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深静脉置管患者导管相关性感染的危险因素及其预测模型构建

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中华医院感染学杂志 2024年 3017-3021页

作者：沈慈益杨婕妤史怡琼奚梦婷宁波大学附属第一医院消化内科

目的探讨深静脉置管患者导管相关性感染(C RI)的危险因素并构建其预测模型。方法选取宁波大学医学院附属医院2019年9月—2022年9月接受深静脉置管的109例患者的临床资料进行回顾性分析,根据患者CRI情况分为合并CRI组(27例)和无CRI组(8... 详细信息

目的探讨深静脉置管患者导管相关性感染(C RI)的危险因素并构建其预测模型。方法选取宁波大学医学院附属医院2019年9月—2022年9月接受深静脉置管的109例患者的临床资料进行回顾性分析,根据患者CRI情况分为合并CRI组(27例)和无CRI组(82例);统计合并CRI组病原菌情况,归纳深静脉置管患者发生CRI的危险因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析预测模型对深静脉置管患者发生CRI的预测价值,获取其曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度。结果 27例发生CRI的深静脉置管患者共检出菌株37株,其中革兰阴性菌19株占51.35%,革兰阳性菌14株占37.84%,真菌4株占10.81%;合并糖尿病、血清白蛋白(ALB)是深静脉置管患者CRI的危险因素(OR=5.043、3.873,P均11.00时,AUC值为0.886,敏感度为92.59%,特异度为69.51%。结论深静脉置管患者发生CRI的危险因素包括合并糖尿病、血清ALB,据此构建回归模型对深静脉置管患者发生CRI具有较好的预测价值,且其感染病原菌以革兰阴性菌为主,临床可对高危人群进行针对性干预或防治以降低CRI发生风险。

关键词：深静脉置管导管相关性感染病原菌危险因素预测模型

基于APARCH模型对中美股市波动风险的研究

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商展经济 2024年第4期 109-112页

作者：王伟杰沈慈慈淮北理工学院教育学院安徽淮北235000

本文借助APARCH模型对中美股市的波动性进行研究,选取上证综指和纳斯达克指数的日对数收益率序列为样本数据。首先,对其进行基本的统计分析;其次,使用APARCH模型在高斯分布和GED分布下对序列进行建模,并预测其超前一步的VaR值。实证结... 详细信息

本文借助APARCH模型对中美股市的波动性进行研究,选取上证综指和纳斯达克指数的日对数收益率序列为样本数据。首先,对其进行基本的统计分析;其次,使用APARCH模型在高斯分布和GED分布下对序列进行建模,并预测其超前一步的VaR值。实证结果表明,两序列均是平稳的序列,且偏向非正态分布,无前后相关性和偏自相关性,存在ARCH效应,在GED分布下可以更好地捕捉收益率序列的尖峰后尾特征;随着置信水平的逐步提升,在高斯分布下得到的预测值普遍低于在GED分布下得到的预测值,即中国股市比美国股市更加稳定。本研究仅供参考。

关键词：中国股市美国股市 APARCH模型高斯分布 GED分布证券市场金融交易

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基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析

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商展经济 2024年第5期 111-116页

作者：李姜悦沈慈慈王伟杰淮北理工学院安徽淮北235000

为研究美国股市股指的波动性特征,本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据,借助统计软件,利用GARCH类模型进行实证分析。实证结果表明:Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定,更适合投资,且相较GARCH(1,1)模型,... 详细信息

为研究美国股市股指的波动性特征,本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据,借助统计软件,利用GARCH类模型进行实证分析。实证结果表明:Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定,更适合投资,且相较GARCH(1,1)模型,满足学生t分布的APARCH(1,1)模型拟合的条件异方差可以更好地反映种股指日对数收益率的波动率情况,因此可选用此模型对两种指数波动率的未来值进行预测,为投资者提供未来投资参考。

关键词： GARCH模型 APARCH模型非正态性收益率波动率全球金融市场国际金融风险

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高校“青马工程”开展成效及其优化

党史文苑 2024年第7期 158-160页

作者：沈乙丹安徽师范大学马克思主义学院

当前我国正处在“十四五”规划的关键时期，迈上了全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标进军的新征程。在这个社会转型的特殊时期，多元文化蓬勃发展，激荡交锋。大学生作为知识分子生力军和国家栋梁，置身思想洪流中心，...

当前我国正处在“十四五”规划的关键时期，迈上了全面建设社会主义现代化国家、向第二个百年奋斗目标进军的新征程。在这个社会转型的特殊时期，多元文化蓬勃发展，激荡交锋。大学生作为知识分子生力军和国家栋梁，置身思想洪流中心，面临诸多诱惑和价值认知挑战，易陷迷茫。青年马克思主义者培养工程（以下简称“青马工程”）的顺利开展，坚定大学生理想信念，使其远离挫折迷惘，为中国式现代化挺膺担当。

关键词：

高—低风险价值指数对上证A股市场收益率的影响研究——基于多因子资产定价模型

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金融客 2024年第1期 28-31页

作者：李姜悦王伟杰沈慈慈淮北理工学院

首先，本文选取上海证券市场2015年3月至2020年12月上证A股的月度收益率作为研究数据；其次，根据风险价值理论构建了高-低风险价值指数并将其纳入多因子资产定价模型；最后，实证检验高—低风险价值指数对股票收益率的影响和所构建的... 详细信息

首先，本文选取上海证券市场2015年3月至2020年12月上证A股的月度收益率作为研究数据；其次，根据风险价值理论构建了高-低风险价值指数并将其纳入多因子资产定价模型；最后，实证检验高—低风险价值指数对股票收益率的影响和所构建的模型对上证A股投资组合收益率的解释力。结果表明，高—低风险价值指数对上证A股投资组合收益率具有正向且显著的影响，纳入高—低风险价值指数的多因子资产定价模型对上证A股投资组合收益率的拟合度接近80%,与原始模型相比提高了16%左右，对股票收益率具有很好的解释力。

关键词：高—低风险价值指数多因子资产定价模型收益率拟合度

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结合注意力和低光增强的夜间语义分割

计算机工程 2024年第7期50卷 271-281页

作者：肖慈徐杨张永丹冯明文黄易仟贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

随着深度学习技术的发展和计算能力的提升,对白天拍摄的自然场景图像进行语义分割能够取得良好的效果。然而,在夜间图像语义分割任务中,由于存在曝光不平衡、缺乏标记数据等问题,由白天数据训练的模型往往无法取得良好的表现。为此,提... 详细信息

随着深度学习技术的发展和计算能力的提升,对白天拍摄的自然场景图像进行语义分割能够取得良好的效果。然而,在夜间图像语义分割任务中,由于存在曝光不平衡、缺乏标记数据等问题,由白天数据训练的模型往往无法取得良好的表现。为此,提出一种新的无监督夜间图像语义分割网络(AI-USeg)。首先,使用一个轻量级的自校准照明网络(SCI)对夜间图像进行增强,以减少光照变化对后续语义分割网络的影响;其次,引入领域自适应(DA)方法,将模型从包含大量有标签数据的Cityscapes自适应到Dark Zurich-D,解决缺乏标记数据的问题;随后,AI-USeg在基于全卷积网络(FCN)实现的判别器中引入SENet,通过在输出空间进行对抗学习来适应夜间低光照环境下的图像特征,以提升夜间图像语义分割任务的效果。实验使用Cityscapes和Dark Zurich-train中的2416个昼夜图像对进行无监督训练,结果表明,AI-USeg在Dark Zurich-test和Nighttime Driving-test上的平均交并比(m IoU)分别达到了47.9%和51.5%,相较于MGCDA方法分别提高了5.4和2.1个百分点。AI-USeg对夜间图像的特征适应性更强,具有更高的鲁棒性,为夜间场景下的图像分割任务提供了一种有效的解决方案。

关键词：深度学习语义分割自动驾驶低光图像增强注意力机制

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基于双重距离的多目标粒子群优化算法

控制与决策 2024年第6期39卷 1801-1809页

作者：慈雨荣淼彭晨上海大学机电工程与自动化学院上海200444

多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法在维护收敛性的同时搜索分布良好的最优解集较为费力.为此,提出一种基于双重距离的MOPSO,由种群的平均距离定义粒子的邻域空间,邻域粒子数为粒子的等级,数量越... 详细信息

多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法在维护收敛性的同时搜索分布良好的最优解集较为费力.为此,提出一种基于双重距离的MOPSO,由种群的平均距离定义粒子的邻域空间,邻域粒子数为粒子的等级,数量越多,粒子的等级越大.当等级相同时,算法结合粒子的拥挤距离选择最优粒子,并更新外部归档集.此外,算法结合粒子的变异行为避免陷入局部最优.在对比实验中,该算法在收敛性和多样性上可取得较优结果.最后,将该算法应用到电力系统的环境/经济调度模型(environmental/economic dispatch,EED),也可获得性能较好的解集.

关键词：平均距离拥挤距离邻域信息多目标粒子群优化多目标问题环境/经济调度

基于大数据变量最优组合的违约预测模型——以中国小企业为例

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系统工程理论与实践 2024年第3期44卷 912-931页

作者：沈隆周颖大连理工大学经济管理学院大连116024

以提升商业银行企业客户信用风险识别和管理水平为目的,本文提出了一种系统的违约预测方法.一是在高维大数据变量集的构建上,通过基尼指数最小,反推出指标区间划分的最优切分点,确保决策树群中的每一个路径能最大限度地区分客户违约与否... 详细信息

以提升商业银行企业客户信用风险识别和管理水平为目的,本文提出了一种系统的违约预测方法.一是在高维大数据变量集的构建上,通过基尼指数最小,反推出指标区间划分的最优切分点,确保决策树群中的每一个路径能最大限度地区分客户违约与否,并把每一个路径作为一个虚拟变量,即客户属于这个路径则变量数值取1,否则为0.二是在虚拟变量的降维上,通过Lasso回归的违约预测误差最小,反推一组最优的虚拟变量组合.三是以客户判对率之和最高反推逻辑回归模型的最优违约预测临界点,提高了违约企业预测的准确率.实证研究表明,1)决策树路径变量的违约鉴别能力要强于原始信用指标,信息含量更丰富.2)净利润现金含量,城市居民人均可支配收入和企业法律纠纷情况指标对中国小企业的违约预测具有重要影响,这3个指标的个数占比是3.704%,精度贡献占比却达到了41.639%.3)该方法在准确性和稳健性方面优于对比模型,可以揭示影响企业信用风险的关键因素和关键阈值,为商业银行授信审批和贷前审查工作提供依据.且该方法可以拓展到个人以及大、中型企业违约预测模型的构建.

关键词：违约预测大数据决策树路径变量 Lasso 违约预测临界点

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韶关市居民点地名的空间分布特征分析

韶关学院学报 2024年第1期45卷 77-88页

作者：田广增马慈丹韶关学院旅游与地理学院广东韶关512005 粤北资源环境与旅游研究中心广东韶关512005

基于天地图、地理空间数据云和CSDN论坛等互联网资源,结合第二次全国地名普查和《韶关市地名志》数据成果,运用GIS技术、数理统计等方法对韶关市16776个居民点地名数据进行空间分布特征分析,以定量弥补定性,加强对韶关市自然和社会状况... 详细信息

基于天地图、地理空间数据云和CSDN论坛等互联网资源,结合第二次全国地名普查和《韶关市地名志》数据成果,运用GIS技术、数理统计等方法对韶关市16776个居民点地名数据进行空间分布特征分析,以定量弥补定性,加强对韶关市自然和社会状况的认识,增加其地域形象的识别元素。结果表明:研究区自然环境类地名主要分布在西北部山区、中部平原地区以及浈江流域;社会环境类地名主要分布于市区、南雄等有一定经济基础,水运陆运条件好的地区。

关键词：地名居民点韶关市 GIS 空间分布