   注意力机制   Transformer   残差链接  

摘要： 针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题,提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络,提高目标检测模型的特征提取能力。采用级联分组注意力机制优化倒置残差模块和特征交互模块,提升特征选择能力,实现目标检测信息的精细化获取。颈部网络中引入160×160检测层,提升特征融合阶段小目标的感知能力。基于VisDrone2019数据集的实验结果表明,改进后的模型具有更低的参数量和更高的检测精度。在Alver_Lab_Ulastirma和HIT-UAV数据集上进一步验证了改进方法的有效性和鲁棒性。

关键词： 项目管理   质量成本   遗传算法  

摘要： 质量、进度与费用是舰船装备采购合同履行监督的主要目标,三者之间相互影响、相互制约。为更好地在管理实践中加强对合同履行整体情况的监督控制,通过质量成本模型以及时间成本函数构建出综合优化模型,避免单因素分析中可能出现的偏差,集成管理各个因素。并通过遗传算法,深度搜索项目进展的最优方案,提高预测能力,合理调整项目履行中可能出现的各种偏差。

关键词： 加权混合滤波   路径损耗   RSSI测距   神经网络  

摘要： 典型的基于接收信号强度指示(RSSI)测距定位方法存在精度较低且不稳定的问题,而单一滤波器存在各种缺陷,为此论文提出一种混合滤波与神经网络结合的测距算法。通过混合滤波处理数据,采用神经网络对测距模型进行非线性拟合。实验结果证明,经过混合滤波与神经网络拟合计算后,能有效降低测距误差。

关键词： INS/GNSS紧组合   卫星拒止环境   零速修正   卡尔曼滤波   定位误差   定位性能  

摘要： 无人机在城市或山区等复杂低空环境下飞行时,很容易进入卫星拒止区域,导致接收到的卫星信号较少,GNSS接收机定位精度大幅下降甚至停止工作。针对无人机在卫星拒止环境下INS/GNSS紧组合的定位性能迅速下降的问题,提出使用零速修正方法对INS/GNSS紧组合定位算法进行改进;并根据航路所需导航性能需求,针对长时间处于拒止环境下可能引起的零速修正重启问题进行了有效约束,保证了无人机在此环境下拥有良好的导航性能。仿真实验证明,相对于传统卡尔曼滤波,零速修正调整的卡尔曼滤波显著降低了定位误差,其中水平误差降低了90.39%,高度误差降低了86.47%,UANP值减少了72.99%,导航定位性能明显提高。

关键词： 政府算法决策风险   机理   符号互动论  

摘要： 政府算法决策风险是人工智能算法嵌入政府决策过程中所形成的新风险类型。基于符号互动论的视角,构建符号“主体—媒介”的分析框架,可以发现政府算法决策风险实质是政府算法决策相关主体在互动过程中对符号媒介价值的整体性偏离,易导致政府决策产生不能达到其目标的可能性与不确定性。技术、主体、制度层面的主客观抵牾与隐患是引致政府算法决策风险生成的重要诱因,其生成过程遵循决策“互动价值偏离—互动媒介缺陷—互动场域差异—人机互动阻滞”的生成链条。为更好地规避政府算法决策风险,可采取强化算法技术的公共性价值、提升决策相关主体的数字素养、完善政府算法决策的制度机制等适数化策略,提升政府治理效能。

关键词： 皮尔逊相关性分析   自动定价   目标优化   粒子群算法   成本加成定价  

摘要： 本文研究了基于Matlab的蔬菜类商品自动定价与补货决策优化问题。随着零售业竞争的加剧和消费者需求的多样化,蔬菜类商品的定价与补货决策成为超市经营者面临的重要挑战。本文分析了蔬菜类商品的经营特点,梳理了现有的定价策略和补货决策理论。在此基础上,利用Matlab软件,结合蔬菜销售数据,考虑了蔬菜的平均损耗率、预期销售量等因素下构建了自动定价模型,实现了基于成本加成策略的定价优化。研究过程中,运用了SPSSPRO的频数分析、皮尔逊相关系数分析等方法,揭示了蔬菜销售量的分布特征和品类间的关联性。此外,设计了补货决策优化模型,通过模拟退火算法、粒子群优化算法等智能优化方法,得出了最佳的自动定价策略及补货量。实证研究结果表明,本文提出的模型能够显著提高蔬菜类商品的销售效率和利润水平。This paper studies the automatic pricing and replenishment decision-making optimization of vegetable products based on Matlab. With the intensification of retail competition and the diversification of consumer demand, the pricing and replenishment decisions of vegetable products have become an important challenge for supermarket operators. This paper analyzes the operating characteristics of vegetable commodities and combs the existing pricing strategy and replenishment decision theory. On this basis, using Matlab software, combined with vegetable sales data, considering the average loss rate of vegetables, expected sales and other factors, an automatic pricing model was constructed to achieve pricing optimization based on cost-plus strategy. In the course of the study, SPSSPRO frequency analysis, Pearson correlation coefficient analysis and other methods were used to reveal the distribution characteristics of vegetable sales and the correlation between categories. In addition, the replenishment decision-making optimization model is designed, and the optimal automatic pricing strategy and replenishment quantity are obtained by intelligent optimization methods such as simulated annealing algorithm and particle swarm optimization algorithm. The empirical results show that the model proposed in this paper can significantly improve the sales efficiency and profit level of vegetable products.

关键词： 水质模拟   参数反演优化   混沌算法   蚁群算法   大凌河  

摘要： 为提高大凌河水质模型的预测精度,采用改进的混沌蚁群算法对水质模型进行参数反演优化,对比分析参数优化前后水质模型预测精度。结果表明,相比于参数优化前,水质模型收敛率平均提高15.9%,COD浓度预测误差平均降低10.2%,过程拟合系数平均提高0.24,模型预测精度得到有效提升。研究成果对于河流水质模型预测精度的改善具有参考价值。

关键词： 路径规划   跳点搜索+算法   跳点分类   地图预处理   路径回溯  

摘要： 随着无人车、无人机等自主移动机器人的井喷式发展,寻路算法的重要性也一再提升。跳点搜索+(jump point search plus,JPS+)算法因其显著的高搜索效率而成为了经典的静态栅格化地图寻路算法。对JPS+算法的改进策略和应用场景层出不穷,但对路径长度与路径节点数量的优化方法仍有待研究。提出了一种对于强制跳点按功能性的分类方式,并基于这一分类对JPS+算法的预处理和搜索流程进行改进,在提高单次搜索扩展效率的同时,减少路径的长度与节点数。通过仿真地图实验与真实采样地图实验,验证了改进算法的有效性。对比发现:改进JPS+算法在仿真地图中,所求路径长度最大减少5.92%,路径节点数最大减少46.15%,算法用时最大减少25.58%;在真实采样地图中,所求路径长度平均减少2.48%,路径节点数平均减少10.71%,算法用时平均减少17.08%。

关键词： 分布式在线优化   经济调度   差分隐私   微电网  

摘要： 针对微电网中考虑隐私保护和梯度信息未知的分布式经济调度问题,提出了一种基于差分隐私机制和单点反馈的分布式在线经济调度算法。与现有忽略隐私保护的分布式经济调度算法不同,文章通过引入符合拉普拉斯分布的随机噪声对节点的状态进行扰动,有效的保护了节点的隐私信息。该算法基于单点反馈估计真实的梯度信息来指导决策变量的更新,避免了精确地梯度计算,适应于梯度信息不可用的场景。此外,文章将经济调度问题扩展到分布式在线框架中,适应于成本函数时变的场景。在所提出的算法下,经济调度问题能够以一种在线的方式被解决,且算法能够实现次线性遗憾O(√T),仿真结果验证了该算法的有效性。