干预模型

摘要： 突发公共卫生事件往往给人们的身心健康带来较大的影响。该研究对3769名大学生心理健康状况进行在线调查。结果表明,675名大学生出现二级心理问题,人际适应困难、就业压力显著影响心理健康症状。该文根据数据分析结果提出两类四维五步干预模型,旨在了解高校大学生居家隔离后的心理状态和情绪现况,为后续开展有效的情绪疏导和心理预防提供依据。

摘要： 基于新冠肺炎疫情等突发事件对人们日常生活出行的影响,结合X-13ARIMASEATS季节调整模型的自动识别最优ARIMA模型和检测突发事件离群值功能,使用脉冲函数和阶梯函数设计基于离群值的突发事件的干预变量,构建铁路客运量的时间序列ARIMAX干预模型,对铁路客运量近年受到的SARS疫情、铁路客票实名制政策和新冠肺炎疫情等突发事件的冲击趋势进行干预比较分析。结果显示,SARS和新冠肺炎疫情对铁路客运量冲击较大,SARS疫情在冲击滞后的第5~6期铁路客运量基本得到恢复,新冠肺炎疫情对铁路客运量冲击一直在持续中,铁路客运实名制政策实施社会性较强,冲击具有波动性和不稳定性特征,持续时间较短;相对季节调整模型的趋势分析优势,干预模型拟合预测精度显著高于季节调整模型,预测显示我国铁路客运量在缓慢持续回暖中。

摘要： 文章基于新冠肺炎疫情背景,对农村电商板块的收盘价序列进行ARIMA建模,并对其疫情暴发后的股价变动进行回溯预测,对比分析其实际收盘价与预测理论价格的差值并构建干预模型。对两模型预测结果的对比分析发现:2020年1月20日至2020年2月12日期间,疫情对农村电商股价产生负面冲击且冲击程度呈倒“U”形变化。但自2020年2月13日起,股价逆袭上扬并整体保持上升态势,以实际值高于理论值10%左右居多,说明新冠肺炎疫情对农村电商板块股价的影响表现为正面冲击。

摘要： 智能技术的应用,对于大多数学生而言,的确起到很好的支撑与促进作用。但是,在小学数学教学中,仍有一些学生在一些内容上存在这样或那样的学习困难,亟待研究与探索智能技术条件下有效解决学困生学习困难的干预模型。该文对国内外学习干预模型的相关研究做了系统分析,剖析了小学数学学困生学习困难的主要成因。从学习目标与活动、学困表现、干预策略、支撑环境四个方面及其相互作用关系的角度提出了学习干预模型的构建思路。提出了由学习结果和过程数据采集、学业水平和学习特征分析、学习诊断与干预和学习干预效果评估等构成的学习干预模型。针对疑难知识难以理解问题提出了合理降低学习梯度并搭建适合认知支架和通过在生活情景完成学习活动进而降低认知负荷的干预策略;针对学习兴趣不足问题提出了通过生活化问题/任务激发学习欲望、通过知识趣味化调动学习积极性、通过正向激励提升自我效能感的干预策略;针对专注力不足问题提出了通过分层递进问题/任务增加学习粘性、通过全过程多感协同交互增加学习投入、通过优长潜能释放提升学习参与持续度的干预策略。

摘要： 青少年学业情绪问题影响着他们的心理健康水平和学业功能,因此,需要对其进行有效的心理干预。“系统整合式”干预模型从生理、心理、家庭和学校4个维度对青少年的学业情绪问题进行综合干预,发挥系统整合的力量,提升学校心理健康教育的专业效能和服务能力。

摘要： 社会情感学习是指个体掌握并应用一系列与自我适应和社会发展相关的若干核心能力的过程。社会情感学习对于个体与社会的发展都有着重要的意义。不同年龄段的儿童具有不同的社会情感发展特点和任务。学校整体干预模型和公共卫生取向的金字塔模型从不同的角度论述了如何促进儿童的社会情感学习。在促进儿童社会情感学习的过程中,我们需要考虑成人的作用和儿童发展的年龄特点。

摘要： 为分析预测后疫情时代山西省网络零售额走势,在传统干预模型的基础上加入回归模型进行定量分析,预测精度提高了3.16%。结果表明,2020-02,新冠疫情使山西省网络零售额减少了约60亿元;2020-06政府推进的复工复产政策使零售额增加了约24亿元;自2020-12开始,疫情对零售额产生正向影响;2021上半年,山西省网络零售额累计将达到1849.166亿元,网络消费增长动力强劲。

摘要： 文中以秦皇岛港动力煤炭价格为研究对象,利用Lasso回归和灰色关联分析互为验证,筛选并构建出煤炭价格主要影响因素指标体系并进行检验。为进一步提高模型预测精度,引入2020新冠肺炎疫情作为干预项,结合ARIMA模型和干预模型,建立了煤炭价格综合预测模型,克服了一般ARIMA模型无法纳入突发事件影响的不足,最终将无干预、有干预下模型预测结果与实际价格走势对比,验证模型精准性。在此基础上,提出了稳定国内煤炭价格的政策建议。

摘要： 文中以秦皇岛港动力煤炭价格为研究对象,利用Lasso回归和灰色关联分析互为验证,筛选并构建出煤炭价格主要影响因素指标体系并进行检验.为进一步提高模型预测精度,引入2020新冠肺炎疫情作为干预项,结合ARIMA模型和干预模型,建立了煤炭价格综合预测模型,克服了一般ARIMA模型无法纳入突发事件影响的不足,最终将无干预、有干预下模型预测结果与实际价格走势对比,验证模型精准性.在此基础上,提出了稳定国内煤炭价格的政策建议.

摘要： 为分析预测后疫情时代山西省网络零售额走势,在传统干预模型的基础上加入回归模型进行定量分析,预测精度提高了3.16％.结果表明,2020-02,新冠疫情使山西省网络零售额减少了约60亿元;2020-06政府推进的复工复产政策使零售额增加了约24亿元;自2020-12开始,疫情对零售额产生正向影响;2021上半年,山西省网络零售额累计将达到1849.166亿元,网络消费增长动力强劲.

摘要： 学习干预作为学习分析的重要组成部分,与学习过程直接相关,是提升学习效果的关键.本研究在介绍学习干预的内涵、分类和特点的基础上,阐述分析了学习干预的典型模型RIT.在此基础上,结合在线学习的特点构建了在线学习干预模型SMIDA,并将其应用于混合式课程的教学实践。结果表明，依据该模型实施的提升了在线学习的参与度，帮助学习者规避了学业风险。

摘要： 危机一词最初产生于管理学，随着人类发展和社会进步，危机开始衍生于社会的各个领域。危机是系统发展过程中的转折点，它往往与困难或危险相联系，并影响着系统的存在。如果危机解决了，那么系统就会向好的方向发展，反之则相反。因此，救援队的危机管理(干预)问题是值得去研究的一个重要课题，其意义在于:如果能够正确认识、看待救援队出现的危机，掌握解决危机的策略及方法，就会使其摆脱危机，化危机为机遇，促进救援队的成长。

摘要： 目的：采用小鼠急性移植物抗宿主病(GVHD)模型,并通过改变Th1和Th17细胞之间的平衡,以观察Th1/Th17平衡关系在急性GVHD发生中的作用.方法：分别建立小鼠常规GVHD模型和GVHD联合常山酮(HF)干预模型,移植后定期观察受鼠生存状况,用流式细胞术检测外周血中Th1和Th17细胞的含量,并分析Th1/Th17比率的变化趋势,采用实时定量PCR相对定量法检测肝脏、肺脏和小肠中IFN-γ和IL-17A的表达水平.

摘要： 本文根据2004年1月至2010年3月四川入境游数据,运用时间序列分析方法建立干预模型,进而以所建立的干预模型对四川入境游人数进行了预测,为四川省将来入境游事业的规划与发展提供理论依据和政策建议。

摘要： 宽恕是一种复杂的心理过程或者是结果,分为个体层面的人际宽恕自我宽恕以及群体层面上的群际宽恕两种大的研究取向.群际宽恕的理论和干预研究成为目前宽恕研究领域的重要主题,在影响因素、内在机制以及干预措施三个方面卓有成果.随着群体间冲突的不断发生以及冲突造成的严重心理后果,群际宽恕在缓解矛盾、解决冲突、提高个人生活幸福感以及维护社会稳定和谐方面具有重要的社会意义.

摘要： 宽恕是一种复杂的心理过程或者是结果,分为个体层面的人际宽恕自我宽恕以及群体层面上的群际宽恕两种大的研究取向.群际宽恕的理论和干预研究成为目前宽恕研究领域的重要主题,在影响因素、内在机制以及干预措施三个方面卓有成果.随着群体间冲突的不断发生以及冲突造成的严重心理后果,群际宽恕在缓解矛盾、解决冲突、提高个人生活幸福感以及维护社会稳定和谐方面具有重要的社会意义.

摘要： 宽恕是一种复杂的心理过程或者是结果,分为个体层面的人际宽恕自我宽恕以及群体层面上的群际宽恕两种大的研究取向.群际宽恕的理论和干预研究成为目前宽恕研究领域的重要主题,在影响因素、内在机制以及干预措施三个方面卓有成果.随着群体间冲突的不断发生以及冲突造成的严重心理后果,群际宽恕在缓解矛盾、解决冲突、提高个人生活幸福感以及维护社会稳定和谐方面具有重要的社会意义.

摘要： 宽恕是一种复杂的心理过程或者是结果,分为个体层面的人际宽恕自我宽恕以及群体层面上的群际宽恕两种大的研究取向.群际宽恕的理论和干预研究成为目前宽恕研究领域的重要主题,在影响因素、内在机制以及干预措施三个方面卓有成果.随着群体间冲突的不断发生以及冲突造成的严重心理后果,群际宽恕在缓解矛盾、解决冲突、提高个人生活幸福感以及维护社会稳定和谐方面具有重要的社会意义.

摘要： 本发明公开了一种利用神经网络模型预测低碳饮食减重干预效果的方法。获取待评估者减重前属水平上肠道菌群的相对丰度和减重指标，将相对丰度数据和减重指标作为神经网络模型的参数输入，利用神经网络模型预测低碳饮食减重干预效果。低碳饮食干预会导致体重明显减轻，某些肠道菌群会升高。利用先进的计算算法，例如随机森林和人工神经网络(ANNs)，我们发现在低碳饮食干预下，产生丁酸盐的细菌。我们证明了拟杆菌科细菌的相对丰度是低碳饮食干预后个体体重减轻的积极结果预测指标。此外，利用基线处这些独特的肠道微生物结构，我们建立了一个基于神经网络算法的预测模型，以评估每项临床试验的减肥潜力，目的是开发有效的减肥策略。

摘要： 本申请公开了一种基于差分干预响应模型的干预用户筛选方法及装置，涉及人工智能领域，主要目的在于改善现有仅依据用户的转化概率筛选目标干预客户时，将自然转化用户判定为目标干预用户并进行干预，导致干预成本增加的问题。包括：获取多组待干预用户的特征信息；基于已完成模型训练的差分干预响应模型对多组的所述特征信息进行预测处理，得到多组的干预增益分值，所述差分干预响应模型为基于多任务学习神经网络模型构建的，并利用基于倾向性评分匹配重采样算法得到的训练样本完成模型训练的；将多组的所述干预增益分值进行排序处理，选取预设数量的所述干预增益分值所对应的待干预用户作为目标干预用户，并对所述目标干预用户执行干预操作。

摘要： 本发明涉及医用动物模型及医药技术领域，特别涉及一种利拉鲁肽干预GK大鼠模型及利拉鲁肽在干预治疗2型糖尿病药物中的应用，选择2周龄和4周龄的GK雄性大鼠作为2型糖尿病鼠类模型，分别给予2周龄的DK大鼠4周利拉鲁肽治疗和4周龄的GK大鼠8周利拉鲁肽治疗；对在治疗期间及停药后一周的GK大鼠进行检测。将经利拉鲁肽治疗的GK大鼠进行随机血糖、糖耐量、胰岛素分泌等测试。本发明以2周和4周的GK大鼠为模型进行利拉鲁肽治疗从而建立利拉鲁肽干预GK大鼠模型，弥补了利拉鲁肽早期干预GK大鼠模型的空白试验结果，比较早期干预和晚期干预下对于糖尿病的治疗作用。为临床上更合理的使用GLP-1类似药物提供更多的科学依据。

摘要： 本发明公开了一种基于大鼠试验评价不同中药配方干预乳腺增生药效的模型，包括如下步骤：将样本分成预防效果观察组A、治疗效果观察组B、未用药未造模样本参考组C和未用药造模样本参考组D，然后对A组和B组分别在造模前和造模后进行中药干预，A组和B组中药配方相对应，然后通过A、B组和C、D组在造模前后的变化差异对比，综合评价雌性大鼠乳腺增生预防和治疗效果，并通过副作用的种类数和严重程度，给出中药配方的最终综合得分，该综合得分可以直接用于实验中的各组中药配方的比较。本发明通过预防评价模型、治疗评价模型和副作用评价模型综合评价雌性大鼠乳腺增生预防和治疗综合得分，对试验结果提供了定量评价，客观直接。

摘要： 本发明IDH预测及干预措施推荐多任务模型的构建方法及应用，属于医疗行业人工智能领域，包括以下步骤：S1收集血液透析前的时不变数据和时不变数据组成输入数据；S2为每一条输入数据设置标签，每一个标签对应一个学习任务；S3构建透中低血压预测及干预措施推荐多任务模型，模型包括辅助任务X、辅助任务Y和主任务Z；每个任务的模型架构均分为输入层、隐藏层、输出层，每层都由若干个神经元构成；S4构造训练集数据和测试集数据对模型进行训练；S5多任务模型的验证；本发明通过提前预测及提前干预的方式降低患者IDH发生的风险，从而达到在MHD治疗过程中对IDH防治，改善MHD患者预后的目的。

摘要： 本发明公开了一种脑卒中复发风险预警模型及分级干预系统，包括风险因素获取系统、自测数据获取模块和预测结果输出系统，通过以脑卒中短期复发评估用ABCD评分系统为基础，以社区为单位，以社区内发生过短暂性脑缺血发作或脑卒中症状的常住居民为对象进行构建，并通过设置的自测数据获取模块协助患者在日常生活中即可及时对独立风险因素中的患者单侧肢体无力症状、患者不伴肢体无力的言语障碍等两项偶然性风险因子进行自测自评，帮助患者及时发现脑卒中复发的风险因素，降低卒中复发风险对于个体患者的影响，可用于以社区为单位的脑卒中复发高危人群的风险预测，使该群体中个体的卒中风险无法得到有效的评估。

摘要： 本发明公开了一种粪菌移植通过肠道菌群干预类风湿关节炎模型的构建方法，属于模型构建技术领域。本发明采用UHPLC‑Q‑Exactive Orbitrap‑MS技术，通过代谢组学分析类风湿关节炎大鼠的血清，并筛选差异代谢物，以揭示粪菌移植通过影响肠道菌群来干预RA进程的作用机制。本发明从大鼠血清中共筛选出13种差异代谢物包括花生四烯酸、二十二碳六烯酸、13S‑羟基十八碳二烯酸和L‑苯丙氨酸等，经通路富集筛选出3条代谢通路：苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成，苯丙氨酸代谢和花生四烯酸代谢。并证明风湿宁粪菌移植可通过改善类风湿关节炎大鼠的肠道菌群失调来影响花生四烯酸代谢途径，通过调节代谢紊乱来干预类风湿关节炎的进程。

摘要： 基于特征和类别干预的少样本实体识别方法与模型，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括：构建输入特征干预模型和类别调整干预模型；将支持集和查询集交叉样本间的特征X提取出来，输入至特征干预模型中，对特征X进行注意力门前干预，获取特征层级调整；将调整后的特征输入至类别调整干预模型中，对分类器概率输出进行重定义，将来自预训练的特征均值依据分类概率重新分配新的权重，进行类别调整，得到新类特征，计算查询集中每个样本在所有类下的最小距离，并利用解码器得到查询集样本的分类预测值。本发明通过对特征和类进行干预，消减了混杂因素的干扰，增加了相似语义样本之间的差异，提高了实体分类器的辨别能力。

摘要： 本发明公开了一种基于协同管理的冠心病干预模型，包括采集模块、动作产生感应模块、缝纫填装层以及处理模块，所述缝纫填装层内部嵌设有肩周监控模块，所述动作产生感应模块用于患者术后对监测点抓挠动作的感应；通过对比A‑B周期采集数据产生的频率差值，用于判别心理引导干预前相较于心理引导干预后患者对胸前采集区域产生的抓挠频率、每次抓挠动作产生时的压力以及胸前肌肉是否受到拉扯三项数据是否有效减少，而通过对比B‑C采集的数据判别第一周期心理引导相较于第二周期心理引导干预，是否继续实现了对抓挠动作频率的降低，用于构建作为心理引导干预计划的参考模型，给于医护人员一个对心理引导干预计划的增加或减少的更变参考数值。

摘要： 本发明公开了一种基于时间序列干预模型的UT1‑UTC预报方法，包括如下操作步骤：首先对UT1‑UTC序列预处理，去除跳秒和地球简谐潮汐项；其次对UT1‑UTC平稳序列进行最小二乘LS拟合；进行自回归AR模型拟合，获取AR拟合模型，并计算AR拟合残差；然后在干预事件，基于AR拟合残差，建立干预模型；最后，将LS拟合模型、AR拟合模型、干预模型相加，获取UT1‑UTC预报平稳序列，再加上跳秒和地球简谐潮汐项，获取UT1‑UTC预报最终序列。结果表明，ENSO现象发生时，本文构建的干预模型能够显著改善UT1‑UTC的短期预报精度，预报30天，相对非干预模型，提高程度达到0.02‑0.2ms。