简介：【文章摘要】：目的 肺肉瘤样癌在临床上有几种治疗策略，然而，选择手术或手术联合对该患者预后的影响仍不清楚。

简介：摘要：时间序列是指对同一现象观测或记录到的一组按时间顺序排列起来的统计数据，通过对时间序列进行编制和分析，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平，这种方法称为时间序列预测技术。时间序列预测技术在军事行动序列预测、市场需求预测、发电预测、区域降水量预测等军事、经济、工程和自然科技等领域，具有重要意义。

简介：摘 要：为更精确高效地实现沥青混合料劈裂强度值的有效预测，本研究综合考虑沥青混合料劈裂强度的影响因素，以集料的碱性指标，油石比指标，孔隙率指标以及饱和度指标四项关键指标为基础，以机器学习框架下的卷积神经网络算法为数值手段，建立了大数据驱动模式下的沥青混合料劈裂强度的预测模型，并利用该模型对不同控制指标条件下的沥青混合料劈裂强度进行了有效预测。利用所建立的预测模型对不同指标组合条件下的沥青混合料劈裂强度指标进行预测，其预测结果和实际测试结果十分接近，相对误差均低于0.05，表明所提出模型不仅具有较高的精度特征，且可有效地识别并耦合各输出变量之间的交互作用。该预测模型可为沥青混合料配比设计以及其力学性能的优化提供一定的理论和技术手段支撑。

简介：摘要：建筑物能耗预测对于实现能源高效利用和可持续发展至关重要。传统的能耗预测方法受限于模型复杂度和数据处理能力，在预测准确性和实时性方面存在一定的挑战。本文提出了一种基于深度学习的建筑物能耗预测模型，通过充分利用复杂的建筑数据和深度学习算法，实现了更准确和实时的能耗预测。

简介：摘要：交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，通过对海量交通数据进行实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理、道路规划和出行服务等提供支持。道路状态预测方法包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤。道路状态感知方法包括传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等。这些方法可为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息。

简介：

简介：摘要：本文首先对单一预测模型中常用的灰色系统模型和时间序列模型进行了分析，然后将两种单一模型相结合，构建灰色时序组合预测模型，阐述了灰色时序组合预测模型精度评定以及实际应用情况。结果表明：相比灰色和时间序列单一模型，灰色—时间序列组合模型具有更高的预测精度和稳定性，在建筑沉降长期预测方面具有明显优势。

简介：摘要：水资源工程中的水文模型与水量预测技术在有效管理和利用水资源方面发挥着至关重要的作用。本研究旨在探讨水文模型的应用及水量预测技术的发展，以提高水资源工程的可持续性和效率。我们详细介绍了水文模型的原理和应用，包括基于物理过程和数据驱动的模型。我们探讨了各种水量预测技术，如时序分析、机器学习和人工神经网络，它们对水资源管理和洪水预警的贡献。

简介：摘要：随着电力市场现货交易的发展，机组负荷变化大，对供热抽汽量产生较大影响，也直接影响供热首站的调整。为满足满足供热公司供热量的要求，同时兼顾机组负荷的调整，本文根据当前环境温度和24小时天气预报气温，实时自动链接至EXCEL表格，以预测环境温度为计算依据，形成总供热量曲线，并以当前机组运行方式、供热抽汽方式确定一、二期供热首站的热量分配比例，形成一、二期供热首站循环水流量分配，以此掌握供热调整提前量，提高供热质量。

简介：【摘要】锻炼习惯能够帮助学生保持健康的体重，促进身体的正常发育和成长。持久的锻炼习惯有助于预防肥胖、心血管疾病和其他健康问题。定期参与体育锻炼可以提高学生的体能水平，包括力量、耐力、灵活性和协调能力。这些身体素质对于学生在日常生活和学习中都至关重要。

简介：摘 要：随着素质教育深入人心，我们越来越注重综合型人才的培养。不仅要让学生掌握扎实的知识和技能，还需要获得身心的全面发展。长期以来，高中阶段对体育教学的重视程度不足，学生的自主锻炼意识也较为缺乏，这对于学生身心健康发展是不利的。因此，必须要采取有效措施转变教育观念和教学方式，提升高中体育教学的质量，增强学生的自主锻炼意识，为他们的终身发展打下良好基础。

简介：摘要：体育锻炼对于现代人来说体现的越来越重要，然对于学校体育来说，怎么样去把生活智慧融入锻炼中越来越受到重视，对于当前的教育大环境下，也给我们教师提出一定的挑战，怎么样去教学，怎么样使得学生在体育锻炼产生更多的智慧，积极的参与锻炼并且收获很好的效果都是我们应该重点考虑的事，合理的指导，会让学生的生活智慧得以很好的提高。

简介：摘要：近年来，随着社会的发展和教育的改革，小学体育教育教学的目标已经不再仅仅是提高学生的体育技能，而是更加注重培养学生的锻炼习惯，以帮助他们形成健康的生活方式。下面将从小学体育教育教学中锻炼习惯养成的重要性、养成策略两个方面进行探讨。

简介：

简介：摘要：本文旨在探讨小学高段体育教学中体育游戏的多视角，从学生、教师和课程设计者的角度出发，分析体育游戏对学生身心发展的积极影响，并提出相应的教学策略。

简介：摘要目的分析恒压灌注下微通道经皮肾镜碎石术(MPCNL)后并发尿源性脓毒血症的相关危险因素，并建立logistic回归预测模型。方法回顾性分析2018年12月至2020年12月期间在本院行恒压灌注下MPCNL治疗的56例上尿路结石患者的临床资料，以术后发生尿源性脓毒血症的患者为病例组(26例)，采用巢式病例对照研究方法，以1∶5的比例匹配同期对照组(130例)。采用单因素及多因素logistic回归分析筛选恒压灌注下MPCNL术后尿源性脓毒血症发生的危险因素，建立logistic回归预测模型，用Bootstrap再抽样法(1 000次)进行模型内部验证。采用Hosmer-Lemeshow检验对所建立的预测模型的拟合优度进行评估，采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积对该模型的预测效能进行评定。结果单因素分析结果表明：性别、泌尿系结石手术史、肾积水、术前尿白细胞(WBC)≥2+、术前尿亚硝酸盐(NIT)阳性、术前血中性粒细胞与淋巴细胞比例(NLR)≥2.5与恒压灌注下MPCNL术后尿源性脓毒血症的发生均有相关性(均P<0.05)；多因素logistic回归分析结果显示：女性(OR＝3.145，P＝0.030)、术前尿WBC≥2+(OR＝2.970，P＝0.047)、术前尿NIT阳性(OR＝14.190，P<0.001)、术前血NLR≥2.5(OR＝4.302，P＝0.008)是恒压灌注下MPCNL患者术后发生尿源性脓毒血症的独立危险因素；Bootstrap方法得出的独立危险因素及OR值与多因素回归分析相同，提示多因素logistic回归分析得出的独立危险因素及OR值具有可重复性。将多因素logistic回归分析中差异统计学意义的变量进入回归方程，获得的预测模型为P＝1/1+EXP(－3.612+ 1.146×X1+1.088×X10+2.653×X11+1.459×X13)。Hosmer-Lemshow拟合优度检验提该预测模型拟合度为优度(χ2＝1.565，P＝0.667)，ROC曲线下面积为0.827(95%CI：0.732~0.922，P<0.001)。结论女性、术前尿WBC(≥2+)、术前尿NIT(阳性)、术前血NLR(≥2.5)是恒压灌注下MPCNL术后尿脓毒血症发生的独立危险因素，据此所建立的预测模型有一定的风险评估价值。

简介：摘要：随着大数据技术的不断发展，通信行业对客户行为分析及预测的需求日益迫切。本文基于大数据技术，探讨了通信行业客户行为分析及预测的方法与应用。首先，通过数据收集与整合、客户行为特征提取与建模、客户细分与目标市场定位、客户价值评估与需求预测，对客户行为进行了深入分析。接着，利用建立预测模型、机器学习算法优化、实时预测与动态调整、预测结果应用与价值挖掘，实现了客户行为预测。最后，精准识别、判断、筛选与推送用户，通过用户行为数据分析与挖掘、用户画像构建与分类、个性化营销策略与推送方案制定、评估与优化推送效果，实现了客户需求的精准匹配。本文的三个案例，运营商实时流量监控与优化、用户行为画像构建与精准营销、客户流失预警与挽留策略制定，展示了大数据在通信行业的成功应用。

简介：摘要： 本文以禾城农商银行为典型案例来阐述基于人口老龄化提出的金融适老化改革，通过实地调研的方式将禾城农商银行金融适老化改革的相关举措从产品、渠道、服务三个方面进行深入研究，解决如何适应新的经济发展形势，抓住自身特色优势，推动普惠金融发展，不断推进差异化经营战略，以非金融服务带动金融服务等问题。最后通过探讨禾城农商银行的金融创新成果，提出具有针对性的思考与启示。

简介：摘要目的探讨影响肝细胞癌血管包绕肿瘤细胞簇（VETC）阳性的危险因素及VETC风险评分模型的应用价值。方法采用回顾性横断面研究方法。收集2017年1月至2020年4月国内2家医学中心收治的149例（江南大学附属中心医院97例和河北医科大学附属邢台市人民医院52例）肝细胞癌患者的临床病理资料；男116例，女33例；年龄为（58±12）岁；VETC阳性74例，VETC阴性75例。观察指标：（1）VETC阳性与阴性患者的临床特征。（2）VETC阳性与阴性患者的影像学检查特征。（3）影响肝细胞癌患者VETC阳性的多因素分析。（4）VETC风险评分模型构建和效能评估。（5）模型预测和组织病理学检查确定的VETC阳性和阴性患者术后早期肿瘤复发情况。正态分布的计量资料以x±s表示，组间比较采用t检验；计数资料以绝对数表示，组间比较采用χ²检验或连续校正χ²检验。将临床特征和影像学特征有统计学意义的变量纳入多因素分析，多因素分析采用Logistic回归模型向后逐步回归法。根据Logistic回归模型结果构建VETC风险评分模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线，计算曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度和准确度及其95%可信区间（CI）。约登指数最大值为预测VETC阳性最佳截断值。VETC风险评分模型的预测值与真实值一致性采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验。采用Kaplan-Meier法计算生存率和绘制生存曲线，Log-rank检验进行生存分析。结果（1）VETC阳性与阴性患者的临床特征。术前白蛋白<36 g/L的VETC阳性患者为57例，VETC阴性患者为68例，两者比较，差异有统计学意义（χ²=5.13，P<0.05）。（2）VETC阳性与阴性患者的影像学检查特征。VETC阳性患者影像学检查特征中非周边廓清，马赛克结构，病灶内出血，晕环状强化，不光滑的肿瘤边缘，动脉期瘤周强化，瘤内动脉，肝胆期瘤周低信号，强化类型（均匀低强化、均匀高强化、不均匀强化伴裂隙、不均匀强化伴不规则环状结构），肿瘤坏死或缺血及肿瘤长径>5 cm分别为73，35，33，15，39，28，42，27，（4、5、27、38），45，46例，VETC阴性患者上述指标分别为64，16，13，3，19，15，9，13，（9、35、5、26），10，10例，两者上述指标比较，差异均有统计学意义（χ²=8.92，11.15，12.97，9.28，11.74，5.77，33.14，6.96，41.79，36.05，37.86，P<0.05）。（3）影响患者VETC阳性的多因素分析。多因素分析结果示：强化类型为不均匀强化伴裂隙、强化类型为不均匀强化伴不规则环状结构、肿瘤坏死或缺血、肿瘤长径>5 cm是影响患者VETC阳性的独立危险因素（风险比=4.18、7.62、4.23、4.08，95%CI为1.60~11.60、2.00~31.70、1.71~10.90、1.60~10.80，P<0.05）。（4）VETC风险评分模型构建和效能评估。构建VETC风险评分模型：VETC风险评分=（不均匀强化伴裂隙，有：1.0，无：0）+（不均匀强化伴不规则环状结构，有：1.5，无：0）+（肿瘤坏死或缺血，有：1.0，无：0）+（肿瘤长径>5 cm，有：1.0，无：0）。VETC风险评分模型AUC为0.86（95%CI为0.80~0.92），灵敏度、特异度和准确度分别为79.7%（95%CI为69.2%~87.3%）、80.0%（95%CI为69.6%~87.5%）和79.9%（95%CI为72.7%~85.5%）。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示：模型预测的VETC结果与术后组织病理学诊断结果一致性良好（P>0.05）。（5）模型预测和组织病理学检查确定的VETC阳性和阴性患者术后早期肿瘤复发情况。149例患者均获得随访，随访时间为29（26~35）个月，肿瘤复发时间为29（24~33）个月，2年肿瘤累积复发率为43.0%。模型预测的VETC阳性和阴性患者术后2年肿瘤累积复发率分别为47.8%和37.9%，两者比较，差异有统计学意义（χ²=3.90，P<0.05）。术后组织病理学检查确定的VETC阳性和阴性患者2 年肿瘤累积复发率分别为47.4%和38.1%，两者比较，差异有统计学意义（χ²=4.20，P<0.05）。结论影像学特征的强化类型中不均匀强化伴裂隙或不规则环状结构、肿瘤坏死或缺血、肿瘤长径>5 cm是影响肝细胞癌患者VETC阳性的独立危险因素；以此构建的VETC风险评分模型具有良好的术前诊断效能。

简介：摘要：本论文旨在研究变电站设备状态监测与故障预测模型，以提高电网运行的可靠性和安全性。首先，分析了传统监测方法的局限性，随后提出了基于数据驱动的方法。该方法利用传感器采集的数据，并结合机器学习技术，构建了一个用于监测设备状态的预测模型。通过对历史数据的分析，模型能够识别出设备异常的模式，并提前预测潜在的故障。实验结果表明，该模型在准确性和可靠性方面表现出色，为变电站设备维护提供了有力支持。