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关键词： 结直肠癌   根治术   预后   独立危险因素   列线图   预测模型  

摘要： 目的 分析结直肠癌（CRC）患者术后预后不良的独立危险因素，构建并验证列线图预测模型。方法收集2016年1月-2020年12月在江苏省中西医结合医院行结直肠癌根治术的126例CRC患者的临床资料，并基于术后3年内是否发生疾病进展或死亡分为预后良好组（n=87）和预后不良组（n=39）。对各项临床病理因素进行单因素分析；通过ROC曲线计算约登指数并获取相关因素的最佳截断值；基于多因素Logistic回归分析CRC患者术后预后不良的独立危险因素，并以此构建列线图预测模型；验证模型的区分度、校准度及临床净获益率。结果 单因素分析显示，术前CEA＞5ng/ml、低水平预后营养指数（PNI）、高水平全身免疫炎症指数（SII）、TNM分期Ⅲ期、肿瘤直径＞4 cm和脉管侵犯与CRC患者术后预后不良相关（P＜0.05）。ROC曲线显示，PNI、SII的最佳截断值分别为46.65、591.5。多因素Logistic回归分析显示，PNI≤46.65、SII＞591.5、TNM分期Ⅲ期和脉管侵犯是CRC患者术后预后不良的独立危险因素（P＜0.05）。基于以上因素建立列线图预测模型，ROC曲线显示该模型具有良好的区分度；Hosmer-Lemeshow检验及校准曲线表明该模型具有较好的校准能力；决策曲线显示该模型结果在大部分阈值中都可获得正获益。结论本次所构建的列线图预测模型对CRC患者术后预后不良风险具有一定的临床预测价值，可为临床医师改善患者术后预后提供参考依据。

关键词： 域名生成算法域名检测   多头金字塔网络   文本特征   字符特征  

摘要： 现有的域名生成算法（DGA）检测方法在提取和利用域名特征方面存在不足，且基于词嵌入的检测方法容易导致重要信息的丢失。为了解决这些问题，提出了一种基于多层次特征概率的DGA域名检测方法。首先，使用词嵌入技术生成域名的向量表示，同时通过统计分析方法提取域名字符特征，生成域名的字符特征表示；接着，分别采用多头金字塔网络和Transformer来处理域名向量，以捕捉域名的上下文信息与语义信息，并将不同的域名信息融合生成域名的文本特征表示；最后，计算不同域名特征的分类概率，利用前馈神经网络处理域名字符特征，使用胶囊网络处理域名文本特征，并通过集成不同域名特征的概率实现域名检测。实验结果表明，所提方法的检测性能优于其他对比方法，准确率提升了0.5%～1.3%，精确率提升了0.8%～7.2%，F1值提升了1.2%～5.2%。

关键词： 参数估计   Savitzky-Golay滤波   互模糊函数   高阶累积量   滑窗  

摘要： 针对低轨小卫星天线尺寸小，增益小，在低信噪比下时频差参数估计值精度不高，以及噪声之间的相关性影响参数估计准确度的问题，提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波和互模糊函数的联合估计算法。首先对信号进行Savitzky-Golay平滑滤波以削弱噪声，然后，在结合滑窗分段处理的同时，利用高阶累积量消除相关性的噪声带来的影响，最后搜索互模糊函数峰值得到时频差估计值。仿真结果表明，在-5dB信噪比条件下，相较于二阶互模糊函数算法，该算法能够使时差估计精度提高3.3%，频差估计精度提高1.5%。因此，在较低信噪比等非理想信号环境下，该算法能够有效提升参数估计精度。

关键词： 突发公共卫生事件   高速公路   G1-EW-DEMATEL法   应急能力  

摘要： 为提高突发公共卫生事件下的高速公路应急能力，减少突发公共卫生事件对公众造成的健康威胁与经济损失，通过文本挖掘、德尔菲法与专家访谈等方式，识别并提炼出包含高速公路应急预备能力、高速公路应急响应能力、高速公路应急恢复能力三大类17个突发公共卫生事件下高速公路应急能力影响因素。并构建基于序关系-熵权法-决策实验和评价试验（G1-EW-DEMATEL）法的影响因素分析模型。首先，通过G1-EW主客观赋权法计算得到因素组合权重，再根据因素之间的全局权重比值构建DEMATEL直接影响矩阵和综合影响矩阵，计算各因素的中心度和原因度。确定了防控信息公开、应急救援指挥与协调、车辆运营恢复、应急物资储备和绿色应急通道设置5个关键影响因素，并提出相应的应对措施。研究成果可以为突发公共卫生事件下开展高速公路应急工作提供新思路，提升高速公路应急能力。

关键词： 人体异常行为   TimeSformer   时间序列   优化算法   时间偏移模块  

摘要： 人体异常行为研究是应对人体潜在危险和紧急情况的重要保障任务。针对人体异常行为定义模糊、缺乏标准数据集的问题，该文基于生活场景定义了六种高发生频率的人体异常行为，并自建数据集，命名为Human Abnormal Behavior Dataset-6（HABDataset-6），包括头痛、摔倒、抽搐、腰痛、拳打和踢踹六种异常行为。为处理该数据集，采用了注意力机制TimeSformer算法，但发现其在自建数据集上存在高损失和时间序列建模不够全面的问题，难以提取复杂样本的特征。因此，该文采用ASGD优化算法改进Cross-Entropy Loss，即提出的CAS模块使原算法损失值降低了33.7%，其次嵌入时间偏移模块TSM到原算法的Backbone网络中，提高时间序列的感知能力，从而提取更优特征用于模型训练。为了更好处理人体异常行为数据，将二者进行结合改进原算法，即该文提出的TS-AT算法，在自建数据集上取得了良好效果，Top1 Accuracy达到0.96，各行为类别的推理精度均在0.8以上，平均精度提高了30%。为验证TS-AT算法的可用性，对公开数据集UCF-10和老人异常行为数据进行了测试，平均测试精度分别达到了0.99和0.84，超过了SlowFast、TPN、TSN等先进算法。这些结果表明TS-AT算法对人体异常行为识别方面具有更高的精确度和良好的鲁棒性，有望提高应对潜在危险和紧急情况的能力，进一步保障人们的安全与健康。

关键词： 食品安全   微生物生长预测   时间序列分解   集成学习   可视分析  

摘要： 当前技术条件下，微生物检测操作复杂、耗时长，导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法，以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经验模态分解（EMD）、离散傅里叶变换（DFT）和加法模型构建时间序列分解方法（EMD-DFT），提取微生物生长时间序列中的趋势、周期和残差特征，为后续预测模型提供训练数据；然后利用这些特征数据对单层线性神经网络（SLN）、极端梯度提升树（XGBoost）和梯度提升回归树（GBRT）进行训练；最后，采用集成学习中的堆叠（Stacking）方法对训练好的三个模型进行融合，形成预测效果更优的微生物生长预测模型ED-Stacking。对比实验结果显示ED-Stacking在MAE和MSE两个指标上分别达到了0.229和0.147，预测误差低于SLN、XGBoost、GBRT、GRU和Transformer五个基线模型，即预测准确性更高。基于该模型对食品品质进行分类，分类的加权平均精准率Weighted-Precision 达到 98.80%。进而，还构建了一个食品微生物生长预测可视分析系统FMPvis，可以展示预测结果和食品品质分类结果，帮助用户分析各环境因子随时间的变化趋势及其对预测结果的影响程度，从而实现风险分析和预警。本文方法为食品微生物风险预警提供了一种新的思路和方法。

关键词： 空气负离子   供给能力   植物群落   气象因子   森林生态系统   绿化隔离地区  

摘要： 为探析北京市绿化隔离地区（简称“绿隔地区”）森林生态系统空气负离子的供给时空规律及其影响因素，基于植被生长季空气负离子监测数据定量评估了绿隔地区森林生态系统空气负离子供给能力，并分析了气象因子、植物群落因子对其供给影响的差异性。结果表明：①绿隔地区森林生态系统空气负离子浓度呈先降后升再降的日变化特征，在14:00左右达到峰值。2022年绿隔地区森林生态系统空气负离子供给量为3.02×1021个，供给能力为0.51×1016个/m2，第二道绿化隔离地区（简称“二绿地区”）空气负离子供给能力和供给量均明显优于第一道绿化隔离地区（简称“一绿地区”），主要与森林面积比例、植物群落因子差异有关。②空气负离子浓度主要受温度影响，并与温度呈显著负相关，二绿地区对温度响应更显著，但相对湿度对其影响不显著。③空气负离子浓度受植物群落因子影响显著，植被覆盖度、林分阶段、群落结构为主要影响因子，并均与空气负离子浓度呈显著正相关。不同植物群落因子的空气负离子浓度差异明显，在林分阶段上为近自然林>人工林，在林分类型上为混交林>纯林，在群落类型上为针阔混交林>阔叶林>针叶林，在群落结构上为乔灌草>乔灌>乔木>乔草。研究显示，乔灌草结构的针阔混交林的空气负离子供给能力最高，而乔草结构的针叶林供给能力最低，未来应重点加强近自然林营建，构建混交、复层、异龄、多功能森林群落，其中，一绿地区应重点进行林分类型和群落结构调整，二绿地区应重点关注群落类型和群落结构优化以及植被覆盖度提升。

关键词： 微塑料   表层水   沉积物   形态特征   社会经济因素  

摘要： 微塑料作为一种新型污染物已经引起了人们的广泛关注.目前，我国关于河流微塑料的研究热点主要在经济较为繁荣的地区，对于西北地区河流微塑料的研究相对较少.本研究以渭河流域关中段为研究对象，分析不同时期下微塑料丰度和形态特征，并探索了微塑料时空分布特征影响因素.结果表明：在不同水期，表层水中微塑料平均丰度为5.87 items·L-1（枯水期），3.67 items·L-1（丰水期）；沉积物中微塑料平均丰度为1.22×10～3 items·kg-1（枯水期），5.81×10～2 items·kg-1（丰水期）.且地表水和沉积物中MPs赋存形态都以小粒径（<0.5 mm）、纤维状、透明为主.粒径上，粒径较小的微塑料颗粒能更有效的留存在河流水体和沉积物；形状上，纤维状微塑料更容易留存在水体中，碎片状微塑料更容易沉积到沉积物中；颜色上，沉积物中微塑料的颜色更为丰富.在不同时期，纤维、<0.5 mm和透明微塑料密切相关，表明人为输入驱动的污染源是一致的.人类活动强度大的土地利用类型中微塑料丰度更高.丰水期微塑料丰度与第一、第二产业占比和人均可支配收入呈显著正相关关系（p<0.05）；枯水期微塑料丰度与第一产业GDP呈显著正相关关系（p<0.05）.本研究结果可为科学认识城市河流微塑料污染状况和特征，制定相关产业塑料管控措施提供一定的借鉴.