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奥氮平安全警戒信号的大数据挖掘与分析

目的：基于大数据挖掘分析奥氮平上市后安全警戒信号，为临床合理用药提供参考。方法： 利用美国FDA公共数据开放项目（openFDA）调取FDA不良事件报告系统（FAERs）数据库自2004年1月以 来收集的奥氮平药物不良事件（ADE）报告，采用报告比值比法（ROR）检测信号，以其95％置信区间下限 （ROR 95％cI。…。…．）＞1提示有安全警戒信号，比较奥氮平和其他抗精神病药（包括喹硫平、氯氮平、利培 酮、帕利哌酮、阿立哌唑、齐拉西酮、氯丙嗪、奋乃静、氟哌啶醇）与警戒信号的比例失衡分析结果，以相对报 告比（RRR）最大提示其与该警戒信号最相关。结果：共提取得到的11 171 211份ADE报告中，以奥氮平为 怀疑药物的ADE报告27 705份，其中以精神疾病分类的ADE报告数与信号数最多，＞1 000例的ADE信号 有药物毒性、药物无效、药物相互作用、体重增加、嗜睡、自杀死亡、过量和恶性综合征（NMs）。ROR法检测 数量排序前100位ADE信号中有83个安全警戒信号，其中16个在奥氮平最新药品说明书中未提及，以 NMS风险信号最高（ROR 95％CI。…h。m=58．227）。氯丙嗪（RRR=75．271）、氟哌啶醇（RRR=66．164）与 NMs风险相关性均高于奥氮平（RRR=52．375）。结论：利用openFDA平台对奥氮平的安全警戒信号进行 检测分析，可有效为其后续药物警戒工作提供参考。

  • 2021-06-21
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FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

近年来。随着公安信息化的不断推进，人脸识别技术不断成熟，与大数据的融合逐渐深化。同时，计算机、光学成像等相关技术高速发展，人脸识别在各个领域尤其是公共安全领域的应用不断解锁，在很大程度上提升了社会治安的智能化发展水平。

  • 2021-04-22
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中国人工智能企业技术效率及其影响因素研究

本文基于中国人工智能上市公司的面板数据， 采用随机前沿分析方法构建超越对数生产 函数模型， 实证测度了中国人工智能企业技术效率及其影响因素。 研究发现： （１） 人工智能企业技术效 率保持了缓慢的增长态势， 技术效率水平还比较低下， 存在较大的增长空间； （２） 人工智能企业技术效 率的变动存在显著的差异， 但这种差距有进一步缩小的趋势； （３） 税收负担和获利能力不足对人工智能 企业技术效率起到了明显的抑制作用， 政府补贴对人工智能企业技术效率的作用效果尚不理想； （４） 资 本结构、 运营能力和企业规模均对提升人工智能企业技术效率产生了积极影响。 最后， 本文提出了促进中 国人工智能企业技术效率提升的政策建议。

  • 2021-06-22
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地方政府大数据产业政策_工具偏好及其匹配 _——基于贵州省政策文本的分析

地方政府产业政策可以降低制度性交易成本、弥补市场缺陷，为大数据产业的有序发展保驾护航。本文以政策工具理论为视角，通过构建“政策工具—大数据产业链”二维分析框架，以大数据产业发展位于全国前列的贵州省作为案例，运用政策内容量化分析方法，对 2014 年至 2018 年贵州省政府出台的大数据产业政策文本进行分析。研究发现，地方政府对大数据产业给予了全方位的激励和规制。但仍存在着政策工具的结构比例不平衡以及政策工具与大数据产业链活动匹配不合理两方面的问题，地方政府应控制环境面政策工具的实施力度、优化大数据产业政策工具组合结构、促进政策工具与大数据产业链的均衡匹配，从而推动大数据产业持续、健康发展。

  • 2021-06-18
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基于随机森林算法的煤层气直井产气量模型

煤层气产量评价和预测是煤层气开发工程决策的关键基础。随机森林算法具有计算量小、精确度高的优点。影响煤层气井产能的参数包含地质参数、工程措施和排采工艺参数。煤储层地质参数分为动态参数和静态参数两个部分。静态地质参数由煤层的本质属性决定，如：煤层埋深、煤层厚度、地应力等；动态地质参数在排采过程中发生动态变化，如储层压力、渗透率等。排采工艺参数多为动态参数，主要受人为调控，如井底流压、套压、动液面深度、冲次、冲程等。当煤层气井完成选址、钻井、水力压裂等条件进入生产阶段，排采工艺参数对其产量影响至关重要。基于随机森林算法，分析了沁水盆地郑村区块15号煤层8口煤层气井的地质参数和排采工艺参数对产气量的影响，计算得到了排采工艺参数对煤层气井产气量影响的重要性指标排序，即流压＞套压＞动液面＞冲次＞冲程＞埋深。将煤层气井最近60 d的生产数据作为产气量预测的测试样本，其余历史生产数据作为学习样本。学习样本经过缺失值处理、异常数据处理后，输入至R语言中，利用随机森林算法对历史产气量进行拟合分析。综合考虑排采工艺参数和历史产气量的动态变化对煤层气井后续日产气量的影响，建立了煤层气井的产量模型。依据随机森林算法的分枝优度准则，预测了不同排采方案下的煤层气井日产气量，将预测值与测试样本进行对比分析。结果显示，日产气量预测值中95％以上的数据与实际产量数据（测试样本）的误差小于5％，这说明基于随机森林算法的煤层气直井产量模型具有较高的拟合及预测精度，为煤层气井产能评价和预测提供了借鉴。

  • 2021-06-21
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基于iOS和百度AI的车牌识别系统设计与实现

汽车数量快速增长,车辆在企业园区内违规停放日益突出。 为提高管理违停车辆工作效率,开发基于 iOS 智能移动设备、百度 AI 云服务和移动互联网的违停车辆信息管理系统。 系统以 iOS 系统提供的 foundation 和 UIKit 为开发框架,结合百度 AI SDK,利用 delegate、单例程序设计模式和移动互联网,实现客户端 UI 界面的搭 建、对图像的获取、传输和识别以及本地化数据管理,并对系统的网络传输、多线程性能、内存等进行优化和系统 功能的完善及扩展。 系统的设计与实现为简化违停车辆管理工作提供了一种新的解决方案。

  • 2021-06-18
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基于SA算法的主动配电网网损优化模型研究_曾鸣

分布式电源的接入会对主动配电网系统网损以及其运行经济性造成一定的影响。文章在传统最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）模型的基础上,提出了基于敏感性分析（Sensitivity Analysis,SA）算法的主动配电网系统网损优化模型及其求解流程,并在华北地区某34节点配电网系统中对上述模型进行了仿真验证。算例结果表明,在一定的优化误差内,SA算法较传统OPF优化过程具有更高的计算效率,风电出力的不确定性会对系统网损及其最佳接入位置的选择产生较大的影响。

  • 2021-06-17
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AIoT技术在绿色智能建筑楼宇自控系统中的最新发展和应用探究

当前，在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下，建筑业智能化和信息化随之快速发展，智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷．结合实际，首先针对AIoT（ArtificialIntell培ence&；Internet of Things）技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍，随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究，主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究，积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合，从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法，为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案，从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础，为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件

  • 2021-04-25
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