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关键词： 中老年人   肌肉力量   握力体质量指数   5次坐起测试   三酰甘油-葡萄糖指数   胰岛素抵抗   心血管疾病  

摘要： 背景：肌肉疏松性肥胖是中老年心脑血管疾病患者的重要特点，单纯握力测试可能无法准确评估肌肉质量。骨骼肌作为胰岛素敏感组织，肌肉力量、胰岛素抵抗与心脑血管疾病风险之间可能存在着多重关系。目的：分析中老年人握力体质量比、握力、坐起测试与心脑血管疾病之间的风险关系，此外探究三酰甘油-葡萄糖指数(TyG)在其中的中介作用。方法：此次研究来源于中国健康与养老追踪调查，纳入了4 543例无心脑血管疾病史的中老年人，观察在基线调查后的7年内是否新发生了心脑血管疾病。根据基线时的TyG指数、握力、坐起测试时间、握力体质量比进行COX回归分析，此外以TyG指数为中介变量，基于回归分析进行中介效应检验。结果与结论：(1)研究人群中有675例在随访中新发生了心脑血管疾病，发病率为14.9%；(2)风险关系分析中，Ty G指数(HR=1.18,95%CI:1.05-1.32)、可能肌少症(HR=1.22,95%CI:1.03-1.44,P=0.02)、坐起测试(HR=1.302,95%CI:1.104-1.536,P=0.002)、握力体质量比(HR=1.288,95%CI:1.083-1.531,P=0.004)均显著，而握力(HR=0.988,95%CI:0.776-1.258,P=0.92)结果不显著；(3)此外Ty G指数在握力体质量比与新发心脑血管疾病之间存在介导作用(总自然间接效应：HR=1.024,95%CI:1.005-1.043)，且作用方向一致，握力体质量比降低增加心脑血管疾病风险的机制中有部分是通过影响Ty G指数实现的；(4)提示中老年人可通过握力体质量比评估肌肉力量与体质量的匹配程度，为评估胰岛素抵抗和心脑血管疾病风险提供了参考。

关键词： 大数据分析   城市轨道交通   电气设备运行状态监测   数据挖掘与机器学习   设备故障预警  

摘要： 随着城市轨道交通网络的快速发展,电气设备的运行状态监测在确保运营安全和提高服务效率方面显得尤为重要。本研究基于大数据分析技术,提出了一种城市轨道交通电气设备运行状态监测的新方法。通过采集设备运行过程中产生的大量数据,利用数据挖掘和机器学习模型对数据进行分析处理,构建设备运行状态评估模型。同时,设计了针对设备故障的预警算法,可实现对异常状态的实时检测及故障定位。研究结果表明,该方法能够显著提升电气设备运行状态监测的准确性和时效性,减少设备故障对轨道交通运营的影响,具有较高的应用价值。该研究为城市轨道交通智能化管理提供了新思路,有助于推动轨道交通运营效率的进一步提升,保障经济与社会发展的持续性与稳定性。

关键词： 配电线路故障   故障检测技术   人工智能   大数据分析   行波测距  

摘要： 配电线路作为电力系统的重要组成部分,其运行稳定性和可靠性直接关系到电力供应的连续性。由于长期暴露在复杂的电力负荷和自然环境中,配电线路面临短路、接地、机械损伤、过载等多种故障风险。这些故障不仅可能导致局部停电,还可能影响整个电网的稳定运行。因此,高效、精准的故障检测技术对于提升配电网的运行质量具有重要意义。本文首先分析配电线路的运行特性与技术要求,讨论故障类型及其成因。在此基础上,系统性地比较传统故障检测技术与智能检测技术,并探讨未来智能配电网在故障检测领域的发展趋势,为智能电网的安全稳定运行提供理论依据。

关键词： 公共图书馆   数字化发展   服务创新   跨界合作   大数据分析  

摘要： 公共图书馆当前在资源数字化发展中,面临着资源分散、技术标准不统一以及数字技能断层等问题,而模式创新正是解决这些问题的关键路径。借助创新理念与技术驱动的服务模式,图书馆能突破传统服务的瓶颈,提高服务覆盖率和资源利用效率,推动数字化转型。AI咨询机器人、大数据分析平台以及云计算基础设施这样的技术创新,给图书馆提供了更强的服务能力和更广泛的资源管理支持;同时,跨界合作与人才培养机制,也为图书馆带来了更多资源和协作机会,进一步推动数字化服务持续健康发展。

关键词： 混合研究方法   危机舆情   大数据   深度学习   心理距离   反向验证  

摘要： [目的/意义]大数据时代，危机舆情多维关联演化的机理解析已成为舆情治理的重要基础。[方法/过程]基于混合研究方法提出危机舆情大数据分析框架，设计“特征提取—机制挖掘—反向验证”三阶递进式分析模式，基于适配的深度学习方法实现数据空间危机特征的高精度提取，构建计量模型系统解析现实空间舆情演化的内在传导机理，引入QCA反向验证结论稳健性。[结果/结论]特征自动提取模型的Accuracy、Precision、Recall和F-Measure均达0.942以上；计量模型揭示了数据空间风险信号通过激活社会认同、风险感知和保护动机等心理动因，催化愤怒和恐惧情绪反应，最终驱动现实空间舆情扩散风险的全链路传导机理，心理距离的调节效应显示了这一过程的复杂非线性和情境依赖性；QCA结果进一步证明了机制发现的全面可靠性。[创新/价值]这个框架在特征自动提取精度、机理解析深度和结论可靠性方面实现突破，为危机舆情的精准化治理提供了理论支撑和方法参考。

关键词： 数字孪生   物联网传感   大数据分析   智能养护  

摘要： 随着信息技术的快速发展,数字化技术在高速公路养护施工领域的应用不断深化。基于物联网传感技术、大数据分析、人工智能等新一代信息技术,实现了对高速公路路面、桥梁、隧道等设施的全周期数字化监测和养护,通过数字孪生技术构建虚拟仿真环境提升了养护施工的科学决策水平。利用北斗卫星定位系统和激光扫描技术,实现了对养护机械设备的精准定位和施工工艺的智能控制,借助移动互联网和云计算平台,建立了养护施工数据的实时采集、传输和分析体系,数字化技术的深度应用显著提升了养护施工的精准性、高效性,推动高速公路养护施工向智能化、自动化方向发展。

关键词： 大数据分析   变电运行   异常预警   电力设备监测   运营优化  

摘要： 本文旨在构建一套基于大数据分析的变电运行异常预警系统。该系统主要采用大数据分析技术,通过对接收到的大批量运行数据进行深度学习和分析,有效捕捉变电设备的运行状态,实现对异常情况的提前预警,旨在优化电网运营,减少意外断电事件。实际应用证明,本系统不仅具有较高的预警准确率,而且能够有效缩短故障查找和修复时间,提高电力设施的运行安全性和稳定性。此外,通过真实场景的实践,表明该预警系统具有良好的应用前景,在电力设备的监测和管理方面表现出独特的优势。研究结果为电网运维工作提供了有益参考,同时也为其他领域的大数据应用提供了新的思路。

关键词： AI大数据分析   食品科学与工程   人才培养  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)与大数据技术的飞速发展,各行各业都迎来了前所未有的变革。食品科学与工程专业,作为关乎人类健康与生活质量的重要领域,其人才培养的质量直接关系到食品产业的创新能力和市场竞争力。在当前食品行业变化的大背景下,基于AI大数据分析的食品科学与工程专业人才培养提升路径的研究显得尤为重要。本文通过聚焦于AI大数据分析的食品科学与工程专业人才培养提升路径,旨在为我国食品工程领域输送更多具备创新思维和实践能力的高素质人才。