1、能否简单谈下您的职业教育经历?Could you briefly talk about your professional education backgrounds?我的建筑学本科是在天津城市建设学院念的,但刚念到三年级的时候就觉得不对了,我完全不能相信当时学校里教的这套东西,这让...1、能否简单谈下您的职业教育经历?Could you briefly talk about your professional education backgrounds?我的建筑学本科是在天津城市建设学院念的,但刚念到三年级的时候就觉得不对了,我完全不能相信当时学校里教的这套东西,这让我非常痛苦。一次偶然的机会看到《非常建筑》这本书,于是我去北京找到了张永和老师,大学的后两年几乎就是在"非常建筑工作室"度过的,非常建筑工作室是我的建筑学教育启蒙。展开更多
准确预测天然气井产量对开发决策优化具有重要意义.现有预测方法大多侧重整体建模,难以适应天然气井“增产—稳产—减产”的生命周期演变特征;且现有数据驱动模型大多忽略储层渗流场随时间演化的物理规律,难以准确反映物性的时序变化....准确预测天然气井产量对开发决策优化具有重要意义.现有预测方法大多侧重整体建模,难以适应天然气井“增产—稳产—减产”的生命周期演变特征;且现有数据驱动模型大多忽略储层渗流场随时间演化的物理规律,难以准确反映物性的时序变化.本文从生命周期视角出发,提出气井产量预测方法(Full life cycle gas production forecast model,FGPM).首先,通过断点检测算法划分气井生命周期,结合产量相对波动率判别气井生产阶段;随后,构建基于编码-解码结构的预测模型,针对生产阶段进行特征匹配训练,并集成为全生命周期模型;最后,从模型超参数优化和渗流规律融合两方面展开模型优化.实验证明:(1)全生命周期模型相较于单一周期模型预测精度更高.与LSTM、GRU、TCN和TimeMixer等方法对比,FGPM的预测精度分别提升了28.47%、26.55%、29.63%和41.20%.(2)面向FGPM设计的优化措施对模型性能提升起正向作用:(a)优化超参数后的模型,其百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低了9.9%、16.2%和19.4%;(b)融合渗流规律约束的FGPM,其MAPE仅为4.874479%,模型性能得到进一步提升.展开更多
目的研究胰岛素抵抗代谢评分(metabolic score for insulin resistance,METS-IR)与胆石症患病风险的关联性。方法收集2015—2020年在重庆市、北京市共4家医院健康管理中心接受健康检查的研究对象数据,采用多因素logistic回归模型分析不...目的研究胰岛素抵抗代谢评分(metabolic score for insulin resistance,METS-IR)与胆石症患病风险的关联性。方法收集2015—2020年在重庆市、北京市共4家医院健康管理中心接受健康检查的研究对象数据,采用多因素logistic回归模型分析不同中心METS-IR与胆石症患病风险的相关性,并对4家中心的结果进行meta分析合并。结果本项目共纳入543371名研究对象,胆石症患病率为8.05%。多因素logistic回归分析结果显示,METS-IR与胆石症患病风险呈正相关,METS-IR每增加一个单位,胆石症患病率增加3.5%(OR=1.035,95%CI:1.027~1.042)。将METS-IR根据四分位数转化为分类变量后,结果显示最高四分位数组的胆石症患病率是最低四分位数组的2.268倍(OR=2.268,95%CI:1.827~2.709)。在不同的年龄、性别和胆石症分型亚组中,METS-IR与胆石症患病风险仍呈显著正相关。结论胰岛素抵抗会显著增加胆石症患病风险,未来应为胰岛素抵抗高风险人群进行筛查,早期发现病人,降低胆石症疾病负担。展开更多
摘要1、能否简单谈下您的职业教育经历?Could you briefly talk about your professional education backgrounds?我的建筑学本科是在天津城市建设学院念的,但刚念到三年级的时候就觉得不对了,我完全不能相信当时学校里教的这套东西,这让我非常痛苦。一次偶然的机会看到《非常建筑》这本书,于是我去北京找到了张永和老师,大学的后两年几乎就是在"非常建筑工作室"度过的,非常建筑工作室是我的建筑学教育启蒙。
摘要准确预测天然气井产量对开发决策优化具有重要意义.现有预测方法大多侧重整体建模,难以适应天然气井“增产—稳产—减产”的生命周期演变特征;且现有数据驱动模型大多忽略储层渗流场随时间演化的物理规律,难以准确反映物性的时序变化.本文从生命周期视角出发,提出气井产量预测方法(Full life cycle gas production forecast model,FGPM).首先,通过断点检测算法划分气井生命周期,结合产量相对波动率判别气井生产阶段;随后,构建基于编码-解码结构的预测模型,针对生产阶段进行特征匹配训练,并集成为全生命周期模型;最后,从模型超参数优化和渗流规律融合两方面展开模型优化.实验证明:(1)全生命周期模型相较于单一周期模型预测精度更高.与LSTM、GRU、TCN和TimeMixer等方法对比,FGPM的预测精度分别提升了28.47%、26.55%、29.63%和41.20%.(2)面向FGPM设计的优化措施对模型性能提升起正向作用:(a)优化超参数后的模型,其百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低了9.9%、16.2%和19.4%;(b)融合渗流规律约束的FGPM,其MAPE仅为4.874479%,模型性能得到进一步提升.
摘要目的研究胰岛素抵抗代谢评分(metabolic score for insulin resistance,METS-IR)与胆石症患病风险的关联性。方法收集2015—2020年在重庆市、北京市共4家医院健康管理中心接受健康检查的研究对象数据,采用多因素logistic回归模型分析不同中心METS-IR与胆石症患病风险的相关性,并对4家中心的结果进行meta分析合并。结果本项目共纳入543371名研究对象,胆石症患病率为8.05%。多因素logistic回归分析结果显示,METS-IR与胆石症患病风险呈正相关,METS-IR每增加一个单位,胆石症患病率增加3.5%(OR=1.035,95%CI:1.027~1.042)。将METS-IR根据四分位数转化为分类变量后,结果显示最高四分位数组的胆石症患病率是最低四分位数组的2.268倍(OR=2.268,95%CI:1.827~2.709)。在不同的年龄、性别和胆石症分型亚组中,METS-IR与胆石症患病风险仍呈显著正相关。结论胰岛素抵抗会显著增加胆石症患病风险,未来应为胰岛素抵抗高风险人群进行筛查,早期发现病人,降低胆石症疾病负担。