用电数据是智能电网大数据重要组成部分,也是基于人工智能方法进行负荷预测、需求响应以及台区线损治理和反窃电的基础样本数据来源。但用电信息采集设备工作环境复杂,用电数据缺失异常问题不可避免,严重影响数据驱动的效果。该文针对...用电数据是智能电网大数据重要组成部分,也是基于人工智能方法进行负荷预测、需求响应以及台区线损治理和反窃电的基础样本数据来源。但用电信息采集设备工作环境复杂,用电数据缺失异常问题不可避免,严重影响数据驱动的效果。该文针对用电大数据存在的数据缺失、异常噪声等低质量问题,提出一种基于多范数优化的用电数据质量提升新算法,其中针对数据缺失和稀疏脉冲等多种现场采集噪声,采用核范数/1-范数/F-范数优化的低秩矩阵恢复模型和交替方向乘子算法求解,实现缺失数据恢复和异常噪声滤除,提高用电数据质量。所提方法具有不需要先验知识的训练,计算复杂度低的优势。算例结果表明,该文方法可以提高缺失数据恢复精度、改善数据质量,并且通过基于人工智能长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)方法的短期负荷预测实验证明其可有效提高预测精度,对电力系统基于数据驱动的新兴高级应用具有良好的实际意义。展开更多
目的分析circRNA_051778在肺腺癌性恶性胸腔积液(LA-MPE)和结核性胸腔积液(TPE)样本中的临床意义。方法本研究为横断面研究。2018年10月–2019年9月间于江西省胸科医院共募集212例患者,收集患者入院第1天胸腔积液和/或血浆。使用circRN...目的分析circRNA_051778在肺腺癌性恶性胸腔积液(LA-MPE)和结核性胸腔积液(TPE)样本中的临床意义。方法本研究为横断面研究。2018年10月–2019年9月间于江西省胸科医院共募集212例患者,收集患者入院第1天胸腔积液和/或血浆。使用circRNA微阵列分析LA-MPE和TPE样本中的外泌体环状RNA(circRNAs),通过微滴式数字PCR验证差异表达环状RNA(DECs)。此外,构建可能的circRNA-miRNA-mRNA网络,并进行了GO(Gene Ontology)分析和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路分析,以预测DECs的功能。通过二分类逻辑回归和受试者工作特征曲线评估circRNA_051778的诊断价值。结果circRNA_051778的表达水平在LA-MPE样本中为(3.92±0.48)拷贝数/100 ng cDNA,在TPE样本中为(21.53±2.22)拷贝数/100 ng cDNA。与TPE相比,LA-MPE样本中的circRNA_051778下调(P<0.001)。circRNA_051778的潜在靶标富集于GTPase活性正调控、细胞质、蛋白结合和癌症相关通路中。circRNA_051778与液基薄层细胞学检查(TCT)、红细胞沉降率(ESR)和结核抗体(TBA)联合检测的曲线下面积为0.98(95%置信区间:0.97~1.00),敏感性为88.0%,特异性为100.0%。结论外泌体中的circRNA_051778在LA-MPE中下调,GO和KEGG分析结果显示其可能在癌症的发展中发挥作用,与TCT、ESR、TBA联合有望作为LA-MPE和TPE鉴别诊断标志物。展开更多
文摘用电数据是智能电网大数据重要组成部分,也是基于人工智能方法进行负荷预测、需求响应以及台区线损治理和反窃电的基础样本数据来源。但用电信息采集设备工作环境复杂,用电数据缺失异常问题不可避免,严重影响数据驱动的效果。该文针对用电大数据存在的数据缺失、异常噪声等低质量问题,提出一种基于多范数优化的用电数据质量提升新算法,其中针对数据缺失和稀疏脉冲等多种现场采集噪声,采用核范数/1-范数/F-范数优化的低秩矩阵恢复模型和交替方向乘子算法求解,实现缺失数据恢复和异常噪声滤除,提高用电数据质量。所提方法具有不需要先验知识的训练,计算复杂度低的优势。算例结果表明,该文方法可以提高缺失数据恢复精度、改善数据质量,并且通过基于人工智能长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)方法的短期负荷预测实验证明其可有效提高预测精度,对电力系统基于数据驱动的新兴高级应用具有良好的实际意义。
文摘目的分析circRNA_051778在肺腺癌性恶性胸腔积液(LA-MPE)和结核性胸腔积液(TPE)样本中的临床意义。方法本研究为横断面研究。2018年10月–2019年9月间于江西省胸科医院共募集212例患者,收集患者入院第1天胸腔积液和/或血浆。使用circRNA微阵列分析LA-MPE和TPE样本中的外泌体环状RNA(circRNAs),通过微滴式数字PCR验证差异表达环状RNA(DECs)。此外,构建可能的circRNA-miRNA-mRNA网络,并进行了GO(Gene Ontology)分析和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路分析,以预测DECs的功能。通过二分类逻辑回归和受试者工作特征曲线评估circRNA_051778的诊断价值。结果circRNA_051778的表达水平在LA-MPE样本中为(3.92±0.48)拷贝数/100 ng cDNA,在TPE样本中为(21.53±2.22)拷贝数/100 ng cDNA。与TPE相比,LA-MPE样本中的circRNA_051778下调(P<0.001)。circRNA_051778的潜在靶标富集于GTPase活性正调控、细胞质、蛋白结合和癌症相关通路中。circRNA_051778与液基薄层细胞学检查(TCT)、红细胞沉降率(ESR)和结核抗体(TBA)联合检测的曲线下面积为0.98(95%置信区间:0.97~1.00),敏感性为88.0%,特异性为100.0%。结论外泌体中的circRNA_051778在LA-MPE中下调,GO和KEGG分析结果显示其可能在癌症的发展中发挥作用,与TCT、ESR、TBA联合有望作为LA-MPE和TPE鉴别诊断标志物。
