摘要：目的构建适用于中国五岁以下儿童的呼吸道合胞病毒(RSV)重症感染风险预测模型,应用外部数据对模型进行初步验证,开发可供儿童家长使用的个体化风险预测工具。方法以RSV感染后入院作为重症感染标志,应用RSV住院相关危险因素证据和中国5岁以下儿童中各危险因素流行率等真实世界数据,构建基于蒙特卡罗方法的5岁以下儿童个体RSV住院风险预测模型,以苏州市为例,对模型进行外部验证,并在微信小程序平台开发交互式风险预测工具(RSV HeaRT)。结果模型估算结果显示,在中国5岁以下儿童中,如人群不具有任何RSV重症感染风险因素,则RSV年住院率为2.2/1000(95%CI:0.9/1000~7.5/1000),基于该基线住院率,代入苏州市相关危险因素流行率,模型预测苏州市每年5岁以下儿童RSV住院率为8.0/1000(95%CI:4.6/1000~24.4/1000),与文献报道的苏州RSV住院率(10/1000~20/1000)接近。在开发的RSV HeaRT微信小程序中,目标用户(如儿童家长)在小程序中输入儿童的基本信息、疾病史和社会环境因素等信息后,工具可实时反馈以下预测结果:与一般儿童相比,当前儿童因感染RSV而住院的相对风险;未来一年内因感染RSV而住院的概率;如发生RSV感染住院,住院期间出现不良结局的相对风险。结论本研究基于RSV住院风险相关的真实世界证据,结合中国5岁以下儿童的危险因素流行现状,构建了适用于中国儿童的RSV住院风险预测模型,初步证明了该预测模型结果的准确性,基于此设计开发的RSV HeaRT可便于家长对儿童住院风险进行评估。

摘要：直流充电桩内部功率变化动态性过强,不易捕捉及计算误差过大,提出基于CNN和LSTM混合网络的功率模块优化方法。根据充电桩电路工作原理,得到电路内部各项参数间存在的直接关联,根据该点采用三相电网平衡原理设计电力稳定控制函数,计算满足电压、电流以及功率最稳的调节比例系数,并作为调节点,建立CNN和LSTM混合网络多层次模型,计算有序、无序充放电过程的电力负荷变化,利用调节比例系数按照充电、放电所需功率需求完成优化。实验结果表明,所提方法的充电桩功率稳定,对充电桩的电压偏移量实现有效改善。

摘要：近年来,我国的经济得到了快速的发展,建筑行业的发展更是为国家经济的快速发展做出了非常大的贡献。建筑业的快速发展带动了国家的经济发展,国家的经济发展同时也带动了建筑业的发展。国家的发展之后,城市的扩张也是十分地迅速的,许多乡镇人士都进城务工。建筑行业的发展也是随之务工人员的增加也是发展的很快。建筑行业虽然发展的非常的快速,可是快速发展的同时总是会或多或少的出现许多的问题。建筑行业的发展也是需要精细化的管理,管理的重要性。本文主要讲述了建筑业发展中管理方面存在的问题以及如何进行更好的管理。