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基于消费者虚假评论识别的在线平台商家声誉等级综合评定方法

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基于消费者虚假评论识别的在线平台商家声誉等级综合评定方法

作者：殷娜嘉电子科技大学

学位级别：硕士

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破产管理人监督制度研究

破产管理人监督制度研究

作者：巨嘉山西财经大学

学位级别：硕士

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基于外汇新闻情感分析的汇率短期预测研究

基于外汇新闻情感分析的汇率短期预测研究

作者：李玮嘉西安外国语大学

学位级别：硕士

影响糖尿病合并肺感染致脓毒症患者预后相关指标分析

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影响糖尿病合并肺感染致脓毒症患者预后相关指标分析

作者：蔡荣嘉承德医学院

学位级别：硕士

目的:本论文旨在研究影响糖尿病合并肺感染致脓毒症患者预后的相关指标。探讨APACHE Ⅱ评分、糖化血红蛋白、乳酸、降钙素原以及联合检测对糖尿病合并肺感染致脓毒症患者28天死亡的预测价值。方法:收集2020年1月至2023年12月期间就诊于... 详细信息

目的:本论文旨在研究影响糖尿病合并肺感染致脓毒症患者预后的相关指标。探讨APACHE Ⅱ评分、糖化血红蛋白、乳酸、降钙素原以及联合检测对糖尿病合并肺感染致脓毒症患者28天死亡的预测价值。方法:收集2020年1月至2023年12月期间就诊于沧州市人民医院并符合糖尿病合并肺感染致脓毒症患者共171例。并收集相关资料:1.患者一般资料:性别、年龄、住院号、第28天生存情况;2.患者入院24小时之内的最差指标:如血常规(白细胞、血小板、红细胞压积)、生化检查(白蛋白、前白蛋白、总胆红素、血肌酐、尿酸、胱抑素C、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、肌红蛋白、血钾、血钠、二氧化碳总量、阴离子间隙)、C反应蛋白、降钙素原、糖化血红蛋白、血气分析(PH值、氧分压、二氧化碳分压、氧合指数、乳酸)、生命体征(体温、脉搏、呼吸、舒张压、收缩压)、平均动脉压、GCS评分等指标。并计算出APACHEⅡ评分(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation ScoreⅡ,急性生理与慢性健康评分Ⅱ)、q SOFA评分(quick sequential organ failure assessment,快速器官功能障碍)、SOFA评分(Sequential Organ Failure Assessment,序贯器官衰竭评估)。以28天的生存状态为研究终点,分为存活组、死亡组两组,其中存活组133例,死亡组38例,并对38个变量进行数据分析及对比。进行组间分析对比得到比较显著的变量,再进行多因素的COX回归分析。结合相关指标绘制出ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,受试者操作特征曲线),并且计算相关变量的AUC值(Area Under the Curve,曲线下面积),分析以上指标对糖尿病合并肺感染致脓毒症患者的生存结局的影响。结果:1.一般情况:收集符合糖尿病合并肺感染致脓毒症患者共171例。其中存活组133例(77.8%),男性患者82例(61.65%),女性患者51例(38.35%);死亡组38例(22.2%),其中男性患者26例(68.42%),女性患者12例(31.58%);存活组平均年龄(71.37±11.18)岁,死亡组平均年龄(74.18±13.59)岁。2.组间比较:根据患者第28天的生存情况进行分组,存活组和死亡组在在APACHE Ⅱ评分、GCS评分、SOFA评分、C反应蛋白、前白蛋白、糖化血红蛋白、乳酸、降钙素原、体温、脉搏10个指标方面比较,差异有统计学意义(P小板、红细胞压积、白蛋白、胱抑素C、总胆红素、血肌酐、尿酸、肌酸激酶、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、肌酸激酶同工酶、肌红蛋白、血钾、血钠、二氧化碳总量、阴离子间隙、PH值、二氧化碳分压、氧分压、氧合指数、呼吸、收缩压、舒张压等指标进行比较,差异不具有统计学意义(P>0.05);统计结果显示,存活组在白细胞、白蛋白、前白蛋白、总胆红素、血肌酐、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、肌红蛋白、血钾、血钠、二氧化碳分压、氧分压、氧合指数、平均动脉压、收缩压、舒张压高于死亡组;死亡组在年龄、血小板、尿酸、红细胞压积、胱抑素C、阴离子间隙、PH值、呼吸等指标高于存活组,差异不具有统计学意义(P>0.05);统计结果显示,存活组在GCS评分上高于死亡组;死亡组在SOFA评分、糖化血红蛋白、APACHE Ⅱ评分、乳酸、C反应蛋白、降钙素原、体温、脉搏指标上高于存活组,差异具有统计学意义(P<0.05)。3.多因素COX回归分析得出:APACHE Ⅱ评分、糖化血红蛋白、乳酸、降钙素原是影响糖尿病合并肺感染致脓毒症患者28天死亡的独立危险因素(P<0.05)。***曲线分析显示,APACHE Ⅱ评分、糖化血红蛋白、乳酸、降钙素原预测糖尿病合并肺感染致脓毒症患者28天死亡AUC值分别为0.684、0.768、0.756、0.717,表明APACHE Ⅱ评分评估糖尿病合并肺感染致脓毒症患者的预后准确度较低,Hb A1c、LACT、PCT对糖尿病合并肺感染致脓毒症患者预后的判断的准确度为中等。APACHE Ⅱ评分、Hb A1c、LACT、PCT的最佳截断值分别为22.5分、8.95%、5.55mmol/L、20.585ng/m L。APACHE Ⅱ评分、Hb A1c、LACT、PCT关于糖尿病合并肺感染致脓毒症患者的死亡风险的敏感度分别为73.7%、97.4%、84.2%、71.1%。APACHE Ⅱ评分、Hb A1c、LACT、PCT的特异度分别为55.6%、45.

关键词：脓毒症 qSOFA评分 SOFA评分 APACHE Ⅱ评分糖尿病

统一社保征收模式改革对劳务派遣企业的影响研究 ——基于云南省F劳务派遣企业的案例分析

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统一社保征收模式改革对劳务派遣企业的影响研究 ——基于云南省F...

作者：王翊嘉云南财经大学

学位级别：硕士

6.4版Trima血细胞分离机采集血小板发生聚集的原因及2种干预措施的对比

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中国实验血液学杂志 2024年第4期32卷 1207-1211页

作者：黄淑铭林小枚汤辉伟曾嘉福建省血液中心福建福州350004

目的:探讨6.4版Trima血细胞分离机采集血小板发生聚集的原因以及2种干预措施的效果。方法:收集2020年61例献血者血小板捐献聚集次(n=61)与非聚集次(n=323)数据,分析聚集原因;将2021年单采过程中出现聚集的72例次随机分为干预A组和干预B... 详细信息

目的:探讨6.4版Trima血细胞分离机采集血小板发生聚集的原因以及2种干预措施的效果。方法:收集2020年61例献血者血小板捐献聚集次(n=61)与非聚集次(n=323)数据,分析聚集原因;将2021年单采过程中出现聚集的72例次随机分为干预A组和干预B组,干预A组提高抗凝剂与血液的比率,干预B组对献血者捐献侧手臂进行电热毯包裹保暖,提高献血者的血流速度。对比2组采集时间、平均血流速度、机器报警次数、抗凝剂使用量、产品下机解聚、献血者枸橼酸盐反应等情况。结果:聚集与平均血流速度呈负相关(r=-0.394),与采集时间呈正相关(r=0.458);经贝叶斯与Fisher判别分析,分别对聚集和非聚集构建了方程式,该方程判别分析预测的正确率为77.1%。2种干预措施效果比较,B组平均血流速度高于A组;采集时间、机器报警次数和抗凝剂使用量、献血者枸橼酸盐反应例数均明显低于A组(P0.05)。结论:单采血小板过程中可用构建的聚集和非聚集方程式进行聚集发生概率的预判,并可提前做出干预。2种干预措施对降低血小板聚集都有效,但措施B具有提高采血速度、缩短采集时间、减少报警次数和抗凝剂用量、降低献血者枸橼酸盐反应发生率等优点。

关键词： Trima血细胞分离机血小板聚集抗凝剂枸橼酸盐反应血流速度

特殊教育专业师范生教学实践能力测评模型构建研究

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特殊教育专业师范生教学实践能力测评模型构建研究

作者：高维嘉云南师范大学

学位级别：硕士

基于混合样本的叉车AGV直流电机异常检测与时序预测算法研究

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基于混合样本的叉车AGV直流电机异常检测与时序预测算法研究

作者：杨天嘉齐鲁工业大学

学位级别：硕士

机器人产业的现代化发展对其健康监管工作提出了更高的要求,而异常检测和在线预测技术是实现机器人健康监管的关键。当前机器人的健康监管工作存在智能化水平低下,预测算法具有滞后性的问题,无法保证机器人健康的运行状态。为避免机器... 详细信息

机器人产业的现代化发展对其健康监管工作提出了更高的要求,而异常检测和在线预测技术是实现机器人健康监管的关键。当前机器人的健康监管工作存在智能化水平低下,预测算法具有滞后性的问题,无法保证机器人健康的运行状态。为避免机器人异常行为导致的性能退化等问题,本文以自动导向叉车(叉车Automated Guided Vehicle,叉车AGV)为研究对象,对异常检测算法、在线预测算法、在线健康监管平台等进行研究,主要内容如下:针对机器人在线健康监管难的问题,本文采用云边端技术构建叉车AGV在线健康监管平台,完成从底层数据采集到云端数据分析的全自动化过程,并通过部署的人工智能算法准确反映叉车AGV健康状况,经过多次测试,证明该平台能够准确可靠地完成在线健康监管任务。针对机器人数据难标注和异常行为导致的设备性能退化问题,本文以叉车AGV直流伺服电机和磷酸铁锂电池为研究对象,应用基于改进图自编码器(Graph Autoencoder,GAE)的数据重构技术对混合样本进行重构,降低模型对异常数据的区分难度,实验证明该模型将平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)降低了63.88%。后续基于Stacking集成模型的回归算法,准确识别叉车AGV电机电流的异常变化,实验证明模型MAE达到14.84,确定系数(R-squared,R2)达到0.96的较高水平,之后应用欧几里得距离对异常点进行标记。算法经过实地多轮在线验证,实现了对过载等异常行为的准确识别,识别率达到了100%,证明了研究的基于混合样本训练的异常行为检测算法在叉车AGV在线健康监管平台中的可行性与可靠性。针对机器人的健康变化预测具有滞后性,难及时采取有效措施纠正机器人运行状态的问题,本文基于时间序列预测技术研究针对叉车AGV电流变化的在线预测算法,实现了提前10时间步的电流变化的低偏差预测,并将MAE降低了42.01%。对多尺度特征分解技术与时间序列预测模型进行研究,实现最长提前200时间步的电流变化预测研究,并将MAE降低了51.82%。模型经过实际场景验证,结果证明了基于时间序列的在线预测算法在叉车AGV健康监管方面的可行性。本文对叉车AGV的健康监管问题作出研究,为叉车AGV异常行为识别和在线预测算法研究作出了贡献,并搭建了叉车AGV在线健康监管平台,本文对机器人的高质量发展具有重要借鉴意义。

关键词：异常检测时间序列预测机器人在线监管混合样本数据重构

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大气湍流强度测量与激光通信复合技术研究

大气湍流强度测量与激光通信复合技术研究

作者：刘乐嘉长春理工大学

学位级别：硕士