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关键词： 真实世界   中医药   慢性肾脏病   大数据   人工智能  

摘要： 当前，大数据、人工智能等新一代信息技术快速发展，这些技术与医疗领域深入交叉应用，为医疗服务与科学研究带来了巨大变革。在真实世界研究中，大数据和人工智能已经成为中医药诊治慢性肾脏病（chronic kidney disease，CKD）的“数字新基建”。真实世界的慢性肾脏病大数据平台积累了海量数据，促进了肾脏病数据的整合与共享，为临床诊疗、慢病随访、临床队列等研究提供了宝贵的数据支撑。借助人工智能技术，平台提供数据分析与科研服务，如CKD患病预警、预后风险评估、凝练核心处方等，为肾脏病诊治提供了更加准确、高效的决策支持。本文介绍了基于真实世界的慢性肾脏病大数据平台发展现状与应用，以中国肾脏病大数据应用创新联盟为具体案例进行阐述，最后提出对真实世界的慢性肾脏病大数据研究的未来展望。

关键词： 电力系统   CloudSim   云原生建模   电力系统计算架构   动态调配   时序逻辑   微服务队列  

摘要： 分析基于云计算的电力系统计算过程是实现资源高效利用的基础。因此，提出一种基于CloudSim的电力系统计算的云原生建模与仿真方法。基于云原生技术阐述了电力系统计算架构的关键要素，提出基于CloudSim的电力系统计算架构的云原生模型，分析电力云任务调配时的资源供需平衡问题。建立基于微服务的电力云任务模型，分析微服务的处理时序逻辑及其层级关系并生成微服务队列。据此提出微服务的动态调配模型，采用微服务-容器映射策略与实体动态整合策略，实现微服务在实体间的动态映射。利用CloudSim进行仿真分析，结果证明所提方法可行且有效，可为电力云计算的资源配置、任务调度等提供基本的仿真工具与方法。

关键词： 数据治理   ECDC体系   高通量   大数据   数字化研发  

摘要： 针对国内钢铁行业在数据治理、数字化和智能化应用技术方面的现状与挑战，提出将高通量试验、材料集成计算、大数据分析相结合的材料数字化研发思想，以推动钢铁材料数字化革新。分析了当前钢铁行业数字化研发的背景及其在全球范围内的发展趋势，强调了在数据治理中数字材料基因（DMG）在材料科学中的中心地位，并提出了用于数字材料研发的试验-计算-数据-整合（ECDC）的系统框架，包括高通量试验驱动模式、计算驱动模式、数据驱动模式和整合策略。这些模式不仅促进了材料的快速开发和性能优化，还实现了工艺和材料设计的高效整合。通过详细介绍数字化研发在高强、高耐蚀马氏体不锈钢板研发等具体案例中的应用，以展示数字化方法如何有效解决材料的高强度和耐腐蚀性等难题。研究为钢铁材料的数字化研发提供了理论和实践指导，通过整合和优化不同的技术方法，数字化研发体系有望显著提高钢铁材料研发的效率和质量，推动钢铁行业的高效可持续发展。

关键词： 大数据政策   区域创新   政策效应   双重差分   实证研究  

摘要： [目的/意义]采用双重差分法评估大数据政策的创新效应，为大数据政策的改进提供科学依据，推动区域创新能力协调发展。[方法/过程]基于扎根理论，构建大数据政策影响区域创新能力的作用机制模型。在此基础上，利用2010—2020年全国31个省市（除港澳台地区）的平衡面板数据，采用双重差分法进行实证检验。[结果/结论]大数据政策可以显著推动区域创新能力的提升，且通过稳健性检验；经作用机制检验发现，大数据政策可以通过数字化驱动、产业集聚、人才集聚、开放合作4条路径来促进区域创新能力的提升，且该促进作用因地理区域、区域创新能力维度、区域创新能力发展水平不同而存在显著差异，其中大数据政策对东部和中部地区、创新产出维度以及高水平区域创新能力地区的创新驱动效应更显著。

关键词： 碱性岩   构造背景   成因机制   大数据  

摘要： 虽然碱性岩在地球上的分布相对较少,但是其矿物种类、化学组成变化多样,因此在岩浆岩中种类最多.碱性岩普遍以硅相对不饱和、富钾、富钠或富碳为主要特征.虽然岩石学界还没有提出统一定量的碱性岩划分方案,但可以初步利用TAS图解、K2O-SiO2图解等手段对碱性岩进行简单划分.高硅碱性岩(SiO2>52%)的成因相对复杂,往往包含多期岩浆作用的叠加,相对较多研究着眼于初始的低硅碱性岩浆的起源.自20世纪以来就有许多相关的实验岩石学研究.起初一些学者认为只需要地幔橄榄岩发生低程度部分熔融就可以实现微量元素的富集,但是产物熔体无法再现自然碱性岩的化学组成.随后,一些研究将实验对象聚焦到能够代表洋壳平均成分的含CO2石榴辉石岩、榴辉岩上.虽然实验产生了硅不饱和、碱过饱和的产物熔体,一些观点认为自然低硅碱性岩应是富集组分经多期次富集的结果,而非起源于单一深部源区.来自地幔的低程度部分熔融熔体可以在岩石圈地幔中就位,形成含金云母、角闪石、辉石的脉状侵入体.部分熔融实验表明,这些源岩产生的熔体可以较好再现自然条件下的低硅碱性岩浆.低硅碱性岩浆在各种构造环境中均有产出,其成因各有异同,例如板内环境(多为大洋板内)及离散边界(主要为陆内裂谷)的成因离不开再循环组分端元的加入,如俯冲洋壳在地幔过渡带深度或者更深位置下的再活化,或者预富集的交代岩石圈地幔的再活化等.而汇聚边界的低硅碱性岩浆可以起源于混杂岩(mélange)部分熔融、弧后深度金云母集中分解等.结合大数据分析发现,大陆碰撞带的低硅碱性岩具有明显区分于其他构造环境的富K特征.初步分析认为,俯冲的大陆沉积物作为一种重要的富K端元,对碰撞带碱性岩浆贡献了大部分K.此外,俯冲板片富钾矿物的稳定域决定了K仅参与俯冲带的物质循环.在俯冲板片进入大约300km深度以前,云母、钾长石、钾盐等富K矿物会随俯冲脱水作用逐渐消耗殆尽而难以参与更深部的循环;而相对富Na的辉石等矿物则可以随榴辉岩化的洋壳进入深部,其熔体可以随板内地幔流进入岩石圈,以交代成因角闪石岩等的形式赋存于岩石圈中,再在晚期岩浆作用形成富Na的低硅碱性岩.

关键词： 居民互联网消费升级指数   消费水平   消费结构   电商平台  

摘要： 互联网消费作为重要的“新消费”形态，在当前居民消费升级过程中发挥着关键作用。本文通过构建中国居民互联网消费升级指数，分析2016年1月-2021年6月全国与省级层面的居民互联网消费升级趋势及其空间特征。结果发现：居民互联网消费升级指数-全国指数稳步上升，2020年1-3月虽有短暂下滑，但从4月开始出现强势反弹，并在6月达到最高点，随后，居民消费逐步呈现降级趋势。分指标看，消费水平指数呈现总体上升趋势，但受新冠疫情持续冲击后有波动下降的趋势，而消费结构指数则经历了一个先降后升的过程，受新冠疫情冲击并不显著。居民互联网消费升级指数-省级指数存在明显的省际差异。空间特征分析表明，一方面，省级指数呈现显著的空间聚集性，表现为“高高”“低低”的分布特征；另一方面，空间差异性检验显示，各地区的居民互联网消费升级指数的总体空间差异和地区内差异均呈现逐步增强的趋势，东部地区的地区内差异明显高于其他地区。进一步，本文构建可比性指数并与居民互联网消费升级指数进行相关性分析，结果发现居民互联网消费升级指数在新冠疫情前与基于宏观数据构建的“居民消费升级指数-全国指数”走势高度一致，但受新冠疫情冲击后两者出现明显分化，基于宏观数据构建的消费升级指数大幅下降，而居民互联网消费升级指数则在小幅下降后出现了快速反弹，这在很大程度上验证了互联网消费的非接触式、便捷性等特征在新冠疫情期间表现出的独特优势。本文为在“新消费”升级阶段进一步推动消费、扩大内需提供了明确的政策启示与决策参考。

关键词： 档案数据   生态系统   生态运行   生态稳态   档案数据治理  

摘要： 【目的/意义】大数据时代，档案数据成为档案资源的新形态，需要全面分析档案数据生态运行状态，为档案数据治理提供现实参考，促进档案数据生态系统可持续发展。【方法/过程】通过实践分析、知识借鉴和理论探索，结合档案数据运行过程，系统探究档案数据的形成生态、管理生态和利用生态。【结果/结论】围绕档案数据生态平衡与生态健康，分析档案数据生态稳态内涵，提出档案数据生态稳态是档案数据平稳运行、持续演化的重要体现，具体表现为档案数据生态因子稳健、生态结构合理和生态功能完善。【创新/局限】创建档案数据生态运行体系，推动档案学与数据科学、生态学交叉融合，有待进一步探索档案数据生态平衡调控方式。

关键词： 云计算   云数据库   效能评估   云成本优化  

摘要： 在大规模云上生产环境在线评估数据库效能，对云厂商进一步优化云成本至关重要。为了评估云数据库的使用效能，提出了一种数据驱动的、基于计算与存储指标融合的云数据库效能评估方法CDES。该方法根据云数据库实例负载行为和性能画像，从计算和存储两方面选取影响云数据库成本与效能的主要指标，再结合云监控平台采集的数据，评估云数据库实例与集群的线上实际使用效能。基于CDES评估结果，进一步提出了云数据库效能优化的治理方案，提供效能优化建议，引导用户减少闲置资源。CDES已部署在某大型互联网企业生产环境，并用于其OLTP云数据库产品的效能评价。实验结果表明，所提的方法能有效评估超过5000个云数据库实例的集群的效能与引导治理，单位业务量下实例最高节省40.74%的成本。

关键词： 翻译教学语料库   规模化建设   Python应用   大数据  

摘要： 翻译教学中基于平行文本的双语平行语料库建设，本质上是译者根据自身需求进行方案设计、语料收集和语料管理的过程。目前受限于现有翻译技术手段和经济条件，翻译教学中难以规模化建设此类语料库。通过以大数据自动化采集的方式，引入人工智能领域的Python技术与PostgreSQL数据库系统，来解决目前建立大规模教学语料库的难题。为了完整呈现规模化建库过程，借用政府公文类翻译的真实案例，详细描述了建库方案设计、语料收集和语料管理的操作步骤，分析了各步骤中存在的自动化难题以及新技术介入的契机。部分技术细节与源代码也在文中公开，以期为大规模建设教学语料库提供一个切实可行的解决方案。

关键词： 网络安全   网络侧告警   排序   数据融合  

摘要： 部署在网络节点上的网络安全监控系统每天会生成海量网络侧告警,导致安全人员面临巨大压力,并使其对高风险告警不再敏感,无法及时发现网络攻击行为.由于网络攻击行为的复杂多变以及网络侧告警信息的局限性,已有面向IT运维的告警排序/分类方法并不适用于网络侧告警.因此,提出了基于多元数据融合的首个网络侧告警排序方法 NAP (network alert prioritization). NAP首先设计了一个基于源IP地址与目的 IP地址的多策略上下文编码器,用于捕获告警的上下文信息;其次, NAP设计了一个基于注意力机制双向GRU模型与ChineseBERT模型的文本编码器,从告警报文等文本数据中学习网络侧告警的语义信息;最后,NAP构建了排序模型得到告警排序值,并按其降序将攻击性强的高风险告警排在前面,从而优化网络侧告警管理流程.在3组绿盟科技网络攻防数据上的实验表明:NAP能够有效且稳定地排序网络侧告警,并且显著优于对比方法.例如:平均排序指标NDCG@k (k∈[1,10])(即前1至10个排序结果的归一化折损累计增益)均在0.893 1至0.958 3之间,比最先进的方法提升64.73%以上.另外,通过将NAP应用于天津大学真实的网络侧告警数据,进一步证实了其实用性.