摘要：Objectives:Unplanned readmissions severely affect a patient's physical and mental well-being after kidney transplantation(KT),which is also independently associated with morbidity.A retrospective study was conducted to identify the incidence,causes and risk factors for unplanned readmission after KT among Chinese ***:Patients who underwent KT were admitted to the organ transplant center of the Affiliated Hospital of University of Science and Technology of China(2017-2018).Medical records for these patients were obtained through the hospital information system(HIS).Results:In 518 patients,the incidence of unplanned readmissions within 30 days(n=9)was 1.74%,and 90 days(n=64)was 12.35%.The one-year unplanned readmission rate was 22.59%(n=122).Overall,122 patients were readmitted because of infection,renal events,metabolic disturbances,surgical complications,***(OR=10.462,95%CI:1.355-80.748),peritoneal dialysis(OR=8.746,95%CI:1.074-71.238)and length of stay(OR=1.023,95%CI:1.006-1.040)were independent risk factors for unplanned ***:Unplanned readmission rates increased with time after *** risk factors related to unplanned readmissions should be deeply *** interventions for controllable factors to alleviate the rate of unplanned readmissions should be identified.

摘要：建筑能源系统能耗总量巨大且用能弹性高,具有很大的节能优化潜力,其提效节能被认为是降低能源电力系统终端碳排放、实现“2030碳达峰、2060碳中和”国家战略目标的重要途径之一.然而,建筑能源系统节能优化面临人员行为与系统能耗交互影响、多种能源介质时空多尺度耦合与供需能量平衡等建模挑战,以及系统决策空间随建筑规模指数增长的维数灾计算复杂性挑战.针对上述挑战,本文从信息物理融合的角度出发,提出了基于节点–流量模型的建筑能源系统分布式优化模型,刻画了电、气、热等能源物理网络与信息网络的交互影响,实现了局部数据采集和计算的一体化结构设计,支撑边云协同计算体系.进而,设计了基于边云协同的分布式迭代优化算法,证明了算法的收敛性,可实现建筑能源系统供需协同优化,并大大降低了对全局信息的依赖性和通信需求.本文以6种不同规模下实际建筑系统的数值测试结果,验证了所提方法的性能和有效性,特别在大规模建筑能源系统上具有良好的应用前景.

摘要：数字基础设施是发展数字经济的重要载体,数字基础设施的深入推进促使数字技术与社会全方面深度融合,推动数字经济规模快速增长。千行百业的数字转型,将带来算力和通信需求激增,数字基础设施能源需求增长不可避免。如何使数字基础设施的能源需求增长与其碳排放增长脱钩,是“数字中国”与“碳中和目标”协同发展的关键。本文依据数字中国建设总体要求与全局部署,梳理目前数字基础设施绿色低碳发展现状与挑战,提炼数字基础设施绿色低碳发展中的关键科学问题,探讨数字经济发展与数字基础设施碳排放脱钩的技术路径,融合创新设计和推广应用的机制与制度保障,进而提出支撑国家数字基础设施绿色低碳发展路径和建议。

摘要：为降低大规模风电场群对电网爬坡速率的需求,研究水电站配合燃气电站共同缓解风电时段间波动的问题。定义出力波动频率作为系统输出波动性的衡量指标以避免较为保守的容量配置结果,进而建立考虑出力波动频率的风-水-燃气系统随机最优设计模型,利用风电波动的概率密度函数,优化水电调节速率及燃气电站额定功率,使得水电调节成本、燃气电站建设成本及期望燃料费用最小。为有效求解该模型,设计马尔可夫稳态分析方法,得到了出力波动频率及期望燃料费用的解析计算式。结果表明:当水电站提供一定调节能力时,为风电场配备其装机容量12%左右的燃气电站可以96%的概率实现联合出力无波动且成本增加不大;稳态方法求解时间短且精度较高。

摘要：网络上的话题纷杂多样而人们的注意力有限,势必导致多话题之间竞争稀缺的用户注意力资源,这种竞争关系影响了网络话题的传播和舆情的形成。已有的研究大多只针对单一话题的传播,该文研究了在线社会网络上多话题竞争的传播规律,提出多话题传播竞争特性的测量方法。从话题和用户这2个层面设计了话题竞争的资源数变化规律、话题竞争激烈程度、用户注意力的转移规律及话题相关性等的测量方法,提出了话题资源数波动率、话题竞争激烈度和用户注意力转移率等定量测量指标。通过对新浪微博真实数据的测量发现:多话题竞争中用户资源总数基本稳定,用户的注意力大部分是从老话题转移到新出现的话题且发生在同类话题间。这些测量结果为建立多话题传播模型提供了基础。

摘要：针对传统的无向网络社区挖掘方法无法实现大规模有向网络中社区有效发现的问题,提出了一种新的有向图社区及其兴趣特征快速挖掘算法。采用贪心算法求解社区划分模块性最大化的优化问题,较好地平衡了有向图社区挖掘中准确性与有效性之间的矛盾,实现对大规模微博类有向网络社区结构的有效识别;基于发现的社区,采用tf-idf算法进一步挖掘社区用户的兴趣爱好,实现了对微博网络中兴趣小组的精确挖掘。基于新浪微博的实验结果表明:所提算法不仅可以快速有效地挖掘有向网络中的社区结构及其用户的兴趣特征,还能够准确地检测出微博网络中的僵尸粉社区,研究结果对微博系统的净化、谣言控制、网络广告的精准投放等研究具有重要的参考价值。

摘要：针对汛期内洪峰到达水库时刻不确定情形下如何调度水电站库容以最小化水电站汛期内总损失的问题,设计了放水速率可变的多时段水电站在线调度策略。该策略基于在线竞争分析的方法,平衡了水电站低水位发电与弃水两方面的损失,使得洪峰在任意时段内到达水库造成的水电站汛期内总损失上限相等且最小;给出该策略相对于离线最优策略的竞争比并证明策略最优性。实际水库的仿真实验结果表明,竞争比的大小只与在线损失有关,当且仅当库容均匀变化的区间长度相等且洪峰在各个调度区间的端点处到来造成的损失相等时,水电站汛期在线总损失上限最小。与传统调度策略相比,在线调度策略有效降低了损失及损失上限值,损失平均降低了7.09%。

摘要：现有网络安全风险研究仍然存在基础概率不准确和严重性模型缺失等问题。文中首先基于变电站电力监控系统框架提出"边界-本体防护"模型来描述系统入侵威胁,根据历史数据的机器学习结果完善基础入侵概率模型,基于广义随机佩式网和电力监控系统的网络安全拓扑得到特定状态转移图Cyber-net。然后,根据系统的运行结果和马尔可夫链稳态概率量化电力系统信息安全和工程安全的相关关系,提出网络安全综合风险评估模型,并通过暂态故障计算提高了风险模型的准确性。最后,通过算例仿真和灵敏性分析验证了模型的有效性和适用性,总结出了可行防御策略和潜在应用场景。

摘要：为了更好地测度网络适应环境变化的能力,提出了一种简单的多目标量化评估网络生存适应性的方法.该方法将网络效率、网络鲁棒性和网络代价等多个优化目标结合起来,通过定量加权的方法对网络拓扑的生存适应性进行综合评估,避免了仅依靠网络平均路径长度、最大连通子图规模等单一度量指标进行评估的不足.仿真实验结果表明,综合了环型和星型结构优势的Hub型拓扑结构的生存适应性比较高,节点度分布较均匀的ARPA网络的生存适应性比较优,提高网络拓扑度分布的均匀性是改善网络拓扑生存适应性的有效措施.该评估方法不仅能够有效度量不同网络结构在动态环境下的生存适应能力,还能进一步为网络拓扑的优化、设计和重构提供有益的指导.

摘要：随着风电并网容量的迅猛增长,对风电高度不确定性和间歇特性的准确估计与实时分析成为了风电入网迫切需要解决的难题。该文以信息物理融合系统为支撑,利用其多源信息感知与融合的特点,以随机Burgers方程为基础,建立了描述近地风场动态特性及其风电转换过程的随机系统模型。利用粒子滤波算法,实现了大规模风电场发电功率波动性的提前τ步估计与随机特性分析。最后,利用一个30风机风电场算例说明了算法的有效性。