公众食品药品网络谣言和虚假宣传辨识能力调查——以贵州省某少数民族自治地区为例

目的 了解公众对网络食品药品谣言信息及虚假宣传甄别能力和行为态度，探索防范谣言传播、维护社会稳定的有效措施和途径。方法 采用随机抽样研究方法，对贵州省某少数民族自治州公众开展食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力、行为态度问卷调查。结果 当地公众食品药品网络谣言及虚假宣传辨识能力总体较低，经济发展落后地区的青少年人群对网络谣言及虚假宣传的辨识能力较弱。大部分公众处理网络食品药品安全信息较为理性，更愿意通过国家监管部门权威网站了解信息，基本具备了确认信息真实性的主观意识，但辟除谣言的行动能力不高。结论 地方党委政府及有关部门应加强食品药品网络谣言和虚假宣传治理，加大当地谣言及虚假宣传的监测和系统性分析研究，有针对性、预判性地进行治理和科普宣传。     

互联网时代下的学校图书管理信息化建设

如何在互联网时代打造一个信息化的管理模式,已经成为广大学校图书管理发展过程中亟待处理的问题。文章就互联网时代下的高职图书管理信息化建设进行了详细探讨,以期能够给广大同仁提供一些借鉴参考,共同为图书管理工作的现代化改革和发展贡献力量。     

基于分形理论的黄河内蒙古段河势演变特征及其与凌汛灾害关联研究

寒区河道凌汛灾害河势“弯道效应”的量化评估十分重要。基于分形理论提出河道横断面-纵剖面-平面多维度河势分形维数计算方法及其物理机制，并探讨黄河内蒙古段不同维度河势演变分形特征及其与凌汛灾害的关联关系。结果表明，黄河内蒙古段不同维度河势均具有多尺度自相似分形特征，且具有多年记忆周期的长程相关性；冰坝（严重性冰塞）发生频次与河道主槽弯曲分形维数呈正相关指数型函数关系，与河相系数、深泓点高程和河段平均底坡分形维数负相关，与水深-面积分形维数正相关，总体表明冰坝灾害更易发生于主槽偏移摆动大、蜿蜒曲折、河湾发育程度高的宽浅型弯曲河道，研究成果可为凌汛期冰塞冰坝灾害易发河段诊断及预测提供重要理论依据。     

吸湿凉爽机织物的结构设计与性能

为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好.     

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%。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。