金融科技推动新质生产力发展研究综述

金融科技是以新兴科学技术为驱动力开展金融创新。作为连接科技创新与金融市场的桥梁,金融科技的发展水平不仅对核心主导产业、战略性新兴产业和未来产业影响深远,对新质生产力的提升也至关重要。近年来,国内外学界对金融科技和新质生产力的内涵、测度及金融科技推动新质生产力发展等方面问题进行了研究。梳理相关研究成果,不仅有利于未来进一步推进金融科技与新质生产力发展的理论研究,还有利于提高其在实践领域中的运用。

加速康复外科理念联合精细化管理对卵巢癌根治术患者术中生理应激及并发症的影响

目的:探讨加速康复外科理念联合精细化管理对卵巢癌根治术患者术中生理应激及并发症的影响。方法:选取2022年2月-2023年10月于本院行卵巢癌根治手术的患者100例随机分为两组,分别给予常规护理(常规组),加速康复外科理念联合精细化管理护理(观察组),比较两组术中生理应激及并发症发生情况。结果:手术时间、术中出血量两组无差异(P>0.05);观察组麻醉后5min心率(72.8±5.7次/min)、舒张压(65.7±7.2 mmHg)及收缩压(114.6±8.7 mmHg)均低于常规组(84.8±6.6次/min、81.1±8.8 mmHg、140.1±12.9 mmHg),术后并发症发生率(6.0%)低于常规组(20.0%)(均P<0.05)。结论:采用加速康复外科理念联合精细化管理对卵巢癌根治术患者进行护理干预,能够有效减轻患者术中生理应激,降低术后并发症发生率。

数字经济赋能我国经济高质量发展策略选择

数字经济是一种以数据为关键生产要素的新型经济形态,其具有高创新性、强渗透性和高覆盖性,已日益成为全球经济发展的新动能。数字经济可以通过提高全要素生产率,加快产业结构升级速度,激发市场主体活力来助推经济高质量发展。近年来,我国数字经济发展迅速,但还存在大而不强、快而不优等问题。数字经济赋能我国经济高质量发展,既要加强顶层设计,深入推进数字经济与实体经济融合,又要构建协同技术创新体系,同时还要加快数字基础设施和制度建设。

浅谈气象服务在智慧农业与生态环境中的作用

在现代农业和生态环境管理中,气象服务扮演着至关重要的角色。随着科技的发展,气象信息对智慧农业的支持尤为显著,它不仅有助于作物规划和灌溉系统的优化,还能有效监控气候条件以预防害虫侵害。此外,气象服务在维护生态平衡中也起到了关键作用,如监测空气质量、提供自然灾害的早期预警,以及研究气候变化对生态系统的长远影响。通过集成气象数据与先进的农业技术,农业生产者能够实施更为精准的农作物管理策略,从而提高产量并促进农业的可持续发展。气象技术的不断进步,如遥感监测和大数据分析,进一步加强了这一领域的应用效果,为农业部门提供了强有力的支持和合作机会。

基于风险管理理论在手术室危险品管理中的应用

探讨风险管理理论在手术室危险品管理中的应用,评价基于风险管理理论手术室危险品管理制度的效果。方法:设定2020年2月-2022年2月,对我院手术室18名护理人员实行常规手术室危险品管理制度,该时间阶段为对照组。2020年2月-2022年2月,对我院手术室这18名护理人员实行基于风险管理理论手术室危险品管理制度,该时间阶段为观察组。观察比较两组危险品认知情况和危险品防护行为情况。结果:两组危险品认知情况比较,观察组危化品定义、常用种类、主要成分、储存条件、领取发放流程和危害的认知率均明显高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);两组危险品防护行为情况比较,观察组在操作时有防护意识、正确使用防护工具、及时上报溢出和正确处理溢出等防护行为的正确率,均明显高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:将风险管理理论应用于手术室危险品管理中,能够明显提高手术室护士对于手术室危险品的认知情况,能有效提高手术室危险品防护行为的正确率,这对于规范手术室危险品管理,降低不良安全事件的发生有着重要的意义。

基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学分析不同机器学习模型预测非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移的价值

目的探讨基于治疗前18氟-脱氧葡萄糖(^(18)F-FDG)正电子发射断层显像术(PET)/CT影像组学预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者隐匿性淋巴结转移(OLM)的价值,分析不同机器学习模型对预测结果的影响。方法回顾性选取2019年1月至2023年5月于宁波明州医院行^(18)F-FDG PET/CT检查并行根治性手术及系统性淋巴结清扫的NSCLC患者324例(男186例,女138例,年龄36~85岁),其中OLM阴性258例,阳性66例。采用随机数字表法按7:3比例将患者分为训练集(226例)与验证集(98例)。使用LIFEx 7.4.3软件提取病灶PET/CT影像组学特征,采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法进行特征筛选,构建3种机器学习模型:逻辑回归(LR)模型、支持向量机(SVM)模型、随机森林(RF)模型。采用ROC曲线分析评估各种模型的预测效能,并采用决策曲线(DCA)分析各种模型的临床价值。结果从PET/CT图像中共提取出250个影像组学特征,经LASSO算法最终筛选出8个组学特征,包括4个PET特征[直方图(HISTO)_均匀性(Uniformity)、灰度共生矩阵(GL-CM)_差熵(DE)、灰度游程长度矩阵(GLRLM)_短行程低灰度强调(SRLGLE)、灰度区域大小矩阵(GLSZM)_小区域低灰度强调(SZLGLE)],4个CT特征[形态(MORPH)_质量中心偏移(CMS)、HISTO_四分位离散系数(QCD)、HISTO_最大直方图梯度(MHG)、GLSZM_大区域强调(LZE)]。在构建的3种机器学习模型中,以SVM模型预测效能最优,其在训练集及验证集中的AUC分别为0.846、0.849;LR模型在训练集与验证集中的AUC分别为0.696、0.711;RF模型在训练集与验证集中的AUC分别为0.943、0.568,存在明显的过拟合现象。DCA分析显示,SVM模型及LR模型均具有较好的净获益与临床价值。结论基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学分析可有效预测NSCLC患者是否存在OLM,SVM模型预测性能最佳,可辅助临床决策及制定个性化治疗方案。

基于FAHP-灰色关联法的飞机结构修理方案选择

飞机结构修理对于保障飞机的安全运行具有重要意义,为从若干结构修理方案中选取最优方案,运用何种决策方法对决策有效性起着决定性作用。为避免维修飞机的数据缺失和信息掌握不完善等情况对决策的影响,将改进的模糊层次分析法与灰色关联法相结合,充分利用现有数据和专家意见进行飞机结构修理方案决策。首先运用改进的模糊层次分析法计算出各影响因素对方案层的权重,再结合灰色关联法计算方案层的关联度值并将结果进行排序,关联度最大的方案即为最佳修理方案。该方法对飞机结构的修理决策具有重要的指导意义和工程应用价值。

基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学的机器学习模型预测非小细胞肺癌病理分化程度的价值

目的:探讨基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学的不同机器学习模型预测非小细胞肺癌(NSCLC)病理分化程度的价值。方法:回顾性纳入2019年1月至2023年8月于宁波明州医院行18F-FDG PET/CT检查并行根治性手术的325例NSCLC患者(男191例,女134例,年龄40~85岁),其中非低分化(高、中分化)NSCLC患者157例,低分化NSCLC患者168例。采用随机法,按7:3比例将患者分为训练集(227例)与验证集(98例)。使用LIFEx 7.4.3软件提取原发肿瘤病灶PET/CT影像组学特征,采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法及10倍交叉验证进行特征筛选,构建7种机器学习模型:决策树(DT)模型、随机森林(RF)模型、K最近邻(KNN)模型、朴素贝叶斯(NB)模型、极限梯度提升(XGBoost)模型、支持向量机(SVM)模型及Logistic回归(LR)模型。采用ROC曲线分析评估各种模型的预测效能。结果:从^(18)F-FDG PET/CT图像中共提取250个影像组学特征,经LASSO算法及10倍交叉验证最终筛选出10个最佳组学特征,在构建的7种机器学习模型中,DT、RF、XGBoost模型在训练集中的AUC分别为0.858、0.951、0.936,在验证集中分别降至为0.594、0.694、0.668,存在明显的过拟合现象。KNN、NB、SVM、LR模型在训练集中的AUC分别为0.773、0.759、0.801、0.761,在验证集中的AUC分别为0.680、0.668、0.726、0.688,具有较强的泛化能力及稳定性。Delong检验显示,在训练集及验证集中,KNN、NB、SVM、LR模型两两间AUC值比较差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学的机器学习模型可有效地预测NSCLC患者病理分化程度,KNN、NB、SVM、LR模型在训练集和验证集中均具有较高的AUC值,可辅助临床决策及制定个性化治疗方案。

中国用药教育文献计量可视化分析

目的:探讨中国用药教育的发展进程、研究热点和前沿趋势,为进一步开展用药教育研究提供参考。方法:检索2000年1月-2023年2月发表在中国知网、维普和万方数据库的用药教育相关文献,利用CiteSpace 6.1.R6软件和Excel 2019软件进行可视化分析。结果:共纳入2475篇文献,中国用药教育相关发文量目前基本处于平稳推进状态;发文量最多的机构是首都医科大学宣武医院,发文量最多的作者是甄健存;高频关键词包括“临床药师”“药学监护”“药学服务”等;聚类分析主要生成了10个关键词聚类标签;关键词突现分析得到前17位突现关键词,提示近年来用药教育侧重于药物重整,通过开设药师门诊、加强药师干预达到药学监护目的。结论:用药教育已逐渐成为药学服务的重要内容,用药教育研究在方法学上仍有不足。寻求适宜的测量工具、探索代表性样本、完善研究相关要素、丰富用药教育种类及内容,对于保障用药安全意义重大。

河南省油料重点龙头企业的调查与思考

油料是关系国计民生的重要农产品,是食用植物油和植物蛋白的重要来源。近年,我国植物油和植物蛋白缺口较大,国际依赖度高,因此,提升我国的油料稳定供给能力十分重要。河南省作为全国油料生产第一大省,培育油料龙头企业对推进全省油料产业的高质量发展至关重要。

规范推进我国政府与社会资本合作(PPP)模式研究

自2014年我国大力推广PPP模式以来,PPP模式在推动我国经济发展和体制改革方面取得了一定的预期成果,但也产生了明股实债、建设成本不参与绩效考核、政府过度担保、运营虚置等泛化异化问题,积累了诸多隐性风险。为此,财政部、国资委等部门相继发布了一系列文件,严格规范PPP项目管理。规范推进我国PPP模式发展,必须准确把握PPP模式科学内涵,树立项目资本金股权投资理念,切实引入第三方机构评价项目绩效,同时还要完善政府保证机制,提高政府履约能力。

我国PPP模式发展的现存问题及对策研究

近两年,PPP模式在我国受到了前所未有的关注,国务院、财政部、发改委以及各地方政府陆续出台了数十个文件,在我国公共基础设施建设中积极推广PPP模式。运用PPP模式,对于促进我国经济转型升级、加快新型城镇化建设、深化财税体制改革具有重要意义。经过多年的探索,我国的PPP项目从无到有,在基础设施建设中已初见成效。尽管如此,我国PPP模式发展中仍存在发展质量低下、政府和市场边界不清、风险分担机制不合理等诸多问题。为此,我国必须采取相应措施不断对PPP模式进行规范,以保证其健康可持续发展。

破解我国科技型中小企业融资难问题研究——基于新三板视角

近年来,我国科技型中小企业发展迅速,但与发达国家相比,依然存在许多问题,发展相对滞后。制约我国科技型中小企业发展的关键问题是资金匮乏,破解融资难问题是解决科技型中小企业诸多问题中的重中之重。新三板市场可以为科技型中小企业发展提供良好的融资渠道,不仅能有效解决科技型中小企业融资难问题,还能改善治理结构,促进企业规范化运营,推动科技型中小业不断成长壮大并实现可持续性发展。

依托职教集团培养金融高素质技术技能型人才

近年来,党和政府不断强调高素质技术技能型人才培养的重要性,并将其作为职业教育深化改革的目标。与其他行业一样,我国金融行业高素质技术技能型人才也很缺乏。金融高职教育作为高等教育体系中的一个重要组成部分,为社会发展培养急需的金融高素质技术技能型人才迫在眉睫。

河南花生生产的回顾与展望

回顾了河南省花生种植历史的发展，栽培技术的进步，品种的更新换代状况；提出了河南省花生生产可持续发展的基本思路。

基于工作过程导向的《国际结算》课程改革

"工作过程导向"教学模式有利于培养学生的职业能力和职业素养,适合于《国际结算》课程的自身特点,符合其教学要求。基于工作过程导向对《国际结算》课程目标定位、课程内容、教学方法以及考评体系四个方面进行改革,对取得《国际结算》课程良好的教学效果具有重要意义。

双缺口模型与东北老工业基地的引资战略选择

钱纳里等人提出的双缺口模型为发展中国家引进外资提供了理论基础,目前东北老工业基地引进外资不应单纯局限于弥补储蓄缺口和外汇缺口的层次上,而应转向以弥补其他缺口为主。东北地区应利用自身优势,加大引资力度,促进产业结构调整和快速升级。

政府与社会资本合作(PPP)模式研究综述

PPP模式通过有效发挥公共部门和社会资本的各自优势,能够安排和解决公共产品与服务供给中所存在的资金、技术和管理等方面的问题。自产生以来,国内外学界不乏对其内涵、风险分担、推广路径、资产证券化以及在行业领域的具体运用等相关问题的研究。梳理这些研究,不仅有利于今后对政府与社会资本合作模式理论的深入研究,还有利于进一步推进其在实践领域中的运用,对公共产品的供给速度和供给效率的提高也能起到助推作用。

完善吉林省科技金融风险控制机制的建议——基于金融机构视角

吉林省在科技金融风险控制中存在诸如科技金融风险控制运作模式不成熟、风险投资发展滞后、政策支持力度不足、科技保险发展缓慢、专业科技保险公司依然空白等一系列问题。由于科技金融风险是各类金融机构在为科技型企业提供金融服务时所产生的风险,因此,作为吉林省科技金融风险控制中至关重要的主体——金融机构必须不断加强自身建设,提高科技银行风险管理能力,充分发挥保险公司的科技金融风险保障功能和风险投资的分担作用,多方面着力完善吉林省金融机构的科技金融风险控制机制。