目的:评价并总结成年住院病人气道分泌物体位引流的相关证据,为临床实践提供依据。方法:系统检索BMJ Best Practice、UpToDate、澳大利亚乔安娜布里格斯研究所(JBI)循证卫生保健中心数据库、医脉通、国际指南协作网(GIN)、美国国立指南...目的:评价并总结成年住院病人气道分泌物体位引流的相关证据,为临床实践提供依据。方法:系统检索BMJ Best Practice、UpToDate、澳大利亚乔安娜布里格斯研究所(JBI)循证卫生保健中心数据库、医脉通、国际指南协作网(GIN)、美国国立指南库(NGC)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)、苏格兰校际指南网(SIGN)、加拿大安大略注册护士协会(RNAO)、美国胸科医师协会(ACCP)、the Cochrane Library、CINHAL、PubMed、Web of Science、OVID、Embase、万方数据库、维普数据库、中国知网(CNKI)等数据库中关于成年住院病人气道分泌物体位引流的相关证据,包括临床决策、指南、证据总结、专家共识、系统评价及随机对照试验,检索时限为建库至2024年7月31日。结果:共纳入15篇文献,其中指南3篇、专家共识3篇、系统评价5篇、随机对照试验2篇、证据总结2篇。从引流前评估、个性化联合引流方案、引流注意事项和引流相关宣教4个方面总结了28条证据。结论:该研究总结了成年住院病人气道分泌物体位引流的最佳证据,为临床高效规范进行体位引流操作提供依据。展开更多
为解决棉花期货价格预测面临的多源异构数据融合与特征提取效率低的问题,提出了特征协同筛选驱动的双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)的多模态数据融合预测框架;整合了期货市场指标、遥感影像特征和投资...为解决棉花期货价格预测面临的多源异构数据融合与特征提取效率低的问题,提出了特征协同筛选驱动的双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)的多模态数据融合预测框架;整合了期货市场指标、遥感影像特征和投资者情绪文本等多源信息;通过特征协同筛选机制和BLSTM分别实现了特征层次化降维,并捕捉到时序数据的非线性动态特征;验证了多源数据融合在揭示价格波动复杂驱动因素中的有效性.试验结果表明,相较未融合数据的BLSTM,本文方法的均方根、平均绝对、平均绝对百分比和标准化均方根等误差分别降低了49.11%、56.16%、11.21%和14.47%,显著提升了预测精度.特征分析结果显示,期货历史价格、市场情绪指数及遥感植被特征对预测结果均有贡献.通过本研究,以期为农产品金融衍生品分析提供新思路,为多模态数据在金融建模中的应用提供实证参考.展开更多
文摘目的:评价并总结成年住院病人气道分泌物体位引流的相关证据,为临床实践提供依据。方法:系统检索BMJ Best Practice、UpToDate、澳大利亚乔安娜布里格斯研究所(JBI)循证卫生保健中心数据库、医脉通、国际指南协作网(GIN)、美国国立指南库(NGC)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)、苏格兰校际指南网(SIGN)、加拿大安大略注册护士协会(RNAO)、美国胸科医师协会(ACCP)、the Cochrane Library、CINHAL、PubMed、Web of Science、OVID、Embase、万方数据库、维普数据库、中国知网(CNKI)等数据库中关于成年住院病人气道分泌物体位引流的相关证据,包括临床决策、指南、证据总结、专家共识、系统评价及随机对照试验,检索时限为建库至2024年7月31日。结果:共纳入15篇文献,其中指南3篇、专家共识3篇、系统评价5篇、随机对照试验2篇、证据总结2篇。从引流前评估、个性化联合引流方案、引流注意事项和引流相关宣教4个方面总结了28条证据。结论:该研究总结了成年住院病人气道分泌物体位引流的最佳证据,为临床高效规范进行体位引流操作提供依据。
文摘为解决棉花期货价格预测面临的多源异构数据融合与特征提取效率低的问题,提出了特征协同筛选驱动的双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)的多模态数据融合预测框架;整合了期货市场指标、遥感影像特征和投资者情绪文本等多源信息;通过特征协同筛选机制和BLSTM分别实现了特征层次化降维,并捕捉到时序数据的非线性动态特征;验证了多源数据融合在揭示价格波动复杂驱动因素中的有效性.试验结果表明,相较未融合数据的BLSTM,本文方法的均方根、平均绝对、平均绝对百分比和标准化均方根等误差分别降低了49.11%、56.16%、11.21%和14.47%,显著提升了预测精度.特征分析结果显示,期货历史价格、市场情绪指数及遥感植被特征对预测结果均有贡献.通过本研究,以期为农产品金融衍生品分析提供新思路,为多模态数据在金融建模中的应用提供实证参考.
