简介：摘要：随着社会的进步，科学技术水平的发展，我国城市建设水平有了进一步的提升，智慧城市的关注度越来越高，对于数据的处理难度也有所增加。城市信息模型(CIM)作为智慧城市的重要模型基础，通过对信息的有效组织,形成城市的数字化镜像,实现针对城市各专业领域的规划、建设和运行管理等应用层级的有效协同、精确分析、实时预警预测以及动态的高仿真可视化管理,结合大数据云平台在构建智慧城市建设中发挥着不可替代的作用。

简介：摘要：为了评价我国全面实行二胎政策的效果，采用了 Leslie人口预测模型，从实施二胎政策未实施二胎政策两方面来对问题进行分析。结果表明：通过 MATLAB实现 Leslie人口预测模型预测未来 20年各年龄段男性的人口总数。进而计算并分析实行政策前后人口总数，劳动人口占比和老龄化程度的变化情况，评价该政策的短期效果。最后，我们以实行二胎政策时的国家统计局数据和建立的 Leslie模型为基础，可以从性别比例，城乡人口比例和老龄化程度这三个方面来考虑，对我国 2035年的人口结构进行预测。该成果对我国人口老龄化，男女比例失调等问题具有一定的参考价值和指导意义。 关键词：人口预测模型 Leslie矩阵 二胎政策 回归拟合

简介：摘要目的探讨依据肿瘤患者外周静脉置入中心静脉导管（PICC）相关性上肢静脉血栓风险的危险因素构建的列线图预测模型的临床价值。方法采用前瞻性队列研究，便利抽样法选择2016年1月至2017年3月在浙江省肿瘤医院行PICC置管肿瘤患者1 032例，采用Cox回归模型分析PICC相关性上肢静脉血栓发生的危险因素，建立PICC置管后上肢静脉血栓发生风险的列线图预测模型，采用Bootstrap法进行内部检验，采用图形校准法对列线图进行验证。结果多因素Cox回归分析显示，血栓史（HR=27.82，95% CI 8.17~94.88，P<0.01）和高脂血症（HR=3.01，95% CI 1.31~6.93，P=0.009）是PICC相关性上肢静脉血栓的独立危险因素。以此建立的列线图模型C指数为0.71（95% CI 0.63~0.80），显示模型具有良好的区分度。1周、2周、1个月内预测PICC相关性上肢静脉血栓风险概率的校准曲线略偏离标准曲线，提示该模型有可能高估肿瘤患者PICC相关性上肢静脉血栓发生风险。结论列线图模型具有良好的预测价值且可操作性强，可以用于预测肿瘤患者PICC置管后PICC相关性上肢静脉血栓的发生概率，从而识别高危患者，为制定临床决策提供参考依据。