DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 泌尿系统肿瘤 5.1. 前列腺癌 Luo [ 26 ] 等在2002年为研究良性前列腺增生(benign prostate hyperplasia， BPH)的分子病因学发生机制，通过基因芯片分析了9例BPH和12例局限性前列腺癌根治术后非癌变前列腺组织(正常组织)基因表达谱上的差异。最后，得出76个差异表达基因，经过RT-PCR坚定了8个差异表达的基因。BPH与正常腺体组织相比，表达下调的基因较少，包括KLF4转录因子、TSP-4、一氧化氮合成酶2、谷氨酰胺转胺酶和人胃泌素释放多肽。上调的基因主要属于生长因子和与其结合的蛋白，例如：胰岛素样生长因子IGF-1和-2，转化生长因子TGF-β3，骨形态发生蛋白BMP5，潜在的转化生长因子结合蛋白，水解酶，基质金属蛋白酶MMP2， a2-巨球蛋白，环氧化酶COX2和细胞外基质分子，如层粘连蛋白，硫酸软骨素蛋白聚糖(chondroitinsulfateproteoglycan， CSPG)。12个差异表达基因与前列腺间质细胞或间质成分相关，大部分基因的转录出现上调，仅有TSP-4、蛋白激酶C相关的激酶2 (PRKCL2/PRK2)和Kruppel样因子4 (KLF4)的转录水平下调。实际上，Luo等的研究比较的是BPH与前列腺癌旁组织的基因差异表达谱。Dakhova [ 27 ] 通过分析前列腺癌反应性间质的基因表达谱发现3级反应性间质存在一些列的基因表达和信号转导通路的变化，其中TSP-4出现了高表达。TSP-4可能介导TGF-β的阶段特异性作用，即在肿瘤血管形成良好的后期促进肿瘤生长，ECs提供足够量的TSP-4以支持进一步的血管生成。尽管尚不完全了解针对TGF-β的TSP-4产生调控的细节，但已报道了SMAD3的参与。人们对TGF-β的细胞和过程特异性作用的潜在机制了解甚少，Muppala [ 28 ] 等认为TGF-β是影响多种细胞类型的多功能细胞因子，与组织重塑过程有关。由于其多种功能和细胞特异性作用，TGF-β信号转导的结果是过程和阶段依赖性的，而且取决于阶段和阶段。因此TGF-β对疾病的进展有时是发挥相反的作用并不罕见，疾病中不同阶段表达TGF-β就会有不同的病理变化。Muppala等人研究发现在内皮细胞(endothelial cells， EC)中，血小板反应蛋白(TSP-4)分泌的ECM蛋白被上调以响应TGF-β1，并介导TGF-β1对血管生成的影响。TSP-4的上调不需要合成新蛋白质，不是由TSP-4的分泌减少引起的，而是由SMAD3的激活介导的。使用Thbs4−/−小鼠和TSP-4 shRNA，发现TSP-4介导了培养的EC中的促血管生成功能和体内对TGF-β1的血管生成。实验观察到注射TGF-β1的动物的肿瘤块和血管生成标记物水平增加了约3倍，而这些作用在Thbs4−/−动物中没有发生。注射TGF-β1信号转导SB-431542的抑制剂还可以减轻肿瘤和癌症血管生成的重量。该研究团队从体内血管生成模型和培养的EC得出的结果表明，TSP-4介导TGF-β1上调血管生成。尽管抑制了癌细胞的增殖，但是促血管生成的TSP-4的上调和TSP-4对EC的选择性作用可能有助于TGF-β刺激肿瘤生长。 Liu [ 2 ] 等通过研究前列腺癌和癌旁非肿瘤组织发现，TSP-4、lncRNATHBS4003表达水平明显高于非肿瘤组织标本，Gleason评分 > 7的患者lncRNATHBS4003表达水平较高。体外试验提示在敲除PC-3细胞系TSP-4或lncRNATHBS4003后，降低了PCa细胞的体外迁移和侵袭能力，同时也降低了p38和基质金属蛋白酶(MMP)的表达水平9。这些结果提示lncRNATHBS4003和TSP-4参与了PCa的发病机制。因此，沉默lncRNATHBS4003或TSP-4可能抑制PCa细胞的迁移和侵袭，并通过有丝分裂原活化蛋白激酶信号通路调节MMP9的水平。TSP-4关于前列腺癌的研究仅限在转录水平，目前还没有进一步研究报道。作者对5例前列腺癌和癌旁组织进行差异基因表达cDNA基因芯片研究，探讨TSP-4异常表达在前列腺癌浸润和转移中的作用，研究发现前列腺癌与癌旁组织在基因转录水平上存在显著差异 [ 29 ]。TSP-4的表达与Gleason评分、病理类型及分期相关。结合COX回归分析显示：前列腺癌组织中TSP-4高表达与转移导致的患者生存期下降显著相关。进一步通过TCGA数据库验证得到了相同的结论。从TCGA下载前列腺癌level3的RNA-seq数据，其中499个癌组织和52个癌旁组织。同时，从TCGA下载前列腺癌的甲基化数据，其中503个癌组织和50个癌旁组织。通过wilcox test显示p-value < 0.05，说明癌症和正常样品间TSP-4差异显著，并且在癌症样品中TSP-4高表达。随后，使用survival R包对TSP-4做生存分析，生存分析是KM分析，采用log-rank方法。以p < 0.05作为临界阈值，判断TSP-4的高地表达是否对病人生存产生影响。根据TSP-4中位值，将病人分为高低两组图，p = 0.058，说明高低组差异不显著。对TSP-4进行癌症分期的相关性分析，以P < 0.05作为临界阈值，判断TSP-4的表达与癌症分期是否具有相关性，p < 0.05，说明TSP-4的表达与癌症分期具有一定的相关性。最后，对TSP-4的甲基化水平进行分析，通过比较正常样品和癌症样品中TSP-4的甲基化程度，判断TSP-4的甲基化水平是否与肿瘤相关。以p < 0.05作为临界阈值，判断TSP-4的甲基化水平是否与肿瘤相关。P < 0.05，说明TSP-4的甲基化水平与肿瘤相关。因此，TSP-4对前列腺癌的进展中发挥显著作用，相关靶点和标志物的研究有待于进一步深入。转移性前列腺癌可以表现为成骨性特征，TSP-4在成骨组织中的表达也是得到了证实 [ 6 ]。在鸡胚中，TSP-4在成骨初期被发现在骨膨大周围的间充质的成骨组织中，而在后期则消失。在同一项研究中，在鸡胚的眼睛中检测到TSP-4 mRNA，该基因与后来的骨化结构有关，在角膜上皮下方的角膜成纤维细胞中也检测到了TSP-4 mRNA。在斑马鱼眼外肌肌腱连接处也检测到TSP-4在人眼表面上皮的基底膜区，一种特殊的微环境，在该微环境中，外部信号会导致干细胞的维持，自我更新，活化和增殖。 5.2. 肾肿瘤 中胚层肾瘤中胚层肾瘤多发生于新生儿肾脏。它比Wilms瘤发病更早。作者分析了中胚层肾瘤基因表达谱，与wilms瘤及其他肾肿瘤比较。中胚层肾瘤具有独特的基因表达谱与wilms瘤相近 [ 30 ]。在两者中上调的基因包括IGF-2、TSP-4、间叶细胞同源框基因MEOX1。SHetA2是维生素A类似物，对多种癌细胞尤其是肾细胞癌具有很好的抗癌活性，且动物有良好的耐受性。SHetA2改变TSP-4的分泌，直接抑制G1期内皮细胞管状成形和增殖，但不引起凋亡。SHetA2通过改变肿瘤细胞血管生成因子的分泌阻断血管生成，这些效应都体现在内皮细胞上 [ 31 ]。
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user: 6. 血液系统肿瘤 淋巴瘤 van Doorn [ 32 ] 等在全基因组范围内分析原发性皮肤T细胞淋巴瘤(cutaneous T-cell lymphoma， CTCL)中启动子高甲基化的发生，对28例CTCL患者的活检标本中分离的DNA进行了研究，包括侵袭性CTCL实体(转化的真菌病真菌和CD30阴性大T细胞淋巴瘤)和惰性实体(CD30阳性大T细胞淋巴瘤)。对于全基因组DNA甲基化筛选，应用了使用CpG岛微阵列的差异甲基化杂交技术，该技术可同时检测8640个CpG岛的甲基化状态。亚硫酸氢盐序列分析用于确认和检测八个选定的肿瘤抑制基因的高甲基化。CTCL患者的恶性T细胞显示出广泛的启动子高甲基化，与DNA修复，细胞周期和凋亡信号通路中涉及的几种抑癌基因失活有关。该研究发现CTCL可能适合用去甲基化剂处理，皮肤T细胞淋巴瘤(cutaneous T-cell lymphoma， CTCL) TSP-4作为潜在的肿瘤抑制基因，52%出现了高度甲基化，其转录水平也被证实下调。
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user: 7. 总结 TSP-4的促血管生成特性可能解释了它在几种癌症中的高表达。TSP-4在癌症组织中的表达增加与癌症进展有关。值得注意的是，在几种类型的癌症中，TSP-4已被确定为最上调基因的前1%。与TSP-1一样，TSP-4在癌症中的作用也很复杂，提示组织特异性和细胞特异性作。两者都可促进某些类型的癌症而抑制其他类型的癌症。有必要进一步检查TSP-4在癌症中的作用，以区分TSP-4作为肿瘤抑制因子的抑制作用还是作为反馈保护性抗癌机制的抑制作用。TSP-4对癌细胞的直接作用也是可能的，尽管在不同的癌细胞中发现了TSP-4的相反作用：TSP-4在结直肠癌菌落中的强制表达引起肿瘤生长的显着抑制，但是前列腺癌细胞中TSP-4的表达缺失显著降低了其迁移和侵袭能力，并降低了p38和基质金属蛋白酶(MMP)-9的表达水平。我们可以预期，对TSP-4的研究兴趣将呈指数级增长，甚至可能将TSP-4用作治疗性靶标，以鼓励缺血条件下的血管生成，抑制各种组织中的肿瘤生长并减轻疼痛。
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user: 摘要 机器阅读理解是为了让机器能够真正理解人类语言，它是人工智能发展过程中不可或缺的步骤。由于自然语言的复杂性和多样性导致全面理解自然语言是智能化领域的难点问题之一。本文介绍了机器阅读理解相关的技术方法，主要分为基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法，并分类对机器阅读理解领域的相关代表性工作进行了详细的总结。随着深度学习在多个领域取得成果能够，本文重点介绍了基于深度学习的机器阅读理解方法。最后本文对机器阅读理解未来发展趋势进行展望。
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user: 1. 引言 自然语言理解是人工智能的重要研究领域，是实现智能化过程中必须要解决的技术问题。而自然语言理解的最终目标是为了让机器能够理解人类语言，实现机器通过语言符号了解人类的需求，从而智能化地服务于人类。机器阅读理解就是测试机器全方位、大篇幅理解人类语言文本能力的任务。 传统自然语言理解较多的任务是面向单个句子内部的词性、语法、句法、情感以及语义等方面的单维度分析，然而人类实际的语言交流过程中是需要理解大范围、多语句、深层析的上下文信息才能顺利完成，因此需要让机器能够全方位、多上下文的理解人类的文字信息，实现机器阅读理解才能更好的实现智能化，对机器阅读理解的研究能为机器全方的位智能化提供技术基础。当前，机器阅读理解相关技术的实际应该也非常广泛。通过对搜索引擎用户上下查询的理解，可以帮助搜索引擎更好的理解用户当前查询的意图；通过对大规模文档资料(例如说明书、评测报告等)的阅读理解，减少人工筛选信息的工作量，提高智能客服的信息获取准确率；通过对公司累积地大规模文档，辅助企业自动建立行业知识库，更好的分析商业前景。 传统的自然语言理解任务由于多是面向单个和少量的句子，可以通过关键词、规则和简单的基于概率的统计模型很好的去解决，但是机器阅读理解是面向大篇幅的文本语言且要进行深层次的语义理解和推理，因此机器阅读理解是一项综合且复杂的任务，是人工智能领域长期以来的困难和挑战。机器阅读理解从上世纪70年代开始展开研究，先后经历基于规则的方法 [ 1 ]、基于统计机器学习方法 [ 2 ] 和基于深度学习神经网络 [ 3 ] 三个阶段。 Lehnert [ 4 ] 在1977年提出QUALM系统，QUALM是机器阅读理解研究初期具有代表性的工作，该系统基于规则实现手动编码脚本实现问答过程。Hirschman [ 5 ] 在1999年提出了一个包含60个故事的数据集，该数据集规定的任务是根据问题找到答案所在的句子。受限于当年的技术水平，并且机器阅读理解任务又十分复杂，机器阅读理解的研究一直停滞不前。 进入21世纪，统计学习方法兴起，机器阅读理解被转化为对段落、问题、答案三个维度进行统计机器学习编码解码的过程，其中最著名的工作就是Richardson等人 [ 6 ] 提出的MCTest数据集，基于该数据集研究人员提出了基于最大边缘学习的机器学习框架 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。虽然机器学习方法一定程度能减少人工参与量，提高相关指标性能，但是相当有限。 近年来，深度学习在语音、图像和模式识别等领域取得了非常好的结果，在自然语言理解的各个子任务也逐步引入深度学习方法。在机器阅读理解任务上，为应对深度学习需要大规模的训练数据集，Hermann等人 [ 3 ] 在2015年提出训练数据集CNN/Daily Mail，该数据集包含约126万多条数据，基于CNN/Daily Mail进行训练预测，基于注意力机制的LSTM模型THEATTENTIVE READER被提出，该模型的取得的效果远超过往传统机器阅读理解方法。为了解决CNN/Daily Mail是完形填空形式的局限，Rajpurkar等人 [ 10 ] 提出了科研领域非常著名的数据集Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)，该数据集是通过对536篇Wikipedia段落进行人工分析，从中抽取到了107，785个问题答案对。近两年来，相关研究学者基于SquAD提出了相关的神经阅读理解模型，机器阅读理解的效果在不断的被刷新。SQuAD数据集的提出在机器阅读理解领域具有里程碑的意义，但是并不能代表着完成了机器阅读理解领域乃至人工智能的目标。为了更好地研究机器阅读理解，其他学者们也提出并构建了其他面向不同年龄、不同类型问题对象等方面的数据集，详见表1。 Table 1 Machine reading comprehension data set summar 问答类型 数据集 语言 问题 数量 文章 数量 问题来源 文章来源 网址 抽取型 TriviaQA [ 11 ] 英文 4万 66万 搜索日志 百科、网络文本 http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/ NewsQA [ 12 ] 英文 10万 1万 众包 新闻 https://datasets.maluuba.com/NewsQA SQuAD [ 10 ] 英文 10万 536 众包 百科 https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ SearchQA [ 13 ] 英文 14万 6902万 搜索日志 网络文本 https://github.com/nyu-dl/SearchQA DRCD [ 14 ] 中文 3万 1万 众包 百科 https://github.com/DRCKnowledgeTeam/DRCD CMRC 2018 [ 15 ] 中文 2万 3507 众包 百科 https://hfl-rc.github.io/cmrc2018/ CJRC [ 16 ] 中文 5万 1万 人工合成 裁判文书 http://cail.cipsc.org.cn/ 多项选择 RACE [ 17 ] 英文 87万 5万 英语考试 英语考试 http://www.cs.cmu.edu/glai1/data/race/ MCTest [ 6 ] 英文 2000 500 众包 虚假故事 http://research.microsoft.com/mct 完形填空 CNN/Daily Mail [ 3 ] 英文 140万 30万 人工合成 新闻 https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/ CBT [ 18 ] 英文 68万 108 人工合成 儿童读物 http://fb.ai/babi/ HLF-RC [ 19 ] 中文 10万 2.8万 人工合成 新闻、儿童故事 https://github.com/ymcui/Chinese-Cloze-RC 生成型 NarrativeQA [ 20 ] 英文 4.6万 1500 众包 书籍、电影 http://deepmind.com/publications MSMARCO [ 21 ] 英文 10万 20万 搜索日志 网络文本 http://www.msmarco.org DuReader [ 22 ] 中文 20万 100万 搜索日志 网络文本 http://ai.baidu.com/broad/download?dataset=dureader 多跳推理 HotpotQA [ 23 ] 英文 11.3万 - 众包 百科 https://HotpotQA.github.io 表1. 机器阅读理解数据集汇总 当前各种类型方法都没能达到实用的效果，各个数据集上的实验结果也不是很完美，与真实的人类水平还存在着差距，机器阅读理解的理论研究和落地使用仍然需要更多的探讨和拓展。本文接下来的部分将机器阅读理解各个类别的代表性研究成果进行详细介绍，并对未来进行总结展望。
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user: 2. 基于规则的方法 Lehnert提出QUALM系统 [ 4 ]，Lehnert设计了一种关于问答系统的框架，该框架认为上下文对理解故事是非常重要的。QUALM系统还强调实用性，利用策略模拟和脚本来构建系统理论框架的实践。因为QUALM系统构建的脚本和策略限定领域且规模小，所以很难推广普适的应用。20世纪八九十年代，由于相关技术的落后以及机器阅读理解的复杂性，该领域一直缺乏研究，相关技术的研发进展缓慢。直到1999年，Hirschman等人 [ 5 ] 提出了一个包含60个故事的数据集，该数据集规定的任务是根据问题找到答案所在的句子。该数据集的内容是来自小学生的阅读理解材料，每一个故事都包含人物、时间、地点以及发生的事件、原因等，同时针对每个故事有相关问题和回答。同时，Hirschman等人提DEEP READ系统，该系统用词袋模型对问题和材料中的句子进行分析，并做信息抽取，通过模式匹配从材料中选择与问题匹配度最高的句子，以此作为相关问题的答案。2000年，Hirschman等人在ANLP/NAACL上组织举办了机器阅读理解比赛。参加比赛的队伍大部分都是基于词袋模型，使用规则进行匹配方法。Riloff等人 [ 24 ] 中基于词汇和语义一致性人工定制规则，从而计算材料中语句和问题的匹配度。基于规则的系统大多限定领域可扩展性差，同时多数基于浅层的语义分析，查找正确答案的准确率很低，仅有30%~40%。2010年，Poon等人 [ 25 ] 通过训练将海量文本信息进行结构化表示，构建了了一个基于规则的系统阅读理解系统，系统可以进行联合推断并且能够持续自主的学习。Berant等人 [ 26 ] 提出了一种基于图匹配的方法。该方法通过借用类似于语义角色标注的方法，将文章段落、问题和答案分别转化成一个图结构，同过问题的图结构去文章段落中的图结构中做相似性的匹配进而找到答案，这种图结构的定义也需要人工的定义，因此比较难以推广。 众所周知，基于规则的方法多是制定规则然后进行模式匹配，不能动态扩展地处理句子的多样性带来的变化，又由于模式长度有限，基于窗口进行匹配，不能解决跨句子的依赖问题。
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user: 3. 基于机器学习的方法 21世纪初期，研究者们将机器阅读理解转化为有监督学习问题来进行解决。机器阅读理解的内容被定义为{段落，问题，答案}三个维度，通过建立人类标记的训练数据集集，通过统计机器学习模型学习{段落，问题}与答案之间的内在联系，从而将答案映射到{段落，问题}上。这个时间出现的著名数据集是MCTest [ 6 ]。MCTest数据集是一个多项选择类型，包含660篇虚构故事，故事对应的问题是一道单选选择题，每个选择题有四个答案。基于MCTest数据集一系列机器学习模型先后被提出。Narasimhan等人 [ 7 ] 在最大化模型概率的时候考虑句子之间的关系，通过设置隐变量来捕捉关联。Sachan等人 [ 8 ] 提出一个隐变量结构叫做answer-entailing，该结构代表着段落、问题和答案之间的关系。由于answer-entailing是隐含的，他们提出一个统一的最大边缘计算来学习隐变量。Wang等人 [ 9 ] 综合句法、语义框架、共现关系和词向量等特征构建最大边缘计算框架进行机器阅读理解。 SQuAD也是一个机器阅读理解领域经典的数据集，Rajpurkar等人 [ 10 ] 在2016年发布，数据集包含10万多个包含段落、问题和答案的三元组，数据集的文章段落是维基百科中获取的，问题和答案是通过众包的方式构建。同时Rajpurkar等人 [ 10 ] 在考虑匹配、词频率、依存关系等特征的基础上，提出了一种基于logistic回归的基线方法。基线方法的实验结果准确率达到40.4%和F1值达到51.0%，该实验性能比基于简单的滑动窗口模式匹配模型要高一些。 相较于基于规则的方法，基于机器学习的方法能够取得一些性能上的提升，然而提升的效果并不显著，远不能达到使用的效果。基于机器学习的方法仍然存在一些问题。机器学习模型过度依赖已有的词法分析、句法分析和语义分析等工具，这些工具远不能达到较好的性能且泛华能力差，因此会造成错误层级传播；机器学习模型多是人工选择有限范围内的特征，很多远距离特征较少考虑，如果考虑也很难构建有效特征。
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user: 5. 总结与展望 机器阅读理解的目标是能像人一样在阅读一篇文章或一段话语片段之后，能多方位、多角度的理解里面包含和蕴含的知识。机器阅读理解领域先后发展了基于规则方法、基于机器学习方法和基于深度学些的方法。随着深度学习的快速发展，深度学习的神经网络在一些机器阅读理解数据集已经超越了人类识别的能力，机器阅读理解技术上已经取得了很大的进步并取得了一定的实际应用效果。 尽管机器阅读理解近五年来得到快速的发展，数据集的实验性能效果被不断刷新，但是机器阅读理解还是仅限于在数据集上进行优化，完全没有达到人类的阅读理解水平，目前机器阅读理解还仍处于探索阶段。未来机器阅读理解要在引入知识推理、提高模型的处理速度、增加模型的鲁棒性和泛化能力等方面进行研究和发展。
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user: 摘要 目的：分析Cabrini评估量表在血液病肿瘤患者深静脉血栓(DVT)的预测价值及有效性。方法：采用回顾性研究方法，选取：2014年6月~2019年6月克拉玛依市中心医院收治的血液病肿瘤患者3487例，收集患者一般资料，深静脉事件数，Caprini模型的40个危险因素，并进行Caprini模型评分、血栓发生风险分层，统计分析其相关性。结果：本研究纳入的1656例血液肿瘤患者中，发生下肢深静脉血栓174例(10.51%)；DVT (102例)和非DVT (72例)两组患者一般资料调查结果均无显著差异；DVT患者Caprini评分(12.56 ± 3.721)高于非DVT (6.72 ± 2.89)，差异有统计学意义(P < 0.01)；DVT风险均为高危及以上等级，极高危患者所占比例最高，达到98.04%，与低危组患者相比，极高危组患者DVT风险显著增高，表明Caprini评分与静脉血栓形成具有较好相关性。结论：Caprini静脉血栓风险评估可以较好的预测肿瘤患者下肢深静脉血栓的发生，临床实用性强。
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user: 1. 引言 静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism， VTE)有较高的病死率，生存时间明显缩 [ 1 ]。血液肿瘤是公认导致VTE的继发性危险因素(占第二位20.3%)，仅次于外伤/手术。DVT的早期筛查和评估对防治VTE，具有极其重要的价值 [ 2 ]。血液肿瘤科患者病情较为复杂，且多伴有并发症，使得对静脉血栓栓塞症风险难以预防和评估。Caprini评分 [ 3 ] 对于此类患者尤其是术后患者的VTE风险的临床预测具有较高的价值。本研究对本院血液肿瘤患者采用2010版Caprini风险评估量表进行评分，B超声筛查下肢深静脉血栓，为防治患者VTE风险提供有效依据。
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user: 2. 资料及方法 2.1. 研究对象 本研究采用进行回顾性、病例对照研究。本研究通过克拉玛依市中心医院医院伦理委员会批准。收集2014年6月~2019年6月克拉玛依市中心医院血液肿瘤患者进行调查，应用B超声筛查下肢深静脉明确有无下肢深静脉血栓。共1656例符合纳入标准 [ 4 ]。 2.2. 研究工具 Caprini模型：参照2010年Caprini模型修订版，收集研究对象的40个静脉血栓危险因素，并对各危险因素进行均赋值计算Caprini模型得分，并对研究对象进行静脉血栓发生风险分层：0~1分为低危，2分为中危，3~4分为高危，≥5分为极高危 [ 5 ]。 2.3. 研究方法 对所有纳入研究的患者：① 收集患者性别、年龄、吸烟史、合并慢性病如高血压、糖尿病、冠心病等以及患者人院时的血小板计数和D-二聚体实验室检查结果；② 在人院时，护理人员完成Caprini风险评估量表，并进行风险分层预警；③ 入院48 h内，由超声科专业医生进行下肢超声的影像学检查，诊断下肢深静脉血栓的形成；根据影像学检查，将患者分为两组：DVT组和非DVT组。统计录入所有纳入患者B超结果及静脉血栓发生事件。 2.4. 统计学方法 采用SPSS 18.0软件进行统计学分析。计量资料符合正态分布用 x ¯ ± s 表示；计数资料用率(%)表示。正态分布计量资料两组比较采用独立样本t检验，非正态分布的计量资料两组比较采用非参数Mann-Whitnev U检验；两组计数资料比较采用卡方检验。以P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 1) 患者一般情况比较：DVT组与非DVT组在的性别、平、年龄、吸烟史、高血压、心血管疾病、糖尿病合并情况，血小板、D-二聚体计数差异无统计学意义(P > 0.05) (表1)。 Table 1 General information of patients in DVT group and non-DVT grou 项目 DVT组(102) 非DVT组(72例) P值 年龄(岁 x ¯ ± s ) 62.1 ± 8.32 61.4 ± 10.25 0.623 男性(例%) 67 (65.7) 45 (62.5) 0.215 吸烟(例%) 54 (48.2) 38 (52.7) 0.786 ECOGPS (分 x ¯ ± s ) 2.1 ± 1.3 * 1.59 ± 1.1 0.002 高血压病 19 (18.6) 8 (11.1) 1.542 心血管疾病 8 (7.4) 4 (5.6) 1.124 糖尿病 11 (10.8) 6 (8.3) 1.234 VTE的预防(n， %) 27 (37.5) * 80 (55.56) 0.010 血小板计数(×10 9 /L) 265.18 ± 33.66 201.21 ± 45.06 0.856 D-二聚体计数(ug/mL) 0.36 ± 0.35 0.29 ± 0.12 0.965 表1. DVT组与非DVT组患者的一般情况 注：DVT组与非DVT组比较， * P < 0.05；Note: compared with non-DVT group， * P < 0.05. 2) 两组患者Caprini模型危险因素的比较：Caprini模型的40个危险因素中有20个危险因素(异常妊娠、口服避孕药、脓毒血症等)两组患者病例均不具备，小手术这1个危险因素两组所有病例均具备，抗心磷脂抗体、狼疮抗凝物、凝血酶原20210A、凝血因子V Leiden，VTE家族史这5个危险因素所有病例均无数据。剩下的12个危险因素DVT组与非DVT组差异均无统计学意义(均P > 0.05)，见表2。 Table 2 Comparison of risk factors of Caprini model between DVT group and non-DVT grou 危险因素分值 DVT组(102) 非DVT组(72例) X 2 P值 40~61岁[例%] 28 (27.5) 15 (20.8) 0.169 0.658 小手术(<45 min) [例%] 102 (100) 72 (100) - - BMI > 25 kg/m 2 [例%] 4 (3.9) 2 (2.8) 0.721 0.451 下肢水肿[例%] 29 (28.4) 13 (22.2) 0.169 0.658 下肢静脉曲张[例%] 1 (0.9) 0 (0.0) - 0.362 妊娠期或产褥期[例%] 1 0 0 - 习惯性流产史(>3次) [例%] 0 0 - - 口服避孕药或雌激素代替[例%] 0 0 - - 脓毒血症(<1个月) [例%] 10 0 - - 严重肺炎(<1个月) [例%] 119 (18.6) 8 (11.1) 1.246 0.164 肺功能异常(FEV1 < 50%) [例%] 112 (11.7) 4 (5.6) 1.983 0.186 心力衰竭(<1个月) [例%] 113 (12.7) 5 (6.9) 1.107 0.096 炎性肠病史[例%] 100 - - 因内科疾病卧床(<72 h) [例%] 1 0 0 - - 年龄61~74岁[例%] 232 (31.37) 22 (30.56) 1.523 0.291 腹腔镜手术(>45 min) [例%] 200 - - 其他大手术(>45 min) [例%] 20 0 - - 卧床时间(>72 h) [例%] 200 - - 中心静脉置管[例%] 236 (35.5) 20 (27.8) 1.745 0.536 年龄 ≥ 75岁[例%] 342 (41.2) 35 (48.6) 1.634 0.459 VTE家族史[例%] 4 - - 肝素诱导的血小板减少症[例%] 30 0 - - 抗心磷脂抗体[例%] 7 - - 狼疮抗凝物阳性[例%] 5 - - 凝血因子V Leiden突变[例%] 3 - - 血清Hcy水平升高[例%] 322 (21.6) 16 (22.2) 0.083 0.895 凝血酶原2021OA基因变异[例%] 3 - - 脑卒中(<1个月) [例%] 55 (4.9) 2 (2.7) 0.883 0.257 急性骨髓损伤(<1个月) [例%] 5 0 - - 髋关节骨盆或下肢多发骨折[例%] 50 0 - - 表2. DVT组与非DVT组Caprini模型危险因素的比较 注：BMI：体重指数；其他高危因素为糖尿病史等；VTE：静脉血栓栓塞；PE：肺栓塞；“-”为无数据。Note: BMI: body mass index; other high risk factors are diabetes history; VTE: venous thromboembolism; PE: pulmonary embolism; “-” means no data. 3) 患者Caprini评分及危险度分级比较：病例组患者Caprini评分(12.56 ± 3.721)高于对照组(6.72 ± 2.89)，差异有统计学意义(P < 0.01)；病例组的危险等级分布中，DVT风险均为高危及以上等级，极高危患者所占比例最高，达到98.04%，对照组中同样极高危患者所占比例最多，其次为高危、中危和低危，两组危险等级构成之间差异有统计学意义(P < 0.01，表3)。 Table 3 Comparison of Caprini score and risk classification between DVT group and non-DVT grou 类别 DVT组(102) 非DVT (72例) P值 Caprini评分 12.56 ± 3.72 6.72 ± 2.89 <0.001 危险度(n， %) <0.001 低危(0~1分) 0 (0%) 0 (0%) - 中危(2分) 0 (0%) 0 (0%) - 高危(3~4分) 2 (1.96%) 5 (6.94%) - 极高危(≥5分) 100 (98.04%) 67 (93.06) - 表3. DVT组与非DVT组 Caprini评分及危险度分级比较 4) Caprini风险评估模型风险等级与VTE发病风险的关系病例组中依据Caprini评分风险等级为极高危(评分 ≥ 5分)的患者所占比例高于对照组，差异具有统计学意义(P < 0.05)，并且极高危患者发生VTE的风险是非极高危患者的18倍(95% CI: 2.461~118.845) (表4)。 Table 4 Relationship between risk level of Caprini risk assessment model and risk of VT 组别 风险等级 OR值 95% CI P值 非极高危(n， %) 极高危(n， %) 病例组(n = 102) 2 (1.9%) 71 (98.1%) 18.000 2.461~118.845 <0.001 对照组(n = 72) 17 (23.6%) 55 (76.4) - - - 表4. Caprini风险评估模型风险等级与VTE发病风险的关系
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user: 4. 讨论 深静脉血栓因其高发病率、高死亡率，已成为世界性的公共健康命题。同时这一疾病也被认为是一种最有可能预防的致死性疾病 [ 6 ]。因此采用简单方便、经济实用、有效的预测评估工具来筛选高危人群，并根据危险级别采取预防措施尤为重要。Caprini模型通过对静脉血栓所占比重的40个危险因素分别赋分值，累加得到总分并对血栓发生风险进行分层，从而预测患者血栓形成的发生概率：低中危层占10%~20%，高危层20%~40%，极高危层40%~80% [ 7 ]。 临床上通过使用Caprini血栓风险评估模型，根据可得评分划分患者的VTE危险等级，进而对患者的危险因素状况进行评分 [ 8 ]。本研究共纳入174例患者，DVT组(102例)和非DVT组(72例)的Caprini模型评分分值均在3分以上，提示所纳入患者均为发生静脉血栓的高危人群。进一步对高危极高危患者进行分层研究后，发现随危险评分增高，发生VTE的风险增加更明显。原因分析如下：首先，该模型所包含的静脉血栓危险因素较全面，且小手术这个1分的危险因素本研究所有对象均具备；其次，模型将年龄分为3个阶段，赋值随年龄段增加而增加：41~60岁：1分，61~74岁：2分，75岁以上：3分，本研究中61岁以上患者达131例，占75.65%，年龄水平较高；最后中心静脉置管史、血清Hcy水平升高在模型中被赋予2及3分的分值，本研究所纳入的患者因放化疗及化疗后恶心呕吐引发血流动力学改变、中心静脉置管留置等原因更易发生高凝状态最终导致深静脉血栓及肺栓塞 [ 9 ]，本研究显示，Caprini风险评估模型在血液肿瘤患者中也同样适用，Caprini得分值较高，也验证了Cabrini模型可作为筛选静脉血栓高危人群一种高效精准的方式。 本研究结果表明Caprini风险评估模型在这一研究人群中预测VTE发生的有效性，与国外关于Caprini风险评估模型在外科住院患者中的验证研究结果基本一致 [ 10 ]。周海霞等 [ 11 ] 采用与本研究类似的方法对患者进行回顾性评分及VTE风险分析，发现Caprin模型能有效地区分VTE组及非VTE组病例，并且随着分值的增加，VTE的患病风险也随之增加。而本研究结果显示Caprini模型能将 DVT组及非DVT组进行区分，随着Caprini得分的增加，DVT的发生概率并未表现出与模型预测值一致的增长趋势。 通过Caprini风险评估模型做出的风险分层，对患者进行相应的预防措施，其中低危患者无需特殊处理，应早期活动 [ 12 ]。中危高危患者实施基本预防，加上物理或药物预防、早期活动联合物理预防或药物预防，物理预防包括间歇式压力充气泵、抗血栓弹力袜等，药物预防排除抗凝禁忌症使用抗凝药物如低分子肝素等；极高危患者则是在基础预防的基础上，物理与药物预防共同实施。根据模型推荐意见对患者实施分层护理预防，可最大限度的保障患者安全，降低患者住院费用。随着DVT预防趋向科学化、标准化、规范化，建立DVT预警和防治体系，规范化管理静脉血栓防治流程，提高DVT早期诊断的特异性敏感性，做到精准预防。 综上所述，Caprini风险评估模型在筛选极高危患者方面具有良好预测价值 [ 13 ]，可以更好地提高DVT患者检出率，降低高风险患者漏诊率，并能正确识别住院患者DVT发生的高危因素。对患者进行早期风险筛查，从源头上降低DVT的发生率。
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user: 摘要 按照光的量子理论，光的基本单元是光子。如果激光照射均匀光滑的介质，所有反射光子的偏振态相同，对集体偏振态测量的结果也是单个光子的偏振态。在测量自然环境光的偏振态时，所得结果是大量光子的集体贡献，在这种情况下，每个光子的偏振态都不相同。为了研究上述自然环境的光波偏振态，本文主要讨论了一种简单的光子偏振态情况，光子的任意偏振态会以一定的几率出现。本文采用波动光学符号，为了从形式上与波动光学研究偏振的表征一致。
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user: 1. 引言 在科学研究领域，偏振光已作为一门独立的光学学科。在生物、化学、医疗领域有着广泛的应用。一个普通的发光体是由大量的发光原子或分子组成的，每个发光原子每次发射一个持续时间为微秒级或更短的近似平面波的波列，每一个原子或分子都是一个随机的自发辐射过程，彼此没有联系，从而导致合成的振动方向光场矢量各不相同，相关时间大大缩短了。光波在介质的表面上发生了反射、透射或是散射时，其偏振态的改变与物质自身的性质有关，如目标的表面结构，材料属性等。光在物体内部传输时，在一些物体外部施加磁场、应力时，也会出现不同的偏振态形式。偏振态能够提供比非偏振技术更丰富的信息。根据光波偏振特性来研究目标识别的偏振特性，最初是应用于天体表面物质特性研究和空间天体探测方面，在天体物理学中，空间被测目标也有一定偏振特性。因此，偏振态可以识别目标的位置和材料属性，偏振遥感成像与分析技术已应用于大气和云层中溶胶状态的探测、资源调查等领域 [ 1 ]。对生物组织病变前后反馈的光偏振参数进行对比和分析，可以快速、准确的给病理信息。在医疗诊断方面，圆偏振光的传播方式和螺旋型的蛋白质等分子结构相吻合，透过人体时吸收效果较好，光偏振检测技术在影像处理方面也有应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，对偏振参数和光谱参数进行融合计算，在恶劣的环境下可以增强图像边缘信息，了解探测目标散射特点后，被侦查目标可以通过雷达识别，可最大限度的对敌方军事目标进行毁伤，并对敌方更有效的军事打击 [ 5 ] [ 6 ]。2010年，吕鑫，蒋卓勤 [ 7 ] 等人在现有的方案上推导出了新的斯托克斯计算公式，提出了一种能对高速变化的偏振态进行实时测量的新方案。近几年来，随着激光技术的发展，光学的应用产品越来越多，其中偏振光作为一种重要的测量手段更受人们的欢迎 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，可以在复杂的背景环境中检测出实用的信息。通过高速偏振态测量系统的理论计算，偏振态探测技术的研究对光通信、光传感等领域，有着重要的指导意义。
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user: 2. 理论计算 如果用偏振态测量装置测量自然景物反射光的偏振特性时，假设进入测量系统的光子集合表示为： A ( u 1 ， u 2 ， u 3 ， u 4 ， ⋯ ) (1) 其中 u n 表示状态为 u n = a n exp ( j φ n x ) x ^ + b n exp ( j φ n y ) y ^ (2) u n 为总的光子数量，其中 x ^ 和 y ^ 分别表示沿x轴和y轴的单位矢量，并且 a n 2 + b n 2 = 1 。 在大多数偏振文献中，实现偏振态测量的方案很多，图1~图4为一种典型的偏振态测量方法 [ 11 ]。 图1. 测量偏振态原理 图2. 器件的方位(第3通道有波片) 图3. 偏振片透射光的振幅 图1的四路输出测量系统的分光器是等光强分束器、并且偏振无关(保偏分束器)，因此入射光子经过分束器后，光子的状态保持原有的信息，对于四路分束器来讲，根据归一化要求，可得到各路光子状态的归一化系数为0.5。对于 u → n 状态的光子，在分束器各路的状态可以表示为： u ′ n = 0.5 a n exp ( j φ n x ) x ^ + 0.5 b n exp ( j φ n y ) y ^ (3) 图4. θ方向的单位矢量分解 在图1的偏振测量装置中，根据(3)式，可得第1路光强为： i n 1 = 0.25 ( a n 2 + b n 2 ) (4) 当测量系统入射的光子数为 c n 时，则第1路的光强为： I n 1 = c n i n 1 = 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 ) (5) 在第2路偏振片之后，光子状态为： u → ′ n 2 = 0.5 a n exp ( j φ n x ) x ^ (6) 则第二路的光强为： i n 2 = 0.25 a n 2 (7) 入射 u n 状态的光子数为 c n 时，则第2路的光强为： I n 2 = 0.25 c n a n 2 (8) 对于第3路，根据偏振片透光轴与x轴夹角为 θ ，可得到偏振片后的光子状态为： u ″ n 3 = 0.5 [ a n cos θ exp ( j φ n x ) + b n sin θ exp ( j φ n y ) ] r ^ θ (9) 在(9)式中， r ^ θ 表示沿偏振片透光轴方向的单位矢量，其表达式为 r ^ θ = cos θ x ^ + sin θ y ^ (10) 当第3路的偏振片方位角 θ = 45 ∘ 时，透过偏振片的光子状态为： u ″ n 3 = 0.25 2 [ a n exp ( j φ n x ) + b n exp ( j φ n y ) ] r ^ θ (11) 第3路偏振片后的光强为： i n 3 = 0.125 [ a n 2 + b n 2 + 2 a n b n cos δ n ] (12) 在(12)式中 δ n = φ n y − φ n x 。 当入射光子数为 c n 时，则偏振片后光强为： I n 3 = c n i n 3 = 0.125 c n [ a n 2 + b n 2 + 2 a n b n cos δ n ] (13) 对于第4路，波片后的光子状态为： u → ′ n 4 = 0.5 a n exp ( j φ n x ) x ^ + 0.5 b n exp [ j ( φ n y + 0.5 π ) ] y ^ (14) 可得到偏振片后的光子状态为： u ″ n 4 = { 0.5 a n cos θ exp ( j φ n x ) + 0.5 b n sin θ exp [ j ( φ n y + 0.5 π ) ] } r ^ θ (15) 当第4路的偏振片方位角 θ = 45 ∘ 时，偏振片后的光子状态为： u ″ n 4 = 0.25 2 { a n exp ( j φ n x ) + b n exp [ j ( φ n y + 0.5 π ) ] } r ^ θ (16) 此时光强为： i n 4 = 0.125 [ a n 2 + b n 2 + 2 a n b n cos ( φ n y + 0.5 π − φ n x ) ] = 0.125 [ a n 2 + b n 2 − 2 a n b n sin ( φ n y − φ n x ) ] = 0.125 [ a n 2 + b n 2 − 2 a n b n sin δ n ] (17) 当入射光子数为 c n 时，则加偏振片后光强为： I n 4 = 0.125 c n [ a n 2 + b n 2 − 2 a n b n sin δ n ] (18) 因为所有的光子状态相同，通过 I n 1 、 I n 2 、 I n 3 和 I n 4 的结果得出光子集合态的斯托克斯参量。并给出每个斯托克斯参量的计算公式。 s n 0 = I n 1 = 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 ) (19) s n 1 = 2 I n 2 − I n 1 = 0.5 c n a n 2 − 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 ) = 0.25 c n ( a n 2 − b n 2 ) (20) s n 2 = 2 I n 3 − I n 1 = 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 + 2 a n b n cos δ n ) − 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 ) = 0.5 c n a n b n cos δ n (21) s n 3 = I n 1 − 2 I n 4 = 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 ) − 0.25 c n ( a n 2 + b n 2 − 2 a n b n sin δ n ) = 0.5 c n a n b n sin δ n (22)
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user: 3. 光子集合与Stokes关系 如果进入偏振光测量系统的光子集合为 A ( c 1 ， c 2 ， c 3 ， ⋯ ) 的情况时，各光探测器输出电流分别为： I 1 = ∑ n I n 1 = 0.25 ∑ n c n ( a n 2 + b n 2 ) (23) I 2 = ∑ n I n 2 = 0.25 ∑ n c n a n 2 (24) I 3 = ∑ n I n 3 = 0.125 ∑ n c n [ a n 2 + b n 2 + 2 a n b n cos δ n ] (25) I 4 = ∑ n I n 4 = 0.125 ∑ n c n [ a n 2 + b n 2 − 2 a n b n sin δ n ] (26) (22)式至(25)式探测器输出信号 I 1 、 I 2 、 I 3 和 I 4 为光子集合的贡献。此时系统给出的斯托克斯参量为 S 0 = ∑ n I n 1 = 0.25 ∑ n c n ( a n 2 + b n 2 ) = ∑ n s n 0 (27) S 1 = ∑ n ( 2 I n 2 − I n 1 ) = 0.25 ∑ n c n ( a n 2 − b n 2 ) = ∑ n s n 1 (28) S 2 = ∑ n ( 2 I n 3 − I n 1 ) = 0.5 ∑ n c n a n b n cos δ n = ∑ n s n 2 (29) S 3 = ∑ n ( I n 1 − 2 I n 4 ) = 0.5 ∑ n c n a n b n sin δ n = ∑ n s n 3 (30) 由于系统输入的是光子集合，无法利用(26)~(29)结果得出集合中光子的斯托克斯参量。
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user: 4. 结论 根据以上推导分析，可分两种情况进行解释不同集合光子的偏振态的叠加。假设第一种情况是 c 1 个 u 1 = a 1 exp ( j φ 1 x ) x ^ + b 1 exp ( j φ 1 y ) y ^ 状态的光子和 c 2 个 u 2 = a 2 exp ( j φ 2 x ) x ^ + b 2 exp ( j φ 2 y ) y ^ 状态的光子，利用(26)-(29)式得出斯托克斯参量为： S ′ 0 = ∑ n s n 0 = 0.25 c 1 ( a 1 2 + b 1 2 ) + 0.25 c 1 ( a 2 2 + b 2 2 ) (31) S ′ 1 = ∑ n s n 1 = 0.25 c 1 ( a 1 2 − b 1 2 ) + 0.25 c 1 ( a 2 2 − b 2 2 ) (32) S ′ 2 = ∑ n s n 2 = 0.5 c 1 a 1 b 1 cos δ 1 + 0.5 c 2 a 2 b 2 cos δ 2 (33) S ′ 3 = ∑ n s n 3 = 0.5 c 1 a 1 b 1 sin δ 1 + 0.5 c 2 a 2 b 2 sin δ 2 (34) 如第二种情况是 c 3 个 u 3 = a 3 exp ( j φ 3 x ) x ^ + b 3 exp ( j φ 3 y ) y ^ 状态的光子和 c 4 个 u 4 = a 4 exp ( j φ 4 x ) x ^ + b 4 exp ( j φ 4 y ) y ^ 状态的光子，利用(26)~(29)式得出斯托克斯参量为： S ″ 0 = ∑ n s n 0 = 0.25 c 3 ( a 3 2 + b 3 2 ) + 0.25 c 4 ( a 4 2 + b 4 2 ) (35) S ″ 1 = ∑ n s n 1 = 0.25 c 3 ( a 3 2 − b 3 2 ) + 0.25 c 4 ( a 4 2 − b 4 2 ) (36) S ″ 2 = ∑ n s n 2 = 0.5 c 3 a 3 b 3 cos δ 3 + 0.5 c 4 a 4 b 4 cos δ 4 (37) S ″ 3 = ∑ n s n 3 = 0.5 c 3 a 3 b 3 sin δ 3 + 0.5 c 4 a 4 b 4 sin δ 4 (38) 针对光学偏振态的测试需求，对光子集合偏振态的理论研究，推导出光子集合与斯托克斯矢量的关系以及相应的计算公式，得到光子集合偏振态的斯托克斯四个矢量参数，如果适当选择 c 1 ~ c 4 、 a 1 ~ a 4 、 b 1 ~ b 4 、 δ 1 ~ δ 4 这些参数，可以使得 S ″ 0 = S ′ 0 、 S ″ 1 = S ′ 1 、 S ″ 2 = S ′ 2 和 S ″ 3 = S ′ 3 。虽然光子集合偏振态的构成有所不同，但是测量装置给出的结果却是相同的，这就是目前偏振态测量装置的特性。理论推导出光子集合偏振态与斯托克斯矢量的函数关系，对今后的偏振态测量技术有一定的指导意义。
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user: 摘要 本次采用prophet模型对自动售卖机进行不同时间序列长度的销量预测，对预测效果进行对比分析，同时考虑外部天气因素对销量的影响。并且对自动售卖机的异常值采用基于离差系数和小波分析相结合的方法进行识别处理。实验结果表明，随着时间序列长度的增加，总体预测的精度逐渐提高；对于单机预测，需要具体问题具体分析，不同机器对于时间序列长度的敏感性不同。这为企业应对市场需求变化提供了重要的科学依据。
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user: 1. 引言 商业预测是商业智能研究的重要问题之一。对于现代成熟企业而言，准确的预测商品的销售趋势能够很好的把握市场需求，为企业提供库存及营销方案的参考。随着新零售的发展，自动售卖机成为目前饱受关注的新领域。时间序列分析是自动售卖机销量预测的重要工具，在实际应用中，由于数据获取的限制，只能获得有限长度的历史数据，在这种情况下，能否建立可靠的预测模型还有待探讨。如何解决上述问题成为目前亟待解决的需求。 在自动售卖机的销量预测上，目前已经有了一定的研究。Tomas [ 1 ] 提出了监控系统获取产品的销售信息，通过不断对销售不佳的产品进行替换达到销售方案的优化。Feng-Cheng Lin [ 2 ] 等人将产品根据起销售业绩进行聚类，并通过决策树提取受欢迎产品的关键属性，最后用贝叶斯网络过滤销售产品。Hidetaka Sakai [ 3 ] 等人通过组合逻辑和多元回归预测模型来动态修正售货机销量预测的精度，已介于售货机制冷所消耗的能量。洪鹏，余世明 [ 4 ] 提出通过ARMA模型预测售货机受制约销量来补偿实际销量，再通过RBF神经网络进行销量预测。孙娜 [ 5 ] 等人通过考虑不同地理位置的影响，提出了基于灰色模型的销量预测研究。王庆阳 [ 6 ] 通过考虑间断性预测以及连续性预测对自动售卖机销量进行组合预测。 以上研究大部分是基于所有能获得的历史销售数据进行预测，而没有考虑影响自动售货机销量的外在因素以及不同时间序列长度对预测结果的影响，对于饮品自动售卖机而言，商品的销量往往受到强烈的温度、节假日、等因素影响，销量数据波动性较强。并且由于机器大小、故障等因素导致自动售卖机的销量会存在部分异常值。因此本文将利用某企业的销量时间序列数据以及获取到的外部环境数据，采用离差系数和小波变化结合的方法对异常值进行处理 [ 7 ]，并且基于不同时间序列长度采用prophet [ 8 ] 模型对自动售卖机进行单机预测以及总体预测，并将不同时序长度的预测结果进行对比评估。
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user: 2. 相关理论 2.1. 离差系数 离差系数能够反映样本的离散程度，为了体现距离中位数较大数据与较小数据的离散程度，本文提出上离差系数与下离差系数： s j = ( − 1 ) j − 1 ∑ ​ ( x m − x j i ) 2 n j c v j = s j x m j = 1 ， 2 其中 x m 表示中位数， x 1 i 表示大于中位数的数据， x 2 i 表示小于中位数的数据， c v 1 表示上离差系数， n 1 表示 x 1 i 的个数。 1) 阈值确定 根据上述公式计算cv 1 以及cv 2 ，设定安全系数k 1 、k 2 ，得到上下阈值 k 1 ∗ c v 1 ， l 2 ∗ c v 2 。 2) 异常值识别 b i = ( x i − x m ) / x m 其中 x i 表示原始序列的值， x m 表示中位数，当 b i 不在上下阈值范围内则为异常值。 3) 异常值处理 采用所在周(weekday)的饮品销量的平均值进行替换。 2.2. 小波变换 对于销量数据，其时间序列常具有周期性以及趋势性，只采用上下离散系数阈值方法进行处理只能识别极端异常值，而采用小波变换相结合得方法能够挖掘出时序数据的周期性以及趋势性。 对任意的 x ( t ) ∈ L 2 ( R ) ，称： W T x ( α ， τ ) = 1 a ∫ x ( t ) φ ( t − τ a ) d t 为一维信号x(t)依赖于参数a和τ的一维连续小波变换。 小波逆变换： X ( t ) = 1 c φ ∫ 0 + ∞ d a a 2 ∫ 0 + ∞ W T x ( a ， τ ) 1 a φ ( t − τ a ) d τ 经过小波变换和逆变换，可实现小波的分解与重构，从而达到去噪的目的。 1) 采用上述公式得到去噪后的时间序列 2) 阈值确定 采用局部计算上离差系数与下离差系数，利用左右相邻的15条数据进行离差系数的计算，当左右相邻数据一方不足15条时，则选取全部数据。中位数用重构后的序列替代。设定安全系数k 1 、k 2 。 3) 异常值识别 c i = ( x i − y i ) / y i 其中 x i 表示原始序列的值， y i 表示重构后序列的值，当 c i 不在上下阈值范围内则为异常值。 4) 异常值处理 采用小波分解与重构后得到的新时间序列对应的值替换。 2.3. Prophet模型 Prophet采用的也是时间序列趋势分解的模型，得到三个部分：trend (趋势项)，seasonality (周期性，包括年周期，月周期，周周期以及日周期等)，holidays (节假日影响因子)，可以用以下式子表示： y ( t ) = g ( t ) + s ( t ) + h ( t ) + ϵ ( t ) 其中 g ( t ) ， s ( t ) ， h ( t ) 分别表示趋势项、周期项、节假日项，最后一项表示整个模型中的不适应的残差部分。Prophet也是对模型的三个部分分别建模，最后组合生成预测数据。 1) 趋势成分 趋势部分的实现主要应用两种模型，一种饱和增长模型，一种分段线性模型； 饱和增长模型公式： g ( t ) = c ( t ) 1 + exp ( − ( k + a ( t ) T δ ) ) ( t − ( m + a ( t ) T γ ) ) 分段线性模型公式： g ( t ) = ( k + a ( t ) T δ ) t + ( m + a ( t ) T γ ) 其中k为增长率， δ 为增长率的变化量，m是偏置参数，在该模型中均为随时间t变化的函数。 2) 周期部分 Prophet对周期性因子部分的处理采用的是傅里叶级数，并且可以手动调整傅里叶级数的阶数N。 s ( t ) = ∑ 1 N ( a n cos ( 2 π n t P ) + b n sin ( 2 π n t P ) ) 其中P表示时间序列的周期，当周期为年时，P的值一般为365.25，当周期为周时，P值一般为7。 3) 节假日部分 节假日部分采用自回归矩阵进行计算： z ( t ) = [ 1 ( t ∈ D 1 ) ， ⋯ ， 1 ( t ∈ D L ) ] h ( t ) = z ( t ) κ κ ~ n o m a l ( 0 ， v 2 ) 其中i表示每一个节日， D i 为每年这个节日的日期。V表示节假日灵活度参数，其值越大，表示节假日对模型的影响越大。 4) 额外回归量 对于额外回归量，可以使用Add_regressor()的方法将其添加到模型的线性部分。具有回归量的值的列需要添加到拟合和预测数据框中。Add_regressor()可以将另一个时间序列作为回归量，但是预测的值在另一个时间序列中必须是已知的，如果未知，可以先对该部分时间序列进行预测。