检索结果-内蒙古大学图书馆

人文杂志 2025年第2期 120-131页

作者：谢治菊陈伟彬广州大学公共管理学院广州大学乡村振兴研究院

规模性返贫是在返贫监测对象密集分布的行政区域范围内,在某个风险事件中有较高比例人口返贫的现象,具有明显的群体性、规模性和突发性特征。规模性的识别标准是“一个群体、一个地区、一个事件中有较高比例的人返贫”。文章在借鉴“压... 详细信息

规模性返贫是在返贫监测对象密集分布的行政区域范围内,在某个风险事件中有较高比例人口返贫的现象,具有明显的群体性、规模性和突发性特征。规模性的识别标准是“一个群体、一个地区、一个事件中有较高比例的人返贫”。文章在借鉴“压力—释放”模型的基础上进行本土化改造,将规模性返贫视为一种大规模风险事件,其风险诱因是贫困脆弱性与致灾因子交织耦合的结果。一般而言,发生规模性返贫的可能性比较低,除非有重大的突发性事件或灾难,且政府兜底政策失灵。据此,防止规模性返贫的关键在于降低贫困脆弱性和控制致灾因子,建议将规模性返贫风险治理关口由事后帮扶转向事前防治,增强农户的生计能力、发展能力和适应能力。

关键词：规模性返贫防止返贫风险脆弱性乡村振兴

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一种原型优化和细化分割的小样本医学图像分割网络

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郑州大学学报(理学版) 2025年

作者：魏明军贺海鹏陈伟彬刘亚志李辉华北理工大学人工智能学院河北省工业智能感知重点实验室华北理工大学附属医院影像中心

针对小样本医学图像分割中现有方法忽略了支持集和查询集之间的分布偏移和局部边缘细节的问题,提出了一种用于小样本医学图像分割的原型优化和细化分割网络(PORSNet)。首先,该网络中包含一个原型循环迭代模块,通过迭代执行初始原型校正... 详细信息

针对小样本医学图像分割中现有方法忽略了支持集和查询集之间的分布偏移和局部边缘细节的问题,提出了一种用于小样本医学图像分割的原型优化和细化分割网络(PORSNet)。首先,该网络中包含一个原型循环迭代模块,通过迭代执行初始原型校正、原型全局感知、原型蒸馏等步骤,抑制初始原型和查询集之间的分布偏移及增强原型的表达能力。此外,还包含一个原型细化分割模块,通过掩码引导聚合和特征归一细化,进一步处理边缘细节信息。在两个广泛使用的小样本医学公共数据集ABD-MRI和ABD-CT上进行大量实验表明,所提出的PORSNet可以利用少量样本在确保分割效果的同时具备良好的泛化能力。

关键词：医学图像分割小样本学习原型优化细化分割注意力机制

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轻罪治理背景下检察机关刑事类案监督的实践研究

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北京警察学院学报 2025年第1期 19-26页

作者：刘慧陈伟彬山东省临沂市人民检察院山东临沂276000 中国政法大学北京100088

我国轻罪正处于从“治罪”到“治理”的过程转向,亟待刑事司法理念和制度同步转型。检察机关刑事类案监督以其独特的监督模式有助于个案处理向类案治理突破,最终实现社会治理价值。当前,刑事类案监督机制衔接不够紧密,存在“类案”划分... 详细信息

我国轻罪正处于从“治罪”到“治理”的过程转向,亟待刑事司法理念和制度同步转型。检察机关刑事类案监督以其独特的监督模式有助于个案处理向类案治理突破,最终实现社会治理价值。当前,刑事类案监督机制衔接不够紧密,存在“类案”划分标准不一、缺乏全过程覆盖、数字化应用不足、结论实际转化效率不高等四方面问题,制约了轻罪治理效能。应当贯彻全过程、系统性、协同化的思维,明确轻罪类案监督的对象和范围,通过法律监督模型的精准研判和整体治理,挖掘轻罪类案背后的共性问题,以协同共治的手段建立信息共享和轻罪治理合作机制,从而提高检察机关刑事类案监督服务于轻罪治理的实践成效。

关键词：类案监督轻罪治理大数据监督协同共治

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基于人工智能的冠状动脉周围脂肪影像组学及衰减指数构建可解释性机器学习模型预测冠心病患者主要心血管不良事件发生

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临床放射学杂志 2025年第3期44卷 456-464页

作者：李泽茂丁静马汝航马铁丁王雅静姜霁洋李慕贞周伟陈伟彬华北理工大学附属医院医学影像中心唐山063000 南开大学医学院天津300071

目的探讨基于人工智能的冠状动脉周围脂肪影像组学及衰减指数(FAI)构建可解释性机器学习模型预测冠心病患者主要心血管不良事件(MACE)发生的应用价值。方法回顾性搜集2021年1月至2023年9月于华北理工大学附属医院同时行冠状动脉CT血管造... 详细信息

目的探讨基于人工智能的冠状动脉周围脂肪影像组学及衰减指数(FAI)构建可解释性机器学习模型预测冠心病患者主要心血管不良事件(MACE)发生的应用价值。方法回顾性搜集2021年1月至2023年9月于华北理工大学附属医院同时行冠状动脉CT血管造影(CCTA)检查及侵入性冠状动脉造影术(ICA)检查的冠心病患者186例,经纳排标准筛选后最终纳入150例,根据MACE发生情况,分为MACE阳性组(n=66)和MACE阴性组(n=84)。按照8∶2比例随机划分为训练集和测试集,依次采用Mann-Whitney U检验及最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法筛选影像组学特征。由极端梯度提升(XGBoost)及随机森林(RF)机器学习算法构建预测冠心病患者MACE发生的模型(共4种,临床独立预测因素构建的XGBoost模型及RF模型;临床独立预测因素-影像组学评分联合数据构建的XGBoost模型及RF模型),绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC),评价各模型预测冠心病患者发生MACE的效能;以DeLong检验比较各模型间效能的差异。以校准曲线评价四种模型的拟合度。以决策曲线分析评价四种模型的临床应用价值。结果责任血管FAI、CT_FFR及冠状动脉狭窄程度为冠心病患者发生MACE的独立预测因素(P<0.05);相较于独立预测因素数据,联合冠状动脉周围脂肪影像组学评分后进一步提高了模型的预测效能。训练集中,由独立预测因素数据及临床独立预测因素-影像组学评分联合数据构建的XGBoost模型AUC值分别为0.94和0.98;准确率分别为0.84和0.93。其RF模型AUC值分别为0.93和0.99;准确率分别为0.87和0.94。测试集中,由独立预测因素数据及临床独立预测因素-影像组学评分联合数据构建的XGBoost模型AUC值分别为0.64和0.91;准确率分别为0.53和0.76。其RF模型AUC值分别为0.74和0.94;准确率分别为0.69和0.84。在测试集中,由临床独立预测因素-影像组学评分联合数据构建的RF模型的AUC值、准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)均最高。经DeLong检验,在训练集与测试集中,由临床独立预测因素-影像组学评分联合数据构建的模型的诊断效能均优于临床独立预测因素数据构建的模型(P均<0.05)。在基于同一数据的情况下,训练集和测试集的校准曲线表明,RF分类器较XGBoost分类器拟合度高。测试集临床决策曲线显示,采用RF模型预测冠心病患者MACE发生的净受益最高且风险阈值范围更大。结论基于人工智能的冠状动脉周围脂肪影像组学及FAI构建可解释性机器学习模型可以较为准确地预测冠心病患者MACE的发生;利用RF算法获得的结合临床独立预测因素及PCAT影像组学评分模型具有最佳的预测效能。

关键词：冠心病冠状动脉周围脂肪主要心血管不良事件影像组学机器学习

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隔离开关二次回路故障分析与设计

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中国设备工程 2025年第S1期 116-118页

作者：苏健宏陈伟彬许扬嘉林梓衡赵海洋樊道庆广东电网有限责任公司汕头供电局

隔离开关是电力系统中重要的一次设备,其稳定运行影响着电能的传输与使用,并为厂站作业人员的安全提供重要保障。然而,隔离开关二次回路故障发生率较高,排查故障耗时较长且工作量较大,严重影响用户的正常用电以及作业人员的人身安全。... 详细信息

隔离开关是电力系统中重要的一次设备,其稳定运行影响着电能的传输与使用,并为厂站作业人员的安全提供重要保障。然而,隔离开关二次回路故障发生率较高,排查故障耗时较长且工作量较大,严重影响用户的正常用电以及作业人员的人身安全。基于此,本文对隔离开关的常见故障进行分析,并提出其故障模拟设计方案和相应培训装置的硬件设计影响方案,为提升作业人员故障处理能力以及考评装置的设计提供参考。

关键词：隔离开关故障分析二次回路培训装置

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基于能谱CT的影像组学机器学习模型及列线图在术前鉴别结直肠癌KRAS基因的应用

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国际医学放射学杂志 2025年第2期48卷 151-158页

作者：李泽茂马汝航王雅静陈伟彬华北理工大学附属医院医学影像中心唐山063000 南开大学医学院

目的探究基于能谱CT的影像组学机器学习模型及列线图在术前对结直肠癌(CRC)病人KRAS基因状态的鉴别效能。方法回顾性纳入137例接受KRAS突变检测且术前行能谱CT检查的CRC病人(KRAS野生型70例,KRAS突变型67例),按7∶3比例随机分为训练集(9... 详细信息

目的探究基于能谱CT的影像组学机器学习模型及列线图在术前对结直肠癌(CRC)病人KRAS基因状态的鉴别效能。方法回顾性纳入137例接受KRAS突变检测且术前行能谱CT检查的CRC病人(KRAS野生型70例,KRAS突变型67例),按7∶3比例随机分为训练集(95例)和测试集(42例)。在静脉期70 keV单能量增强CT影像上勾画病灶ROI,提取并筛选影像组学特征,并采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归系数计算影像组学评分(Rad-score)。建立6种模型,分别为基于支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)和逻辑回归(LR)的影像组学模型和联合模型(能谱CT影像特征+Rad-score)。通过受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型效能并采用DeLong检验进行比较。基于影像组学评分构建影像组学列线图,并在测试集验证。通过校准曲线、临床决策曲线和临床影响曲线分别评估列线图的校准度、临床净获益和临床有效率。结果共筛选出8个影像组学特征和1个能谱参数。在测试集中,基于LR的联合模型效能最优,AUC为0.891,高于由SVM、XGBoost和LR构建的影像组学模型(AUC分别为0.796,0.787和0.812;均P<0.05)及由SVM、XGBoost构建的联合模型(AUC分别为0.889和0.873;均P<0.05)。列线图模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.987和0.916,校准曲线显示训练集拟合良好,测试集拟合逊色于训练集。临床决策曲线和临床影响曲线显示列线图具有良好的临床净收益和临床有效率。结论基于静脉期能谱CT及其影像组学构建的LR模型和列线图在术前预测CRC的KRAS基因状态中具有一定的参考价值,可为临床提供参考信息。

关键词：结直肠癌影像组学机器学习模型列线图能谱CT 基因突变

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基于3D超分辨率重组的双参数MRI影像组学模型预测前列腺癌

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临床放射学杂志 2025年第5期 919-925页

作者：罗童李慕贞李爰莹孙晓川陈伟彬华北理工大学附属医院医学影像中心华北理工大学人工智能学院

目的建立一种3D超分辨率重组双参数MRI（bp-MRI）影像组学特征、临床特征相结合的联合模型，评价其术前预测前列腺癌（PCa）的价值。方法回顾性分析436例疑似PCa而进行MRI检查和病理检查的患者资料。搜集其临床及影像资料，经单、多因... 详细信息

目的建立一种3D超分辨率重组双参数MRI（bp-MRI）影像组学特征、临床特征相结合的联合模型，评价其术前预测前列腺癌（PCa）的价值。方法回顾性分析436例疑似PCa而进行MRI检查和病理检查的患者资料。搜集其临床及影像资料，经单、多因素Logistic回归分析筛选出临床特征，采用基于深度学习生成对抗网络（GAN）的3D超分辨率重组技术，将MRI图像空间分辨率提高4倍，提取并筛选DWI（b=800 s/mm2）和ADC图像中的影像组学特征，采用极端随机树分类器构建临床模型、DWI模型、ADC模型、bp-MRI模型（DWI特征+ADC特征）及联合模型（临床特征+DWI特征+ADC特征）。应用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线、临床决策（DCA）曲线、DeLong检验评估并比较各模型预测PCa的效能。基于最优模型，采用SHAP-Value分析可视化特征在模型中的贡献，并建立列线图。结果结合临床特征（年龄、tPSA）与3D超分辨率重组bp-MRI影像组学特征构建的联合模型，在训练集和测试集中AUC值（0.933,0.932）、准确度（86.2%,87.8%）等方面均表现优异。结合ROC曲线及DeLong检验结果显示，训练集和测试集中联合模型的AUC值较临床模型（0.827,0.868）和ADC模型（0.891,0.816）均有显著的提升（均P<0.05）。在校准曲线中，联合模型预测的概率与实际观察结果紧密吻合，显示出极佳的校准性能。DCA曲线显示联合模型在训练集约0.05～0.95的阈值拥有与DWI模型相当，且优于其他3个模型的净收益，在测试集约0.05～0.75、0.80～0.95阈值内拥有较其他模型更高的临床净收益。联合模型的特征在SHAP-Value图中展现出良好的独立性。结论基于3D超分辨率重组bp-MRI影像组学与临床特征构建的术前PCa预测模型，有助于精准识别PCa,减少不必要的侵入性活检。

关键词：前列腺癌磁共振成像影像组学 3D超分辨率重组

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基于OPC数据存取规范的服务器研究与实现

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华东理工大学学报（自然科学版） 2004年第3期30卷 318-321页

作者：凌志浩陈伟彬马欣俞金寿华东理工大学自动化系上海200237

介绍了OPC技术产生的背景以及OPC数据存取规范。针对LonWorks智能网络适配器开发了OPC数据存取服务器程序,给出了程序的总体设计结构,并介绍了各个部分的实现过程以及测试的结果。

关键词： OPC 存取规范局域操作网技术网络适配器 COM

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小议“屋漏痕”

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中国书法 2016年第22期 39-41页

作者：陈伟彬

"屋漏痕"出自陆羽《释怀素与颜真卿论草书》,体现了颜真卿对书法线条的认识,体现了颜真卿的独特的审美感受,具有丰富的审美价值。本文从四个方面探讨了对屋漏痕的认识,力求论证充分、说理明白。

关键词：屋漏痕雄浑中锋朴拙儒家文化

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蚂蚁金服应收账款资产证券化融资研究

蚂蚁金服应收账款资产证券化融资研究

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作者：陈伟彬广东财经大学

学位级别：硕士

最近的二十多年,全球互联网行业发展迅速,各种业务影响到了我们日常生活的方方面面。我国最大的互联网企业是阿里巴巴集团,阿里巴巴集团的主营业务是电子商务,旗下的电子商务平台淘宝和天猫在互联网国民经济生活中扮演着重要角色。而阿... 详细信息

最近的二十多年,全球互联网行业发展迅速,各种业务影响到了我们日常生活的方方面面。我国最大的互联网企业是阿里巴巴集团,阿里巴巴集团的主营业务是电子商务,旗下的电子商务平台淘宝和天猫在互联网国民经济生活中扮演着重要角色。而阿里巴巴旗下的金融公司蚂蚁金服一直以来通过蚂蚁借呗(网商贷)业务扶持平台上的商家,又通过蚂蚁花呗业务鼓励消费者购物,不断地完善着这一消费金融产业链,并将由此产生的应收账款进行融资,补充其自身业务的资金缺口。从而实现了交易额稳步上涨,企业价值得到极大提升。因此,为了探索更广的互联网企业融资渠道,助理中国互联网发展,对于阿里巴巴集团应收账款融资的研究十分必要。本文通过对蚂蚁金服及其应收账款资产证券化的动因、财务影响与风险的分析,为我国互联网企业的融资提供理论价值与借鉴意义。本文按照“提出问题——分析问题——解决问题”的逻辑思路进行研究。全文采用案例研究法,结合分析蚂蚁借呗、蚂蚁花呗资产证券化的流程与财务影响,并指出了存在的风险,得出普遍性结论。首先,本文对应收账款资产证券化的相关文献和理论进行了充分系统的阐述。其次,对案例背景及资产证券化过程进行梳理。再次,基于上述文献与过程梳理,对蚂蚁借呗、蚂蚁花呗及其应收账款资产证券化进行财务分析,并指出其对企业价值最大化的影响。最后,根据案例研究情况,给出了对蚂蚁金服应收账款资产证券化的相关建议。通过对蚂蚁金服应收账款资产证券化的案例分析,本文认为阿里巴巴集团推出蚂蚁借呗的贷款方式,推动了平台上的创业者和商家的发展壮大,又通过蚂蚁花呗赊销购物方式,拉动了淘宝、天猫平台的销售额。又通过将因借呗、花呗产生的应收账款资产打包进行资产证券化这一融资方式,补充了企业的流动资金,改善了资产结构,从而保证了阿里巴巴集团自由现金流量的充足,提升了企业价值,有利于企业的进一步发展,借鉴意义巨大。

关键词：融资应收账款资产证券化阿里巴巴集团蚂蚁金服

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