【摘 要】
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目前,蜂窝移动网络数据用量预测技术与方法上,主要采用统计和深度学习方法,由于用户的蜂窝移动网络数据用量变异较大,所以将可能有较大的蜂窝移动网络数据用量估计误差.因此,本文研究提出一套蜂窝移动网络数据用量预测方法,分析目标客户前几个周期的蜂窝移动网络数据用量集合,预测目标客户下一周期的蜂窝移动网络数据用量,并可依估计的蜂窝移动网络数据用量提供营销信息予客户,增加客户对蜂窝移动网络数据用量的购买量,降低客户费率,增加移动网络运营商收入,建立双赢.在实验中,本研究取得7月份56万个用户记录进行分析,并与传统预测
【机 构】
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福州大学计算机与大数据学院,福建 福州 350108
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目前,蜂窝移动网络数据用量预测技术与方法上,主要采用统计和深度学习方法,由于用户的蜂窝移动网络数据用量变异较大,所以将可能有较大的蜂窝移动网络数据用量估计误差.因此,本文研究提出一套蜂窝移动网络数据用量预测方法,分析目标客户前几个周期的蜂窝移动网络数据用量集合,预测目标客户下一周期的蜂窝移动网络数据用量,并可依估计的蜂窝移动网络数据用量提供营销信息予客户,增加客户对蜂窝移动网络数据用量的购买量,降低客户费率,增加移动网络运营商收入,建立双赢.在实验中,本研究取得7月份56万个用户记录进行分析,并与传统预测方法进行比较,证实此方法确实较为优越,且平均正确率可达87.97%.
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目的:探讨急诊优质护理在救治急性心肌梗死中的作用.方法:2019年9月~2020年10月收治的急性心肌梗死患者100例为研究对象,随机将其分成参照组和实验组,各50例.参照组实施常规急诊护理,实验组实施急诊优质护理,比较两组患者临床抢救效果及复发率.结果:实验组急救时间、球囊扩张时间及住院时间皆明显优于参照组,差异具有统计学意义(P < 0.05).术后对两组患者采取12个月的跟踪随访,实验组组患者复发率为8%(4/50)明显低于参照组复发率为54%(27/50),差异具有统计学意义(P < 0.05).
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目的:观察在车祸外伤院前急救护理中使用集束化护理管理方法所取得的应用效果.方法:选取于2020年1月份至2021年1月份在医院中接受车祸外伤院前急救治疗的70例患者,随机分组法,每组35例.常规护理管理法用于对照组,集束化护理管理法用于观察组.结果:观察组抢救成功率高于对照组,急救指标优于对照组(P<0.05).结论:在车祸外伤院前急救护理中使用集束化护理管理方法,有助于缩短现场处置时间,提升抢救成功率,优化急救指标.
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