简介:摘要:依托AIoT多维数据融合技术,在纵向精准挖掘各类目标活动规律,提出基于AIoT多维数据融合的特定目标分析模型的应用与探索,实现特定目标及各类关联事件的事前预警基础上,横向延伸挖掘方向,基于大数据架构体系,通过对各类业务数据深度融合,从同轨、同行等角度,挖掘更多潜在关系,并通过时空关系建立大数据模型,扩大社会治安防控层面影响力。
简介:目的将特定转移Cox模型应用于老年人阿尔茨海默病(alzheimer’sdisease,AD)进程研究中,探讨AD不同阶段转归的影响因素。方法利用太原市三个社区2010年10月~2014年10月的9次随访数据,根据AD进程中的五个状态结构,包括轻度认知损害(mildcognitiveimpairment,MCI)、AD、失访或删失、死于AD(DEATH)和死于其他原因,拟合特定转移Cox模型,分析AD进程中各状态向其他状态转移的影响因素。结果按照α=0.05水准,年龄(HR=0.68,95%CI:0.52~0.90)、性别(HR=2.13,95%CI:1.32~3.43)、吸烟(HR=1.93,95%CI:1.25~2.98)、高血压(HR=2.51,95%CI:1.55~4.08)、高血脂(HR=2.03,95%CI:1.25~3.30)、糖尿病(HR=1.71,95%CI:1.10~2.67)对MCI→AD转移有统计学意义;亲属痴呆情况(HR=4.11,95%CI:1.33~12.69)对MCI→DEATH转移有统计学意义;亲属痴呆情况(HR=5.88,95%CI:1.91~18.06)、高血压(HR=7.06,95%CI:1.60~31.26)对AD→DEATH转移有统计学意义。结论根据AD进程中各状态间转移的主要影响因素,采取疾病分状态的重点防治措施,延缓疾病进展。
简介:摘要:随着越来越多的视频监控点位的规划及建设,视频监控系统在人员监管、案件侦查方面发挥着重要的作用,但基于视频应用的区域安全管控和城市治理方面的应用相对粗放、笼统,为解决这一问题,本文提出了针对特定场景下特定目标的智能监管方法,通过“因地制宜”的管控方式,结合特定目标智能管控模型,融合多源数据,多维轨迹分析,实现对特定场景下对重点人员、重点车辆、异常事件的精准有效管控。