【摘 要】
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位置区域分析与计算是运营商大数据位置分析领域的重要技术。随着行业应用需求激增，大数据平台位置中心配置了大量的区域场景，存在区域面积大、关联基站多、区域重叠计算等问题，导致区域客流计算效率低。为改变目前粗放、割裂的区域管理模式，本研究基于大数据和AI技术创新性提出了区域网格融合计算模型，该模型首先基于政府行政城市管辖区域或规则形状进行区域网格划分，然后通过区域管理工具进行区域网格融合后的实时和离线分
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位置区域分析与计算是运营商大数据位置分析领域的重要技术。随着行业应用需求激增，大数据平台位置中心配置了大量的区域场景，存在区域面积大、关联基站多、区域重叠计算等问题，导致区域客流计算效率低。为改变目前粗放、割裂的区域管理模式，本研究基于大数据和AI技术创新性提出了区域网格融合计算模型，该模型首先基于政府行政城市管辖区域或规则形状进行区域网格划分，然后通过区域管理工具进行区域网格融合后的实时和离线分析，有效降低区域计算复杂度。方案采用区域网格客流算法，能够扩展和增强区域客流分析和客流预测能力，提升区域客流计算效率，可应用于旅游、交通等行业大数据产品的相关位置区域分析场景。
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目的 探讨SPECT/CT结合乳果糖氢呼气试验（LHBT）在肠易激综合征（IBS）患者小肠细菌过度生长（SIBO）的临床应用价值。方法 采用SPECT/CT扫描仪及手持式微型氢呼气检测仪对134例IBS患者（IBS组）及13例对照组进行SPECT/CT及LHBT检查，记录氢呼气值升高0.005‰的时间，对获得的SPECT/CT图像采用半定量分析法得到核素口盲通过时间（OCTT），并进行统计分析。结
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