城市绿地健康影响机制的理论和实证研究综述

城市绿地在营造健康的人居环境方面发挥着重要的作用。大量研究证明了城市绿地和公共健康的相关性,但仅凭相关性分析无法得出因果关系。部分学者提出城市绿地健康影响机制的理论研究并进行了相关的实证研究。如何定量分析城市绿地对公共健康的影响机制值得深入探讨。通过梳理城市绿地健康影响机制的理论基础;采用范围综述的方法分析现有实证研究中的研究方法、研究变量和数据获取,讨论造成研究结果不一致的原因;并从优化研究设计、检验多重理论路径、多维度评估城市绿地特征3方面提出改进实证研究的建议。最后,基于有调节的中介模型和证据综合,提出城市绿地对公共健康的影响机制。以期完善城市绿地如何发挥健康效益的认知,也为城市绿地促进公共健康的循证证据综合提供科学证据。     

空间点目标识别的模糊神经网络应用研究

首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络（EFuNN）和动态进化神经模糊推理系统（DENFIS）,最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大地提高了目标识别率,能够较好地进行空间点目标的识别。     

加拿大对功能食品的管理

在加拿大,功能食品被称为天然健康产品(Natural Health Product),是目前世界上具有明确法律规定的少数国家之一。本文从天然健康产品的范畴、相关管理法规、产品的审批上市、安全性和有效性证明及标签与包装等几方面介绍了加拿大对天然健康产品的管理,为我国功能食品相关法规的建立提供借鉴,同时也为我国功能食品在加拿大上市提供一定参考。      

基于嵌入式人工智能的智慧医疗健康管理系统设计

近年来,基于人工智能的医疗技术取得了丰富的研究成果,在智慧医疗的发展中发挥了重要作用,开启了智慧医疗的新时代。与传统的医疗管理方法相比,传统管理手段在生理参数测量方面的准确性较低,文中提出了一种基于嵌入式人工智能技术的系统。该系统利用AI算法对接收到的信号进行质量评估、滤波、去噪、增强、特征提取、心拍分类等处理,将NBIOT模块加载到云端并进行用户健康管理。其可以实现用户和医生之间的双向交互,甚至可以创建个人生理数据库,以实现疾病监测和动态管理。     

健康促进视角下中学生校园环境感知与体力活动关联性研究

2022年4月教育部办公厅印发《关于实施全国健康学校建设计划的通知》,其中强调我国决定实施全国健康学校建设计划,将促进学生健康融入学校发展规划。同时,在我国大力推行儿童友好城市建设的大背景下,如何通过优化校园环境促进学生健康已成为健康建筑研究领域的关注课题。体力活动促进是青少年健康促进的重要干预手段,本研究选取西安市高密度社区内两所中学进行案例对比分析,通过问卷调研和数理统计分析,以学生的主观感受和评价为切入点,分别从安全性、舒适性、美观性和可达性四个维度探讨影响中学生校内体力活动的校园环境感知要素以及二者的关联规律。并从绿化景观层次的丰富性,公共空间的多义性和绿色校园的生态性几个角度提出促进体力活动的中学校园环境优化策略,以期从健康促进视角对校园空间环境设计策略提供依据与参考。     

基于无线传感器技术的健康云平台监控系统设计

无线传感器技术网络具有制造量产成本低、局域网传输可靠性高、测量结果精度高等特点,被广泛应用于人们生活的各行各业。随着社会经济和生活水平的不断发展提高,人们对于自身健康的关注度也在持续不断地提高。如何将已趋近成熟的无线传感网络应用技术与人们日益增长的健康管理需求相结合,成为市场前景广阔的产业方向。文中基于以上技术基础与市场需求,设计构建了基于无线传感器技术的健康云平台监控系统。该系统整体架构设计包括无线传感器的数据采集、云平台的数据存储与分析、用户个人健康数据的实时追踪等模块。通过搭建实验室条件下的云平台监控系统并进行实际测试,证明了该系统具有用户健康数据的精准采集、数据集的实时分析及用户健康数据汇总等功能。该系统能切实满足用户对自身健康状况需求,能为医疗机构提供全面、准确的健康数据,以辅助医生对用户进行个性化诊断和治疗。     

河流系统健康体系及评价方法研究

考虑反映河流系统的动力状况、水质状况、河流地貌和生物指标状况、河流服务状况等4个方面,构建了河流系统健康体系。建立了基于模糊理论的河流健康状况多层次评价模型,给出了相应的评价指标、标准和权重。以海河三岔口河段为例,应用已建的河流系统健康状况模糊综合评价模型,对河流系统的健康状况进行了评价。结果表明,该评价体系能定量地从各层次分项指标和总体角度反映河流健康状况,可为河流管理和生态修复工程提供技术支持。     

人工智能在医疗保健领域的发展与应用前景研究

随着我国人口老龄化加剧和慢性疾病负担的增加,医疗保健系统面临着前所未有的挑战。人工智能技术能在一定程度上改善医疗保健服务,提高诊疗效率,减轻医疗系统的负担。通过模拟人类的认知功能,人工智能技术在数据处理、模式识别、决策支持方面展现出巨大的潜力,在医疗图像分析、疾病诊断、药物发现、个性化治疗等领域取得了优势。研究人工智能在医疗保健领域的应用,不仅对于推动医疗技术进步、提升患者护理质量具有重要意义,对于优化医疗资源配置,实现医疗保健系统的可持续发展也起有着重要作用。     

淮南采煤沉陷区积水重金属健康风险评价

为研究淮南采煤沉陷区积水中重金属对人体产生的潜在健康风险,对9个矿19个沉陷水域进行采样,测试5种重金属(Cd、Cr、Pb、Ni、Zn)含量,采用美国环境保护局(USEPA)推荐使用的健康风险评价模型,对其进行健康风险评价。研究结果表明：(1)采样水域5种重金属年平均离子浓度由大到小依次为：Zn＞Cr＞Ni＞Pb＞Cd,重金属的分布影响因素可能与农药化肥的使用、工业废水的排放、汽车尾气中重金属的大气沉降、渔业养殖以及采煤活动等因素有关;(2)重金属的健康风险值总体随季节变化,呈现出丰水期小于枯水期的特点;该区域沉陷积水的重金属致癌风险整体较为安全,但化学致癌物(Cr)的健康风险值超出其它4种重金属4~8个数量级;(3)5种重金属的健康风险平均值排序为：Cr＞Cd＞Pb＞Zn＞Ni,其中Cd的致癌风险值及Pb、Zn、Ni非致癌风险值均低于最大可接受风险值(5.05×10-5a-1)。