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关键词： 地下水位模拟   图神经网络   非平稳   时间序列  

摘要： 地下水位的模拟精度在可持续的地下水资源利用和管理中起着重要的作用。机器学习方法可以捕获输入变量和目标变量之间的非线性关系，在地下水位模拟中得到了广泛的应用。然而，传统的机器学习方法没有考虑站与站之间的空间关系。本文使用图神经网络（GNN）模拟地下水位动态变化，以地下水水位监测站为节点，通过邻接矩阵连接节点；选择河北省典型漏斗区的监测数据对模型进行应用和评价。与三个对照模型：随机森林（RF）、支持向量机（SVR）和多层感知机（MLP）相比，所提出的模型在所定义的评估指标方面均表现更好。此外，所提出的模型可同时模拟建模系统中所有监测站的地下水位变化，相比单站模型具有更高的数据利用率。

关键词： 频率安全   深度学习   时序预测模型   频率响应曲线预测   频率响应指标  

摘要： 现有电力系统暂态频率智能评估方法未充分考虑输入数据的时序特征。因此，文中提出一种基于暂态频率响应曲线智能预测的电力系统频率安全性评估方法。设计了一种多变量样本卷积交互网络，可充分挖掘电力系统量测数据的时序特征，从而提高电力系统暂态频率响应曲线的预测精度；基于所预测的频率响应曲线计算最大频率偏差、最大频率偏差发生时间和准稳态频率等关键指标，并综合评估系统的频率安全性。在中国电科院频率标准算例上进行仿真测试，结果表明所提方法与深度学习等经典方法相比，频率响应曲线预测和系统频率安全性评估精度均得到有效提升。

关键词： 异常检测   小样本学习   域差异  

摘要： 小样本异常检测仅利用少量正常样本进行检测和异常定位， 现有的小样本异常检测方法的训练和测试都在相同的域中进行. 对于跨域场景的研究尚处于空白. 针对跨域小样本异常检测问题， 为了将源域学到的知识迁移到目标域中进行小样本异常检测， 提出基于风格记忆的跨域小样本异常检测方法. 该方法包含2个模块， 首先将域差异定义为风格特征差异， 设计风格记忆模块存储来自源域的域内统计特征， 并将学习到的特征集成到目标域中， 减轻域差异带来的影响， 提升性能; 然后引入对比学习策略， 区分不同类别的增强查询特征， 进一步加强模型对源域中不同类别的表征能力， 提高小样本检测性能. 在MVTec AD， MPDD和MVTec LOCO-AD数据集间进行跨域小样本异常检测任务实验， 结果表明， 与最新小样本方法相比， 所提方法取得了最佳性能， 其中， 图像AUROC指标提升3%～5%; 在本域内小样本异常检测任务上， 该方法仍然有优异的表现.

关键词： 路径跟踪   三维场景   感知驱动渲染   恰可察觉差异值   梯度  

摘要： 当使用蒙特卡罗路径跟踪方法渲染三维场景时，由于采样不足，可能会出现噪声和细节缺失等问题.直接提升采样数水平则会产生冗余计算.为此本文提出了一种基于样本梯度的自适应渲染算法.首先在预处理阶段，获取粗渲染渲染图.然后计算图像的恰可察觉差异值和熵值，进而获取控制渲染所需的阈值.随后对样本梯度进行池化和平滑滤波，然后通过对比样本差异和阈值来判断像素点是否达到收敛状态.实验结果表明，与现有的感知驱动渲染方法相比，其PSNR和SSIM分别提升了4.75%～9.98%， 9.88%～17.22%.

关键词： 单变量时间序列分类   多尺度卷积   门控循环单元   注意力机制  

摘要： 在单变量时间序列分类任务中，有效利用时间序列的多尺度特征、时间依赖特征对提高分类准确率至关重要。针对现有模型在综合利用多尺度特征、时间依赖特征方面局限，本文提出一种结合多尺度条件卷积增强模块(MCCE)与基于多头注意力机制的门控循环单元(MHAGRU)新型混合模型MHAGRU-MCCE，MCCE从不同尺度捕捉丰富时序特征，MHAGRU侧重于提取时间序列数据中依赖关系。在UCR的85个公共数据集上，与MACNN、AFFNet、OS-CNN、LITETime、MLP和LSTM-FCN等6种主流基于深度学习时间序列分类模型相比，验证表明MHAGRU-MCCE在平均准确率(MA)上分别提升0.66%、2.04%、3.45%、2.70%、12%和2.89%，并取得最高算术平均排名(AMR)= 2.45、几何平均排名(GMR)= 1.98，充分证明MHAGRU-MCCE在处理单变量时间序列分类问题上的有效性、优越性。

关键词： 肥胖症   放牧饮食行为   能力、机会、动机—行为模型   质性研究  

摘要： 背景在肥胖率日益增长的现况下，代谢正常型肥胖通过早期干预可以获得良好结局，此类人群出现放牧饮食行为是体重管理的一个明确障碍因素。了解出现放牧饮食行为的影响因素，有助于提升肥胖症的饮食依从性，但目前缺乏相关的质性研究。目的 探索代谢正常型肥胖者放牧饮食行为发生的影响因素。方法 基于能力、机会、动机—行为模型（COM-B）和理论域框架（TDF）制定访谈提纲，选取江苏省某三级甲等综合医院内分泌科就诊的17例代谢正常型肥胖者进行半结构式访谈，访谈资料以COM-B和TDF为编码框架，采用归纳主题法和演绎框架法分析。结果 分析归纳出包括缺乏饮食管理知识、认知资源不足、感知和实践影响、不良应对方式、缺乏反思/自发动机、环境与社会影响6个核心主题。结论 代谢正常型肥胖者由于自身、医护、社会环境等诸多因素影响导致出现放牧饮食行为，应根据患者多维度需求采取相应干预措施，以帮助患者建立健康饮食行为习惯。

关键词： 农业灌溉   效益分摊系数   用水效益   影响因素   河西走廊  

摘要： 【目的】评估农业灌溉用水效益评估可为水资源高效利用和水资源优化配置提供技术支撑。【方法】基于河西走廊2000—2020年统计数据资料，选取能反映农业灌溉用水效益评估的指标。运用能值分析理论，估算河西走廊21年灌溉效益分摊系数以及灌溉用水产生的效益值，并分析河西走廊农业灌溉用水效益影响因素，揭示了河西走廊农业灌溉用水效益时空变化规律与特征。【结果】从时间尺度看，河西走廊灌溉水效益分摊系数从2000年的0.492下降到2020年的0.427，多年平均值为0.453，总体呈现波动减小的变化趋势。从空间尺度看，各市年均灌溉效益分摊系数差异较大，从大到小依次为张掖市﹥酒泉市﹥嘉峪关市﹥武威市﹥金昌市，河西走廊灌溉效益分摊系数在空间方面总体呈下降趋势。农业灌溉用水总效益值随着时间变化持续上升，农业灌溉单方水效益从2000年的0.62元/m3增加到2020年的4.52元/m3，21年单方灌溉水效益增加了3.90元/m3。影响因素通过SPSS主成分分析提取4个主要成分，且不同主成分受不同因素影响。【结论】河西走廊2000—2010年用水效益呈增长态势，2011—2021年农业灌溉用水效益越来越好。研究成果可为河西走廊及其他区域节水农业发展提供科学依据与参考。

关键词： 肝细胞癌   CNLC Ia期   肝癌切除术   复发转移   Nomogram模型  

摘要： 目的 分析影响中国肝癌临床分期（CNLC）Ia期肝细胞癌（HCC）切除术后复发转移的危险因素，并构建列线图（Nomogram）预测模型。方法 回顾性分析2013年12月至2018年12月新疆医科大学附属肿瘤医院肝胆胰外科行手术切除的132例CNLCIa期HCC患者的病例资料。术后开始规律随访，随访时间截至2023年12月31日，以无进展生存期（PFS）为研究结局，观察CNLCIa期HCC切除术后复发转移情况。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归和Cox回归分析CNLCIa期HCC切除术后复发转移的危险因素。基于多因素Cox比例风险回归模型分析结果构建Nomogram模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线评估Nomogram模型预测CNLCIa期HCC切除术后复发转移的效能。绘制校准曲线评估Nomogram模型预测PFS与实际值的一致性。使用X-tile软件将该模型分层进一步探讨该模型的临床应用价值。结果 132例CNLCIa期HCC患者中，44例出现复发转移。患者的1、2年和5年PFS分别为86.3%、78.0%和67.4%。与未复发转移组相比，复发转移组中有饮酒史、有肝硬化、无肿瘤包膜、甲胎蛋白（AFP）＞25 μg/L、中低分化程度及有微血管侵犯（MVI）的患者占比显著升高，差异均有统计学意义（P均＜0.05）。LASSO回归联合Cox回归模型分析结果显示，性别、饮酒史、肝硬化、肿瘤最大径、肿瘤包膜、AFP、组织学类型和微血管侵犯均是影响CNLCIa期HCC切除术后复发转移的独立危险因素（均P＜0.05）。Nomogram模型预测CNLCIa期HCC切除术后复发转移的一致性指数（C-index）为0.849（95%CI0.821-0.876）。ROC曲线分析结果显示，Nomogram模型预测CNLCIa期HCC患者术后1、2年和5年PFS的曲线下面积（AUC）分别为0.926、0.940和0.884。校准曲线结果显示，Nomogram模型预测CNLCIa期HCC切除术后患者的1、2年和5年PFS与实际值的一致性均较好。分层结果显示，低风险组的PFS明显优于高风险组。结论 性别、饮酒史、肝硬化、肿瘤最大径、肿瘤包膜、AFP、组织学类型和微血管侵犯均是影响CNLC Ia期HCC术后复发转移的独立危险因素，基于8项独立危险因素构建的Nomogram模型对患者复发转移的预测效能较高，具有较好的临床应用价值。

关键词： 农户   专业化制棒出菇技术   影响因素分析   ISM解释结构模型  

摘要： [目的]专业化制棒出菇技术的发展、推广及应用是促进农户增收与实现食用菌产业可持续发展的重要技术手段，考察专业化制棒出菇技术采纳的影响因素及其作用路径，有助于为决策者提供精准依据。[方法]首先，分析农户采纳专业化制棒出菇技术的影响因素；其次，基于十省712份农户数据进行实证检验；最后，使用ISM解释结构模型分析关键影响因素间的作用路径。[结果]（1）受教育程度、互联网使用、非农收入来源、种植规模、签订订单、互联网建设、到市场距离、技术了解程度、技术发展前景、技术经济效益、技术风险感知显著影响农户采纳专业化制棒出菇技术。（2）影响专业化制棒出菇技术采纳的因素分为直接因素、间接因素和根源因素3层，最后得到3条作用路径。[结论]据此，提出应加强专业化制棒出菇技术的宣传和培训、提升村庄道路和互联网等基础设施建设、鼓励企业进行订单农业等经营模式的拓展的建议。