简介：历史恒久远，我们却只生活在眼前。可是谁能不稍微地前瞻一点呢，就拿对青年人的性教育来说，家长该做些什么，实际上要看你对未来10年20年的社会发展有什么预测。

简介：我国目前的实务及理论文献并未对各种预测性的盈利信息做中肯的阐述，也未对各种预测性盈利信息之间的关系进行说明和理顺，从而造成信息交流低效。本文通过对相关预测性盈利信息进行辨析，以说明和理顺各种预测性盈利信息的关系。认为根据预测的对象不同，预测性盈利信息中既有属于经济学意义的也有属于会计学意义的。

简介：摘要：为解决工业企业中，工业机器人、大型盾构机、道岔等大型工业设备，施工环境恶劣，维护成本昂贵，乃至产品质量和有序生产。开发工业设备预测性维护系统。系统基于SpringBoot后端框架、VUE前端框架、TensorFlow大数据分析框架对系统进行开发；基于物联网设备系统在针对非计划停机维护的相关工业指标进行实时数据采集；基于多数据源设定标准化API读取；基于SPARK大数据处理框架对设备维护模块进行在线实时分析；基于行业应用模型，在确保生产质量和生产进度的基础上，使用机器学习回归算法对历史数据和行业数据进行预测模型训练，输出预测性维护指标和大型停机检修计划表及预应对方案；最后通过行业场景应用验证了设计系统的可行性。

简介：摘要：在我国经济发展持续进步的趋势下，人民币在国际市场中的地位持续上涨，其汇率也随之出现巨大变化。为避免汇率变化对我国发展造成不良影响，应在众多预测因子中进行科学选择，通过预测因子针对人民币汇率展开有效预测。基于此，本文以人民币汇率影响因素为基础，深入探究人民币汇率的可预测性，继而以ARIMA模型为核心，指明人民币汇率预测因子的科学选择，以供参考。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：摘要目的构建重症患者压力性损伤风险预测模型，并对其预测效果进行验证。方法选取2019年2—9月入住天津医科大学总医院重症医学科的重症患者，采用队列研究，收集患者相关资料，以是否发生压力性损伤为因变量，对相关资料进行单因素和多因素分析建立预测模型，并进行风险分层和预测效果检验。结果重症患者329例，发生压力性损伤48例；对11个影响因素的单因素分析，血乳酸、体温、ICU住院日数、Braden评分、意识状态、年龄、升压药物治疗是压力性损伤发生的可疑影响因素，差异均有统计学意义（Z值为2.575~3.694，χ2值为6.800、30.510、6.344，P<0.05或0.01）；可疑影响因素带入二元Logistic回归分析结果显示，患者入ICU 24 h内体温、Braden评分、意识状态、年龄及ICU住院时间是压力性损伤发生的独立影响因素（P<0.05或0.01），建立预测模型。内部验证构建模型有统计学意义且拟合度好，灵敏度为66.7%，特异度为72.2%；根据模型进行风险分层，高危组与低危组差异有统计学意义（t值为-33.371，P<0.01）；临床验证预测效果特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.758。结论构建的预测模型是重症患者临床特征的客观指标科学组合有统计学意义；有预测重症患者发生压力性损伤风险的能力；同时具有良好的区分度，对重症患者风险分层管理提供理论依据，具有临床应用价值。

简介：

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简介：分析了用地模拟预测中的空间因子动态性，并通过主成分分析法将各空间因子变化量融合成新空间因子，再带入预测模型对模拟结果进行修正。以武汉市为例进行了实例论证，通过该模型修正的预测结果和传统静态模型的预测结果的拟合度在80%以上，说明该动态修正模型具有较高的可靠性，能有效提高模拟预测工作效率、模拟精度以及预测成果的延用性。

简介：摘要：烟草行业的商业利益与公共卫生政策之间的冲突已经引起了广泛关注。传统的烟草行业监管主要依靠传统执法方法，如禁止广告、加强警示标签等，然而这些方法在面对日益复杂的烟草市场变化时可能表现出局限性。而预测性执法作为一种新型的监管方法，可以通过数据分析和模型建立，提前预测烟草市场的变化趋势，从而制定有针对性的执法策略和干预措施。基于此，本篇文章对烟草专卖预测性执法进行研究，以供参考。

简介：摘要：随着现代科学技术的不断发展，设备制造技术变得更先进的时间和设备的结构越来越复杂。因此，半导体设备维修技术面临前所未有的挑战，也对半导体设备维修人员的经验提出了更高的要求。半导体设备后的维修和预防性维护和预测性维护技术失败的总结，相关分析，因为预测维护技术作为一种新的发展方向，该中心的维修技术也已成为维护和的方法相比其他维护传统的新方法，有更多的优点及长处，我们需要其从空间和实用性的长远发展。

简介：摘要风能是清洁的可再生能源，在现在能源发展中，越来越受到各个国家的重视。我国作为资源大国，可开发利用的风能储量也是也是特别丰富。目前，政府越来越重视风能的利用，风力发电作为风能利用的最主要形式，目前已进入规模化发展阶段。但是由于风力发电具有间歇性和随机性，随着风力发电大量接入电网，将对电网的安全稳定运行时一个极大的考验。所以风功率预测系统对解决该问题具有重要意义。

简介：预测性财务信息是指上市公司基于生产计划和经营环境，对外披露的关于公司未来财务状况、经营业绩和现金流量等的前瞻性信息，是企业财务报告的一部分。我国有关证券法规要求上市公司在招股说明书、上市公告书中披露的盈利预测信息就属于这一范畴。预测性财务信息是会计信息使用者所需要的重要信息，直接影响会计信息使用者所进行的决策。目前，西方各主要国家的上市公司向投资者提供预测性财务信息的现象已非常普遍，我国上市公司更广泛地披露预测性财务信息也将成为必然趋势。

简介：1.引言文[1]建立了由运动成绩测算运动能力的数学模型,并提出一个算法,但未给出算法收敛性证明,理论上是不完善的。本文证明它的收敛性。

简介：摘要：在需要数控机床不停运转时，突发的停机事件是不可忍受的。例如在数控大赛过程中，突发的停机事件给工作过程增加了阻力。基于此，科研人员正在努力采取新的方法，来避免设备故障造成的各类损失和材料浪费。预测性维护 (PredictiveMaintenance，简称 PM)是“工业 4.0”提出的关键创新点之一。基于连续的测量和分析，预测性维护能够预测诸如机器零件剩余使用寿命等机关指标。关键的运行参数数据可以辅助决策，判断机器的运行状态，优化机器的维护时机。基于此，本文对数控机床的预测性维护进行研究，作出以下讨论仅供参考。 关键词：数控机床； 预测性维护；措施 引言

简介：摘要液体治疗是围手术期液体管理的重点、难点，过与不及都可对机体组织造成损伤。机体对液体反应性是指导液体治疗管理的重点。文章综述了目前预测液体反应性常用指标的基本原理、影响因素、不同手术中的应用价值和局限性，从而为患者围手术期合理的液体治疗管理提供依据，选择合适的液体反应性预测指标，作出及早诊断和处理。

简介：摘要：本文探讨了机械可靠性与故障预测分析的关键概念和重要性。机械可靠性是机械设备正常运行和完成预期功能的能力，对制造、交通、能源和基础设施等领域至关重要。故障预测分析是一种通过监测和分析机械设备运行数据的方法，可用于提前发现潜在故障，提高设备可靠性。文章介绍了故障预测分析的方法，包括指标监测、数据分析和模型建立。这些方法在制造业、能源生产和交通运输等领域有广泛应用，有助于提高生产效率和安全性。然而，故障预测分析仍然面临数据质量、复杂性和成本等挑战。未来，人工智能、传感器技术和预防性维护将推动故障预测分析的发展，为提高机械设备的可靠性做出更大贡献。

简介：摘要：实现混凝土结构的高耐久和长寿命是坚持可持续发展道路的举措之一。混凝土结构的耐久性问题是一个十分复杂的工程问题，不仅影响到结构的正常使用寿命，更加影响到其带来的经济效益。本文首先主要阐述了混凝土结构耐久性的研究现状，以及混凝土结构耐久性的影响因素、研究方法以及耐久寿命的定义，其次着眼于混凝土结构材料耐久寿命预测的研究方法， 并提出了混凝土结构耐久性进一步研究的问题。

简介：摘要：随着半导体产业的快速发展，半导体设备的运行效率和稳定性对整个产业链的影响日益显著。因此，半导体设备的维修策略也成为业界关注的焦点。预测性维修作为一种高效的维修方式，不仅能够降低设备故障率，提高生产效率，还能节省维修成本，延长设备使用寿命。

简介：摘要：随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起，航空维修技术不断迭代升级，维修理念也在从以定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修转向基于数据分析、趋势分析的预测性维修。预测性维修可以有效实现由被动维修向主动维修的转变，预先识别故障早期征兆，制定最佳维修方案，减少维修保障费用，提高系统安全性。预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式，预测性维修通过优化维修资源和过程、以最少的维修工作达到最高装备可用性。目前，EASA等都在尝试开发预测性维修技术，提高维修效率，降低维修成本，提升飞机的运行品质和安全运行水平。本文系统分析前人的研究工作，分析发展障碍和挑战，从技术和管理的角度论述了在装备预测性维修中应用深度学习技术的启示。