电子支付风险控制个人可信确认方案研究

通过研究电子支付业务风险的个人自主控制模式,分析了电子支付个人风险控制系统和个人可信确认基本过程,提出个人可信确认风险控制机制的密码应用需求。同时,设计了基于密码应用技术的个人可信确认方案,包括系统构成、使用的密钥、方案原理、个人可信确认报文、密码安全应用流程、密码应用相关安全技术要求等部分。该方案可供支付机构、电子支付个人风险控制领域相关系统和设备厂商作为技术参考。     

基于测绘地理信息技术的涉地税源风险识别模式应用研究

为解决沧州市涉地税源管理手段单一等问题,文中提出以测绘地理信息技术为支撑,通过对多源数据组织管理,建立风险分析指标,采用多种GIS空间分析方法构建了涉地风险税源识别模式并在沧州进行应用。结果表明:该模式能有效识别多种涉地风险,为涉地税源管理提供了支撑。     

基于风险思维的检验检测实验室合同评审

基于风险思维，从实验室和客户角度对合同评审过程中遇到的重要环节进行分析，提出具有针对性的应对措施，为合同评审提供参考，降低风险发生的可能性和风险发生而导致损失的程度。     

地表径流速度对城市内涝影响规律

为分析地表径流速度对城市内涝的影响,采用一维地下排水管网与二维城区地形的动态耦合模型,选取大连市某排水区块作为研究区域,设置4种地表径流速度10种设计降雨场景,模拟分析在不同重现期设计降雨及不同地表径流速度下研究区的内涝积水特性。结果表明:随着地表径流速度降低,管道排水压力变小,管道排水达标率最高可提升48.05%,且降雨重现期越短,地表径流流速对管道排水压力的削减效果越明显;地表径流流速对检查井溢流量影响显著,随着地表径流速度降低,检查井溢流量峰值最高可减小2 750 m~3,峰现时间最长可滞后56 min,同时随着降雨重现期增长,地表径流流速对检查井溢流量的削减效果减弱;研究区低、高风险区淹没面积随地表径流速度降低,最高可分别减小1.64万、8.37万m~2,但中风险区淹没面积变化反复。     

关于COVID-19、膜脂质与公众健康（网络首发、推荐阅读）

冠状病毒具有一层脂质膜。虽然复制需要劫持宿主的RNA工具来合成病毒体蛋白，但必须将其包裹在脂质膜中，促其萌生以扩展感染。最近研究表明，某些必需脂肪酸可以抑制其复制活性。脂质膜通常被认为是水溶物的脂肪屏障，但它对细胞和亚细胞的功能是高度有序和组分特异性的，其对病毒外壳可能也有最佳的特异性。虽然复制中DNA、RNA和蛋白质组成不受饮食影响，但脂质膜受其影响。此外，自1960年代以来，人们就知道男性对这些必需脂肪酸和膜完整性不足的敏感性高于女性。有证据表明，花生四烯酸和二十二碳六烯酸具有抗病毒、免疫、抗炎、控制血压和消退素活性，因此，迫切需要考察它们在Covid-19预防和治疗中的地位，也需重新评估现行的膳食指导。当前，有关脑、神经、血管和免疫系统等富含膜系统对脂质需求还尚未被详细认识。毫无疑问，这些脂质在几百万年来塑造人类基因组方面具有重要意义，因此，如果这些膜脂质失衡将会使人类面临机体紊乱和感染风险，且男性比女性风险更大。     

乌兰矿采矿现状及技术应对方案

本文分析了乌兰矿投产前期采矿现状及存在的主要问题,针对该矿所处蒙古国经济落后、投资风险大的现实状况,为避免生产中断、规避投资风险,早日回收前期投资考虑,采取了双斜坡道开拓、全尾胶结充填、高端壁空场嗣后充填采矿、多中段组合式连续开采等系列技术应对方案。大大降低了一次性投资规模及投资风险,前期投资得以快速回笼的同时,矿山产能也充分释放,确保了矿山的持续稳定,取得了较好的经济和社会效益。为海外地下近地表矿体开采矿山规避投资风险提供了很好的技术方案借鉴。     

记住四个字 健康吃晚餐

越来越多的研究显示,晚餐吃不对不但影响睡眠,还会增加肥胖、糖尿病、心脏病等多种疾病风险。关于如何健康吃晚餐,我总结了一个四字口诀,大家可以参考。早:最好能在晚上7点之前吃完,最晚别超过8点。日本一项研究显示,与9点晚餐组参试者相比,6点晚餐组参试者次日24小时血糖水平明显改善。结合现代人的作息习惯,晚上5-7点是晚餐的最佳进食时段,吃过饱、吃太晚都不利于消化吸收。     

基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。