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关键词： 知识产权   发明创造   专利  

摘要： 发明创造专利创新能力是推动国家科技发展与经济增长的核心动力。在“十四五”规划开局背景下,研究省域发明创造专利创新能力成为社会关注重点。运用计量方法从时空分异角度探究发现,我国省域专利创新能力在时间上整体显著提升,空间分布呈现“东高西低—较低等级省份西扩—东部提升后下滑、中西部回落”三个阶段特征。本文基于此,提出针对性政策建议以提升省域专利创新能力。

关键词： 脓毒症   重症监护医学信息数据库   28d死亡率   预测模型   列线图  

摘要： 目的 探讨影响ICU脓毒症患者预后的指标,构建并验证列线图预测28d死亡率。方法 根据脓毒症3.0诊断标准,提取美国重症监护医学信息数据库-Ⅳ（MIMIC-Ⅳ）脓毒症患者的相关数据进行回顾性研究,将数据随机分为训练集和验证集（7:3）。采用单因素和多因素Cox比例风险回归分析,筛选影响脓毒症患者28 d死亡率的预测因素。根据筛选的因素构建列线图预测模型,用验证集验证并进行效果评价。结果 共纳入7 955例脓毒症患者,选取7个变量构建列线图来预测28 d死亡率。该列线图在两队列之间具有良好的鉴别性,受试者工作特征曲线下面积（AUROC）分别为0.748和0.721。校正曲线和Hosmer-Lemeshow检验（χ2=8.689、10.614;P=0.369、0.225）表明模型校正良好。基于决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）的性能,认为该模型具有很强的临床应用价值。结论 该列线图模型在预测28 d死亡率和校准能力上表现良好,值得进一步推广和应用。

关键词： 废弃矿井热能存储   热流固耦合   季节性供暖   敏感性分析   数值模拟  

摘要： 我国拥有丰富的废弃矿井资源，通过充分利用废弃矿井闲置的地下空间和地热资源，可以将其改造为高效的废弃矿井热能存储系统。合理利用深部废弃矿井的地热环境，实现夏季富余风能、太阳能及工业余热的热水存储，并在冬季提取热量用于供暖服务，从而实现能源消耗的显著节约与利用效率的提升。本文以多孔介质弹性力学理论为基础，构建了考虑水流与围岩的热传导与热对流效应、忽略岩石中的渗流传热作用的废弃矿井储热系统多物理场耦合力学模型。通过数值模拟分析了废弃矿井储热系统运行10年内的热传递过程与巷道围岩应力变化规律。结果表明，废弃矿井储热系统能充分利用地热环境实现热能的高效存储，第1年存余温度能达到35.5 ℃，留存率44.4%，热存储效果逐年提高。第10年的供暖温度对比第1年提高了10.3 ℃，整个冬季供暖期的产出温度仅有6～7 ℃波动。当废弃矿井热能存储系统稳定后，产出温度能达到52～58 ℃。废弃矿井热能存储系统热回收效率两年内提升了10%，并在第10年达到55%。应力分析结果进一步表明，热能存储系统的应用不会破坏巷道稳定，确保了废弃矿井储热系统运行的可行性和安全性。采用基于距离的广义敏感性分析方法，通过计算随机样本差距，对模型的响应进行分类，然后对废弃矿井热能存储系统参数敏感性进行量化分析。敏感性分析结果显示，夏季注入温度对系统热回收效率影响最显著，其次是巷道温度和注入率。研究成果对废弃矿井储热系统的现场试验和规模化工程应用提供了重要的理论支撑和指导意义。

关键词： 阿司匹林肠溶片   医院信息系统(HIS)   门诊处方   合理用药  

摘要： 对社区医院小规格阿司匹林肠溶片（25 mg/片）门诊处方用药数据进行分析，为临床合理用药提供参考。共收集1 325张门诊处方的患者用药信息，利用用药频度（defined daily dose system,DDDs）和药物利用指数（drug utilization index,DUI）进行分析，根据药品说明书及文献资料分析其用药合理性。男女患者的平均年龄分别为（73.70±8.33）岁和（72.95±8.34）岁。DDDs排名前三的年龄段为女性60～79岁、男性60～79岁和女性80～99岁。女性患者处方占比为59.62%,DUI为0.75～0.85。1 325张处方中123张存在不合理用药现象，其中89张（72.35%）遴选药品不适宜、19张（15.45%）给药剂量偏低、6张（4.88%）存在用药禁忌、5张（4.06%）给药频次不符、2张（1.63%）超适应证用药、2张（1.63%）给药剂量偏高。对于不合理用药现象，有必要进行实时干预，以确保患者用药安全有效。

关键词： 数据中心   空气冷却   风-液混合冷却   能耗分析  

摘要： 针对数据中心新型冷却方式与传统冷却方式能耗差异的问题，建立了数据中心的能源利用模型，详细地介绍了服务器及冷却系统的关键部件及一维和三维耦合的建模方法，深入地对服务器空气冷却和风-液混合冷却的系统部件进行了能耗分析。其中，空气冷却代表了传统的冷却方式，风-液混合冷却是面向高功率服务器的新型冷却方式。在服务器部件尺寸，芯片功率和芯片最高温度相同的前提下，对两种冷却方式的结果进行比较分析，以量化能源消耗方面的差异。计算结果显示:相对于传统的空气冷却，混合冷却较空气冷却总能耗降低16.19%；混合冷却主要降低了冷水机组压缩机和服务器风扇的能耗；并且，混合冷却中由于液冷系统部分没有空气-水换热器，不仅简化了系统，也可以进一步提高数据中心一次冷却侧和二次冷却侧的热量传递效率。风-液混合冷却在降低能源消耗方面具有明显优势。

关键词： 农村住宅   夏热冬冷地区   变量筛选   支持向量机   能耗预测   混合模型   机器学习   建筑能效  

摘要： 针对夏热冬冷地区农村住宅建筑能耗预测问题，建立一种基于支持向量机（support vector machine，SVM）的混合预测模型。通过采集典型农村住宅的建筑参数、气象参数、行为参数、设备参数及年能耗数据构建初始数据集，采用包含显著性分析、共线性分析、随机森林敏感性分析和后向逐步回归方法的递进筛选框架，从29个候选变量中筛选出10个关键变量，显著降低模型复杂度。通过融合白箱模型理论计算数据与黑箱模型实测数据构建SVM的预测混合模型，并采用基于网格搜索与交叉验证的联合策略优化模型关键参数以提高模型性能。验证结果表明：本文模型决定系数(R2)为0.914，均方根误差变异系数（CVRMSE）为0.163，在保证预测精度的同时实现了模型复杂度的最优平衡。本研究提出的变量筛选与数据融合策略有效解决了该地区农村住宅因设计参数缺失和能耗数据不足导致的预测难题。

关键词： 教育质量   教育监测   教育评价   文献计量法  

摘要： 本文采用文献计量分析法，对CNKI中CSSCI来源期刊和Web of science数据库中SSCI和A&HCI来源期刊中教育质量监测评价领域研究进行系统梳理和可视化分析。研究显示，该领域研究热度一直呈上升趋势，形成了以马里兰大学、密西西比大学、斯坦福大学、北京师范大学等国内外大学机构为核心的研究网络，研究热点围绕监测评价质量观、监测评价的同质性与异质性、规模化追踪化监测评价、评价效能等内容，延伸到人机动态交互评价等前沿，折射出人工智能驱动的教育监测系统构建的时代需求。我国应构建中国情境和特色的教育质量监测评价的理论和实践研究、采用纵向数据建立追踪研究体系、并协同人的经验与智慧做数据的预测、判断和干预。

关键词： 组织蛋白酶   脑卒中   孟德尔随机化   多变量分析   风险预测   生物标记物  

摘要： 背景：研究证实组织蛋白酶与脑卒中之间存在关联，然而二者的因果关系尚不确定。目的：使用孟德尔随机化分析评估组织蛋白酶与脑卒中之间的因果关系。方法：组织蛋白酶数据来源于INTERVAL研究，脑卒中数据来源于GWAS数据库(由美国国家人类基因组研究学会和欧洲生物信息学研究所联合开发)，通过单变量和多变量孟德尔随机化方法，探讨不同类型的组织蛋白酶对脑卒中及其亚型发病风险的因果关系，采用逆方差加权法作为评估因果关联效应的主要方法，采用加权中位数法和MR-Egger回归来评估结果的可靠性和稳定性。结果与结论：(1)单变量孟德尔随机分析表明，较高的组织蛋白酶S水平对心源性栓塞性脑卒中的发生具有抑制作用(OR=0.901,95%CI:0.832-0.976,P=0.010)，然而上述因果关系在反向孟德尔随机化分析中未达到统计学显著性。反向孟德尔随机分析表明，心源性栓塞性脑卒中可能导致组织蛋白酶L2水平下降(P=0.020,OR=0.984,95%CI:0.972-0.998)，但该结果在多变量分析中未呈现统计学意义。一项使用9种组织蛋白酶作为变量的多变量分析显示，组织蛋白酶F水平升高会增加全因脑卒中和缺血性脑卒中的发病风险(OR=4.667,95%CI=1.000-21.782,P=0.050;OR=4.771,95%CI:1.044-21.804,P=0.044)。排除可能存在的混杂因素后，孟德尔随机化分析仍然显示组织蛋白酶F有潜力成为脑卒中的风险预测血清生物标志物。(2)研究主要基于国际数据库和欧洲人群数据进行分析，结果可为中国大型队列研究提供参考，为中国开展精准医学研究提供技术支持。然而，在借鉴过程中需注意中国人群的遗传背景、环境因素和生活方式等差异，开展符合中国人群特点的生物医学研究。

关键词： 燃煤电厂   脱硫废水   零排放   三效蒸发   烟气废热   能耗  

摘要： 基于Aspen Plus以300 MW亚临界机组为对象，建立了厂级尺度的全流程模拟，提出了3种不同热源的脱硫废水零排放技术：高温烟气旁路+干燥塔结晶技术、低温烟气为热源的三效蒸发技术和低压蒸气为热源的三效蒸发技术。结果表明，2种三效蒸发干燥方式的单位耗热量最低，为0.017 kJ/t，不到高温烟气旁路干燥方式的1/2，节能效果良好。其中，三效烟气取热干燥方式利用的是烟气废热，不损失发电量，对主机的影响最小，得到的锅炉效率和机组效率最高，分别为85.59%和32.25%，在降低能源成本和减少环境污染方面具有更大的优势。相关研究可为燃煤机组脱硫废水零排放提供借鉴。

关键词： 大数据分析   光伏材料   智能筛选   性能预测   数据库  

摘要： 本研究面向光伏产业材料研发的数字化转型需求,构建了基于多源数据融合的光伏组件关键材料性能数据库与智能筛选系统。通过整合实验平台、产线传感器和专利文献等多源异构数据,建立了包含光电转换效率、热稳定性等核心指标的标准化分布式数据库。创新性地引入注意力机制Transformer模型和多目标优化算法,构建了从数据采集到智能决策的完整技术体系。系统实现了材料性能的精准预测与多维优化,显著提升了研发效率与决策科学性。研究成果不仅为光伏材料研发提供了创新的技术方案,其"数据驱动 算法优化"的方法论框架对新能源材料研发模式的数字化转型具有重要示范意义。