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State Evaluation Based on Feature Identification of Measurement data:for Resilient Power System

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2022年第4期8卷 983-992页

作者： Hongxia Wang Bo Wang Peng Luo Fuqi Ma Yinyu Zhou Mohamed A.Mohamed School of Electrical Engineering and Automation Wuhan UniversityWuhan 430074China Huizhou Power Supply Bureau Co. Ltd.Huizhou516001Guangdong ProvinceChina Electrical Engineering Department Faculty of EngineeringMinia UniversityMinia 61519Egypt

Resilient power systems urgently need real-time evaluation of their operational *** mining the characteristics of the grid operational data and mapping them to the operational state,this paper proposes a method to evaluate the real-time state and the evolution direction of power ***,the state evaluation matrix is constructed using nodal ***,from the data-driven perspective,the grid state is embodied in the operational data ***,four indicators are proposed to characterize the power grid statefrom inherent physical and operating characteristics ***,through the simulations of a real power grid in China,it is shown that the method proposed in this paper can adequately characterize the power grid state,and is robust against bad data.

关键词： data characteristics evolution direction random matrix theory real-time evaluation resilient power system

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Prediction of severe preeclampsia in machine learning

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Medicine in Novel Technology and Devices 2022年第3期15卷 148-153页

作者： Xinyuan Zhang Yu Chen Stephen Salerno Yi Li Libin Zhou Xiaoxi Zeng Huafeng Li Department of Applied Mechanics College of Architecture and EnvironmentSichuan Province Biomechanical Engineering LaboratorySichuan UniversityChengdu610065SichuanChina Department of Biostatistics University of MichiganAnn ArborMIUSA Medical Big data Center Sichuan UniversityChengdu610065SichuanChina Department of Computer Science University of WisconsinMadisonWIUSA West China Second University Hospital Sichuan UniversityChengdu610041China Department of Applied Mechanics Sichuan UniversityChengdu610065SichuanChina

This study aimed to find out the blood data characteristics of patients and explore the correlation between severe preeclampsia and blood index *** assistance for the early attention direction of severe preeclampsia diagnosis and treatment.19,653 pregnant women presenting to the West China Second University Hospital,Sichuan University from January 2017 to April *** screening,a total of 248 patients,124 severe preeclampsia cases,and 124 controls were selected for this ***-three blood examination variables were obtained from routine blood work,hepatic,renal and coagulation function *** gradient boosting machine(light GBM),decision tree and random forest were used for date *** randomly divided 35%of the original data as a testing set to conduct internal validation of the performance of the prediction *** area under receiver operating characteristic curve(AUC)was used as the main score to compare the three ***,a binary classification light GBM model based on aspartate aminotransferase,direct bilirubin and activated partial thromboplastin time ratio can predict severe preeclampsia with sensitivity of 88.37%,specificity of 77.27%,AUC of 89.74%and positive predictive value of 65.96%.We believe relevant quantifiable indicators can establish an effective prediction model,which can provide guidance for early detection and prevention of severe preeclampsia.

关键词： Preeclampsia Screening Prediction Blood examination data characteristics

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跨部门政府数据共享：一个五力模型的构建

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图书馆学情报学 2018年第7期

作者：王芳储君张琪敏

跨部门政府数据共享对于促进协同办公、提升政府行政效率与服务水平具有重要意义。本文基于现有研究提出了理论分析框架，对我国东部沿海与南部沿海一大一小两座城市的政府跨部门数据共享问题展开案例研究，构建了一个由五个关键要素—... 详细信息

跨部门政府数据共享对于促进协同办公、提升政府行政效率与服务水平具有重要意义。本文基于现有研究提出了理论分析框架，对我国东部沿海与南部沿海一大一小两座城市的政府跨部门数据共享问题展开案例研究，构建了一个由五个关键要素——数据特征、部门数据共享能力、共享动力、共享风险与共享环境构成的理论模型，并基于案例分析了五个理论范畴间的关系及其对数据共享效果的影响。最后，论文讨论了研究成果的理论贡献与实践意义。

关键词：跨部门政府数据共享数据共享能力数据特征共享风险共享动力五力模型 Cross-boundary sharing of government data data sharing capability data characteristics Sharing risk Sharing motivation Five forces model

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