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基于机器学习的冠心病风险预测模型构建与比较

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中国全科医学 2025年第4期28卷 499-509页

作者：岳海涛何婵婵成羽攸张森诚吴悠马晶清华大学医院管理研究院广东省深圳市518055 清华大学医院管理研究院、清华大学医学院北京市100084

背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目... 详细信息

背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目的探索冠心病的影响因素,通过使用2种平衡数据的方法,基于5种算法建立冠心病风险相关的预测模型,比较这5种模型对冠心病风险的预测价值。方法基于2021年美国国家行为风险因素监测系统(BRFSS)横断面调查数据筛选出112606名研究对象的健康相关风险行为、慢性健康状况等24个变量信息,结局指标为自我报告是否患有冠心病并据此分为冠心病组和非冠心病组。通过进行单因素分析和逐步Logistic回归分析探索冠心病发生的影响因素并筛选出纳入预测模型的变量。随机抽取112606名受访者的10%(共计11261名),以8∶2的比例随机划分为训练与测试的数据集,采用随机过采样和合成少数过采样技术(SMOTE)两种过采样的方法处理不平衡数据,基于k最邻近算法(KNN)、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树和XGBoost算法分别建立冠心病预测模型。结果两组年龄、性别、BMI、种族、婚姻状态、教育水平、收入水平、家里有几个孩子、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者、过去30 d内是否有体育锻炼、心理健康状况以及自我健康评价比较,差异有统计学意义(P<0.05)。逐步Logistic回归分析结果显示:年龄、性别、BMI、种族、教育水平、收入水平、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者以及自我健康评价为冠心病的影响因素(P<0.05)。风险模型构建的分析结果显示:k最邻近算法、Logistic回归、支持向量机、决策树和XGBoost采用SMOTE处理不平衡数据的总体分类精度分别为59.2%、67.4%、66.2%、69.2%和85.9%,召回率分别为75.2%、71.4%、70.5%、62.9%和34.8%,精确度分别为15.4%、18.2%、17.5%、17.6%和28.7%,F值分别为0.256、0.290、0.280、0.275和0.315,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.78、0.72、0.72和0.82;采用随机过采样处理不平衡数据的总体分类精度分别为62.5%、68.5%、69.0%、60.2%和70.1%,召回率分别为70.0%、69.5%、71.9%、69.0%和67.6%;精确度分别为15.8%、18.4%、19.1%、14.8%和19.0%,F值分别为0.258、0.291、0.302、0.244和0.297,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.77、0.72、0.72和0.83。结论本研究不仅确认了已知冠心病的影响因素,还发现了自我健康评价水平、收入水平和教育水平对冠心病具有潜在影响。在使用2种数据平衡方法后,5种算法的性能显著提高。其中XGBoost模型表现最佳,可作为未来优化冠心病预测模型的参考。此外,鉴于XGBoost模型的优异性能以及逐步Logistic回归的操作便捷和可解释性,推荐在冠心病风险预测模型中结合使用数据平衡后的XGBoost和逐步Logistic回归分析。

关键词：冠心病机器学习风险预测模型 Logistic回归 k最邻近算法支持向量机决策树 XGBoost

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硅基光波导开关技术综述

物理学报 2019年第10期68卷 153-167页

作者：涂鑫陈震旻付红岩清华大学清华-伯克利深圳学院深圳518055

硅基光波导开关技术是公认的低成本光交换技术,在电信网络、数据中心和高性能计算领域中都具有非常广泛的应用前景.本文系统综述了近年来硅基光波导开关技术研究取得的主要进展,首先对马赫-曾德尔干涉仪型、微环谐振型和微电子机械系统... 详细信息

硅基光波导开关技术是公认的低成本光交换技术,在电信网络、数据中心和高性能计算领域中都具有非常广泛的应用前景.本文系统综述了近年来硅基光波导开关技术研究取得的主要进展,首先对马赫-曾德尔干涉仪型、微环谐振型和微电子机械系统驱动波导型三种硅基光波导开关技术进行了介绍,并对不同原理的光开关技术的应用场景进行了总结;然后讨论了影响大端口光开关性能的关键技术,特别着重于拓扑架构、无源器件和光电封装等方面;最后对硅基光波导开关技术的技术挑战和研究方向进行了展望,其对未来硅基全光交换技术的实用化具有指导性意义.

关键词：光开关硅光子学光互连光子集成

纳米铜修饰三维锌网电极的制备及锌离子电池负极的电化学性能

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高等学校化学学报 2022年第10期43卷 166-172页

作者：姜宝正黄文婷刘文宝郭荣胜徐成俊康飞宇清华-伯克利深圳学院清华大学深圳国际研究生院深圳518055

设计构建了纳米铜修饰的三维锌网电极(Nano Cu@3D ZnMesh,简称3D Cu-Zn电极),并将其作为锌沉积的宿主材料用作锌离子电池的负极,获得了稳定的、具有长循环寿命的锌负极材料.3D Cu-Zn电极的三维(3D)锌网骨架和表面均匀分布的3D树枝状纳... 详细信息

设计构建了纳米铜修饰的三维锌网电极(Nano Cu@3D ZnMesh,简称3D Cu-Zn电极),并将其作为锌沉积的宿主材料用作锌离子电池的负极,获得了稳定的、具有长循环寿命的锌负极材料.3D Cu-Zn电极的三维(3D)锌网骨架和表面均匀分布的3D树枝状纳米铜可以降低局部电流密度,并为锌的沉积提供结构支撑和容纳空间.锌网表面具有的较强锌结合能力的铜和后续原位形成的铜锌合金,可以有效降低锌形核的过电势,并作为均匀分布的形核位点引导锌的均匀成核和沉积.这种3D Cu-Zn电极宿主材料表现出较低的形核过电势和界面阻抗,并在对称电池中表现出优异的循环稳定性,在0.5 mA/cm^(2)的电流密度下可以稳定循环超过1100 h.3D Cu-Zn电极与MnO_(2)组装的全电池表现出更小的极化、良好的倍率性能和循环性能.

关键词：锌离子电池锌金属负极三维集流体亲锌位点铜锌合金

揭示金属锂负极电化学行为的影响因素:电子转移和锂离子输运

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新型炭材料（中英文） 2023年第4期38卷 776-786页

作者：张梦天曲浩天周光敏清华大学清华-伯克利深圳学院&清华深圳国际研究生院广东深圳518055

锂金属负极被认为是下一代储能电池中最有应用前景的负极材料。然而,严重的且无法避免的锂枝晶生长和潜在的安全隐患阻碍了其实际应用的发展。结构化碳基集流体负极结构能改善锂离子的输运,还能减缓电子转移的速度,同时已被证明能有效... 详细信息

锂金属负极被认为是下一代储能电池中最有应用前景的负极材料。然而,严重的且无法避免的锂枝晶生长和潜在的安全隐患阻碍了其实际应用的发展。结构化碳基集流体负极结构能改善锂离子的输运,还能减缓电子转移的速度,同时已被证明能有效地抑制锂枝晶生长,但仍需更深入地理解基本的电化学原理来研究电荷转移和离子输运的协同作用。本文模拟并量化了控制锂离子电化学行为的两个关键过程,即电子转移和锂离子输运因素。通过有限元法可视化了三维电池模型(锂//电解液//锂)中的局部沉积速率,过电位以及锂离子浓度,揭示了锂离子输运速度和电子转移之间的竞争关系。当电子转移相对较慢时,负极表面附近有足够的锂离子可以发生反应,锂负极的沉积行为则由电子转移控制。然而,在锂离子的输运速率低于电子转移速率的情况下,负极表面的锂离子将会持续消耗,出现锂离子耗尽的情况,锂离子输运将主导锂负极的沉积过程,最终导致锂枝晶形貌。因此,在快充条件下和实际应用中,降低锂负极的反应活性和加速锂离子输运是获得锂金属负极均匀沉积形貌的关键。

关键词：金属锂负极有限元法电子转移锂离子输运

气候变化背景下沿海城市轨道交通网络韧性评估——以深圳市为例

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灾害学 2025年第1期40卷 167-173,186页

作者：胡文昊尚凯葛懿夫翟国方张钰佳南京大学建筑与城市规划学院江苏南京210093 清华大学建筑学院北京100084

轨道交通网络是大型城市人口高效通勤的有力保障,在全球气候变化背景下,沿海城市轨道交通网络受到海平面上升及一系列连锁效应的威胁。该文以深圳市为例对未来不同情景下的轨道交通网络进行复杂网络建模及韧性评估。结果表明:①海平面... 详细信息

轨道交通网络是大型城市人口高效通勤的有力保障,在全球气候变化背景下,沿海城市轨道交通网络受到海平面上升及一系列连锁效应的威胁。该文以深圳市为例对未来不同情景下的轨道交通网络进行复杂网络建模及韧性评估。结果表明:①海平面的不断上升,对轨道交通网络的整体韧性带来显著影响;②当考虑到气候变化的累积效应时,网络韧性下降更加显著;③关键站点的失效对轨道交通网络的影响更大,包括自身失效的影响和造成其他站点间接失效的影响;④沿海存在多处较严重的地表沉降区域,区域内站点受到地表沉降和海平面上升的共同作用。研究以海平面上升作为灾害背景进行轨道交通网络的韧性评估并将地表沉降因素考虑在内,可为沿海城市轨道交通的长期安全发展提供理论参考。

关键词：气候变化海平面上升轨道交通网络韧性

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基于三电极的低温环境正流注传播特性

高电压技术 2020年第5期46卷 1586-1593页

作者：王黎明唐文晰怡勇梅红伟邬登金邵天颖清华大学深圳研究生院深圳518055 清华–伯克利深圳学院深圳518055

低温将给电气绝缘带来考验,而当前针对极寒条件下的气体放电特别是流注放电的研究仍比较少。通过搭建低温环境流注试验平台以及干燥空气系统,在平板结构三电极基础上新增棒板结构三电极,并利用光电倍增管和ICCD光学检测设备对正流注传... 详细信息

低温将给电气绝缘带来考验,而当前针对极寒条件下的气体放电特别是流注放电的研究仍比较少。通过搭建低温环境流注试验平台以及干燥空气系统,在平板结构三电极基础上新增棒板结构三电极,并利用光电倍增管和ICCD光学检测设备对正流注传播特性进行研究,得到了传播速度、发光强度等物理量的低温特性。试验结果表明:低温对流注放电具有抑制效应;流注起始场强(电压)随温度呈指数变化;传播速度随电压增大而指数增大,分散性随电场不均匀性增大而增大;发光强度随电压增大而线性增大,随电场不均匀性增大而增大。

关键词：正流注低温三电极 ICCD 不均匀场

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基于三维集流体的无枝晶锂金属负极

高等学校化学学报 2021年第5期42卷 1480-1500页

作者：李曈谷思辰林乔伟韩俊伟周光敏李宝华康飞宇吕伟清华大学深圳国际研究生院清华大学深圳国际研究生院清华?伯克利深圳学院深圳518055

随着电化学储能市场的迅猛发展,当前商用锂离子电池难以满足人们对高能量密度储能器件的需求.锂金属具有高比容量和低氧化还原电位等优点,被认为是下一代二次电池的理想负极材料.然而,锂金属负极在充放电过程中会出现体积变化大、枝晶... 详细信息

随着电化学储能市场的迅猛发展,当前商用锂离子电池难以满足人们对高能量密度储能器件的需求.锂金属具有高比容量和低氧化还原电位等优点,被认为是下一代二次电池的理想负极材料.然而,锂金属负极在充放电过程中会出现体积变化大、枝晶生长、界面不稳定等问题,严重阻碍了其在二次电池中的实际应用.三维多孔材料具有骨架/空间互穿网络结构、比表面积大、孔隙发达和机械性能好等物理特性,用作金属锂负极的集流体,在锂沉积/溶解过程中可以起到降低局部有效电流密度、均匀电场分布和降低锂离子浓度梯度的作用,有望实现锂的均匀成核和无枝晶沉积,同时抑制了电极的体积膨胀.尽管有关三维集流体的研究报道不断出现,但综合系统评价现有各种三维集流体体系的工作鲜见报道.本文聚焦锂金属负极三维集流体的构建及应用研究进展,首先分析了三维集流体抑制锂枝晶生长的基本原理及局限性,继而重点关注了三维集流体的结构调控、表面改性和功能化等应对策略对锂成核、沉积过程的影响,并对不同材质三维集流体的优缺点进行了归纳总结.最后,面向实用化,分析并展望了三维集流体应用于锂金属电池的发展前景.

关键词：二次电池锂金属负极三维集流体锂枝晶均匀沉积

来源：评论

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光栅干涉精密纳米测量技术

光学精密工程 2024年第17期32卷 2591-2611页

作者：李星辉崔璨清华大学深圳国际研究生院广东深圳518055 清华大学清华-伯克利深圳学院广东深圳518055

光栅干涉测量是一种重要的精密纳米测量技术,具有高分辨率、高抗干扰能力和多自由度扩展的优势,在先进节点光刻机、超精密机床等场景中发挥着至关重要的作用。对比介绍了光栅干涉、激光干涉与时栅测量技术,明确其应用场景和当前性能参数... 详细信息

光栅干涉测量是一种重要的精密纳米测量技术,具有高分辨率、高抗干扰能力和多自由度扩展的优势,在先进节点光刻机、超精密机床等场景中发挥着至关重要的作用。对比介绍了光栅干涉、激光干涉与时栅测量技术,明确其应用场景和当前性能参数,阐述了光栅干涉测量中的零差和外差两种技术原理,并在此基础上分析了光栅干涉仪的国内外发展动态,包括代表性的设备厂商,和近年来国内外在纳米及亚纳米精度的单、多自由度系统方面的研究开发情况。进一步地,对光栅干涉测量的精度和误差进行了分析与讨论,介绍了误差来源、分类及针对性的补偿方法。最后,对光栅干涉仪的发展现状及未来前景进行了讨论,期望为光栅干涉仪系统的开发和优化提供参考。

关键词：精密测量纳米测量光栅干涉仪多自由度误差补偿

基于堆叠去相关自编码器和支持向量机的窃电检测

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电力系统自动化 2019年第1期43卷 119-125页

作者：胡天宇郭庆来孙宏斌清华-伯克利深圳学院清华大学电机工程与应用电子技术系

已有窃电检测模型的准确率尚无法满足应用需求,是因其均将建模重点放在了分类算法的选择或改进上,而相对地忽视了特征提取过程。因此,提出一种基于深度学习的特征提取方法,即堆叠去相关自编码器。得益于深层结构和高度非线性,其能够从... 详细信息

已有窃电检测模型的准确率尚无法满足应用需求,是因其均将建模重点放在了分类算法的选择或改进上,而相对地忽视了特征提取过程。因此,提出一种基于深度学习的特征提取方法,即堆叠去相关自编码器。得益于深层结构和高度非线性,其能够从用户用电数据中提取到高度抽象和简明的特征。随后支持向量机将这些特征映射到指示是否窃电的标签。基于真实数据的算例测试,验证了所提窃电检测模型具有较高的检出率和较低的虚警率,同时也验证了堆叠去相关自编码器能够提取到有效的特征。

关键词：非技术性损失窃电检测深度学习去相关自编码器支持向量机