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基于条件随机场的智能家居行为识别研究

基于条件随机场的智能家居行为识别研究

  • 2021-06-28
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数据肖像__大数据_对高校学生思想的精准描绘

大数据时代为高校学生思想进行“数据肖像”的精准 描绘,具有丰富的内涵与重要意义。行为与思想具有高度相 关性,这是绘制“数据肖像”的逻辑前提;将思想与行为通过 大数据科学联结,在调研并建立高校学生思想的“七观”刻 画标准、搭建学生“六维”行为大数据平台的基础上,构建高 校学生数据肖像层次结构模型,可以实现为学生思想特征的 “画像”。为高校学生思想进行数据肖像精准描绘是一个系 统工程,需要教育行政主管部门的保障与规范、高校管理层 面的支持与引导、思想政治教育队伍的改变与适应以及高校 学生的配合与参与。

  • 2021-06-24
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制造企业数字化、服务化与企业绩效——基于调节中介模型的研究

数字化转型是制造企业竞争力提升和高质量发展的重要途径。以过程理论和战略变革理论为基础,建构了企业数字 化、企业服务化、领导风格、企业文化和企业绩效之间的调节中介模型。207家企业样本的实证结果表明:服务化在数字 化与企业绩效之间起部分中介作用;变革型领导和学习型文化对数字化与企业绩效、服务化与企业绩效之问的关系均 有正向调节作用,存在被调节的中介效应。因此,提出企业数字化转型需要变革型领导打破思维惰性、培育学习型企业 文化、充分利用数字技术推动服务化和从组织多方面协同推进的建议。

  • 2021-06-28
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基于大数据的变压器油中溶解气体关键状态量动态预警研究

针对传统方法难以解决变压器故障诊断中精确度不高、无法实现故障预警的问题。本文利用大数据分析方 法,提出一种变压器油中溶解气体关键状态量动态预警方法。该方法采用了高斯混合聚类模型对设备的正常、亚健 康和异常状态进行评价.并利用了隐马尔科夫转移矩阵提取色谱演化过程的动态特征参量。实现了亚健康状态下变 压器设备状态的短期预测.实现了变压器亚健康状态的动态预警.突破了个性化运行环境下设备亚健康状态的实时 诊断及剩余寿命预测等技术瓶颈。经过对案例库中的变压器进行实证分析,本文提出的方法能够反映出气体增长 速率与变压器亚健康程度之间的关系.能够实现过热缺陷设备提前100天左右的短期动态故障预警.在故障动态预 警方面具有实用价值。

  • 2021-06-20
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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基于贝叶斯理论及MCMC-MH算法推演地基土材料阻尼比的概率分布模型

浅层土壤的材料阻尼比参数分布可以通过多通道表面波(MAsw)分析法提取的表面波衰减曲线来反演识别,但是衰减曲线对于较大深度和小空间尺度土壤性质的变化不敏感,反演的土壤材料阻尼比分布是非唯一的和不确定的。基于该研究建立了土体材料阻尼比随深度变化的先验概率分布模型,利用Nataf变换和Karhunen—Loeve将其分解为标准高斯变量与特征值及特征向量的乘积和;随后依据贝叶斯理论,以TLM—PML模型结合频率波数域一半功率带宽法对衰减曲线进行正演,并与试验数据联合构建似然函数,使用蒙特卡洛马尔科夫链(McMc)一Metmpolis(MH)算法得到土体材料阻尼比的后验概率分布模型;对马尔科夫链的收敛性和独立性进行检验获得了多组相互独立的后验样本数据;用独立的后验样本计算出自由场振动响应,利用核密度估计得到具有一定置信度的置信区间,并与试验数据进行比较,验证了该研究提出的土体阻尼比非确定性概率模型的合理性和可靠性。

  • 2021-06-15
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人工智能辅助低、高年资规培医师对CT肺结节检测效能的对比研究

目的:探讨不同年资规培医师在 CT 独立阅片及应用人工智能辅助阅片模式下对肺内结节的检测效能是否有差异,并分析低年资规培医师在应用人工智能辅助阅片后,能否达到高年资规培医师对肺结节的检测水平。 方法:收集 180 例患者的胸部 CT 图像,分别由 2 名低年资、2 名高年资规培医师进行独立阅片并标注肺结节,经过 2 周洗脱期后,再次对相同病例借助人工智能软件进行阅片并标注结节,记录结节的位置、大小、密度及标注时间。 将各组标记结果与金标准进行比较,记录真阳性、假阳性及假阴性结节数,计算结节检测敏感度及人均假阳性结节数。 采用 Kappa 检验分析低、高年资规培医师对肺结节检测的一致性,采用 Wilcoxon 秩检验(配对样本)比较低、高年资规培医师独立阅片及借助人工智能辅助阅片的诊断敏感度、人均假阳性结节数和阅片时间。

  • 2021-04-23
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多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

对比分析人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术诊断多原发肺癌(Multiple Primary Lung Cancer,MPLC)与临床病理诊断结果的一致性,进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法 收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息,共57个癌灶作为分析样本,采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度,并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组,采用列联表χ2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着,对不同病理分期(0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b)与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。

  • 2021-04-25
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