老年炎症性肠病的特征及生物制剂/小分子制剂治疗现状

随着全球人口老龄化,老年炎症性肠病(inflammatory bowel disease,IBD)的发病率和患病率逐年增加。与中青年IBD相比,老年IBD患者具有独特的临床表现、自然病程、较高的共病率、多重用药等情况,使老年IBD患者的诊断和治疗更具有挑战性。随着生物制剂及小分子制剂时代的到来,越来越多的IBD患者达到了黏膜愈合,甚至改变了IBD病程。鉴于老年IBD患者的特征,生物制剂/小分子制剂在老年IBD患者中的疗效和安全性至关重要。本文就老年IBD的临床表现,疾病表型等特点进行综述。重点阐述生物制剂和小分子口服药在老年IBD患者中的疗效和安全性。

生动践行新闻“四力” 守好地方舆论主阵地——第34届中国新闻奖地市媒体获奖情况分析报告

第34届中国新闻奖结果于2024年11月7日揭晓,全国共373件作品获奖,其中特别奖4件、一等奖75件、二等奖109件、三等奖185件。在20个参评项目中,国际传播获奖比例最高,占到了总获奖数的10.19%;重大主题报道、消息这两个类别的获奖比例也占到了将近10%;新闻漫画、副刊作品、应用创新这三个类别的获奖比例最低,仅1.61%(见表1)。

城市轨道交通车站客流状态采集范围

随着城市化进程的不断推进,迅猛增加的轨道交通客流对客运组织管理提出了更高的要求。目前,虽然多样化的视频采集设备已广泛应用于地铁客流监测中,但是对视频监测范围缺乏统一的标准规范导致监控设备布设随意性大、客流采集无法满足监测需求,鉴于此,开展了对轨道交通车站客流状态数据采集范围的研究。首先,阐述了客流状态采集范围的概念和影响因素;其次,分析轨道交通车站不同功能区域的数据采集参数类型,以全面性及精度最优为目标,构建了不同功能区域的采集范围模型,并给出模型中参数权重的计算方法和模型求解方法;最后,以北京西直门地铁站为研究对象进行实例分析,给出其不同功能区客流状态数据的最优采集范围。研究结果可为交通流数据的获取提供有效的技术支持和保障。

货运场站机动车污染物排放监测及污染特征研究

货运场站是大量货车的集散场地,在交通基础设施中属于车辆尾气排放高污染区。通过对货运场站机动车污染物排放的实时监测获得了货运枢纽的环境基础数据。研究了场站内货物装卸区、内部道路交叉口以及出入口等3种功能区域的排放特征,发现氮氧化物和颗粒污染物浓度与车流量呈显著性正相关;车流量中大中型货车的通行比例对氮氧化物和颗粒物排放影响显著;叉车作业时增加污染物排放是场站内装卸区域污染较重的重要原因。

水蛭抗凝血作用实验研究

目的 :观察水蛭对正常和高凝动物血液流变学及凝血系统的影响。方法 :小鼠连续给不同剂量药物后,以剪尾法测定出血时间(BT),以毛细管法测定凝血时间(CT),摘眼球取血测定凝血酶原时间(PT),活化部分凝血酶时间(APTT),凝血酶时间(TT)以及纤维蛋白原(Fibg)的含量;尾静脉注射鞣花酸溶液,测定BT和CT。大鼠连续给不同剂量药物后,舌下静脉注射鞣花酸溶液,测定全血黏度和血浆黏度以及血浆凝血时间APTT、PT、TT以及Fibg的含量。结果:水蛭能显著延长正常和高凝小鼠BT和CT,显著延长正常小鼠PT和APTT,显著降低高凝大鼠全血黏度和血浆黏度,显著延长PT、APTT和TT。结论:水蛭能显著改善血液流变学,有抗凝血作用。

基于机器视觉的安全帽自动识别技术研究

施工区中部分作业人员安全意识缺乏,不佩戴安全帽作业情况时有发生。采用机器视觉的相关方法对安全帽自动识别技术进行深入研究,在图像预处理基础上,首先利用混合高斯模型进行前景检测,然后通过对连通域的处理判断其是否属于人体,最后在定位到的人体头部区域实现安全帽的自动识别。施工区实地实验结果表明,该方法准确率高、环境适应性强,适于在施工区推广应用。

视觉显著运动目标初始定位方法

视频图像跟踪算法中,手动核准目标初始参数困难、精度不高且易导致跟踪失效,针对以上问题,提出一种利用人眼视觉获取显著运动目标中心位置并提取尺寸的方法。该方法结合图像亮度及视频前后帧运动特征,可自适应获取人眼敏感运动目标最佳中心点及区域范围。仿真结果表明,该方法能准确定位显著运动目标,在背景运动或与目标差距较小时仍具有良好的性能。

基于BERT和CNN的致病剪接突变预测方法

遗传诊断中的一个关键挑战是评估与剪接相关的致病遗传突变.现有致病剪接突变预测工具大多基于传统的机器学习方法,主要依赖人工提取的剪接特征,从而限制预测性能的提升,尤其对于非经典剪接突变,性能较差.因此,文中提出基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和CNN(Convolutional Neural Network)的致病剪接突变预测方法(BERT and CNN-Based Deleterious Splicing Mutation Prediction Method,BCsplice).BCsplice中BERT模块可全面提取序列的上下文信息,与提取局部特征的CNN结合后,可充分学习序列的语义信息,预测剪接突变致病性.非经典剪接突变的影响往往更依赖序列上下文的深层语义信息,通过CNN将BERT的多级别语义信息进行组合提取,可获得丰富的信息表示,有助于识别非经典剪接突变.对比实验表明BCsplice性能较优,尤其是在非经典剪接区表现出一定性能优势,有助于识别致病剪接突变和临床遗传诊断.

频域多尺度图像显著区域提取方法

针对显著区域提取算法中不能保留图像边缘及内部细节不充实等问题,提出一种基于频域的多尺度提取方法。对图像在不同分辨率尺度下进行傅里叶变换并计算剩余频谱,以此去除冗余得到显著信息,经反变化归一化得到显著图像。仿真实验结果表明所提出方法可行有效,具有良好的视觉效果,在保留显著区域边缘的同时能均匀突出整个显著目标,在受试者工作特性曲线下面积(ROC)评价方法上也取得了较好的实验结果。

普通高等学校非学历教育的现状及对策探析

当前普通高校急需转变发展方式,发展非学历教育是一个很好的选择。非学历教育可以为社会培养很多实用人才,但目前普通高校发展非学历教育存在诸多问题,如思想认识不到位、教育模式落后、招生方式有误等。因此对普通高校非学历教育的发展进行探析具有现实意义。

浅析我国开放式基金业绩持续性的影响因素

大多数基金投资者在选择基金时会关注当前和过去的业绩,希望通过当前和过去业绩来预测未来业绩是否优异,即基金业绩持续性问题。本文通过综合分析国内外研究,说明我国基金产业存在业绩持续性,并从基金规模、基金管理费、基金投资风格、基金持股换手率和基金经理能力等方面分析与基金业绩持续性的关系,本文所得的定性结论对于深入实证研究和实际操作具有一定借鉴作用。

响应动态需求的灵活型公交路径优化调度模型

为解决灵活公交乘客需求差异性大、实时变化性大的问题,提出一种考虑乘客动态需求的灵活公交路径优化调度模型.在已知乘客预约需求量、车辆载客容量、车队规模等条件下,根据乘客需求动态变化特征对接驳行程时间进行实时迭代更新,将车辆的运营成本(车辆行驶时间)和乘客的时间成本(乘客上车前等待车辆的时间、实际到达时间与期望到达时间之间的差值)最小化作为目标,构建了考虑乘客动态需求的灵活型公交路径优化调度模型,并采用基于引力模型的启发式算法进行求解.最后,通过实例分析验证了模型和算法的可行性.结果表明:对随机产生的15个需求点的102个出行需求,全部服务完成所需车辆为17~21辆,平均每辆车的旅行时间为24.59 min,100组数据的求解时间均在25.00 s以内,计算耗时平均为12.04 s.可见该优化模型能够在实时调整接驳规划时间的前提下,更大程度满足乘客动态需求,有效减小规划路径的误差,缩短行车距离和乘客出行时间,相比忽略接驳行程时间变化的灵活公交调度模型结果更优.

在生物教学中学生创新精神与实践能力的培养

首先，学生创新精神与实践能力的培养是实施素质教育的关键。其次，如何培养学生的创新精神和实践能力，也是每一个老师都较为关心的话题。面对日益激烈的国际竞争，面对知识经济的挑战，可以说创新已成为时代的主旋律。生物学作为当今发展最迅猛的学科之一，本身又是一门不断探索生命奥秘的科学，更需要创新型的人才，所以笔者将从生物学科的教学角度，结合自己在学习中的点滴体会，对这一问题进行了粗浅的探讨，并总结出几点教学经验。

基于深度学习的地铁站点环境满意度评估算法

为全面评估北京地铁乘客对站内环境的满意度,对地铁站内环境图像进行经过隐私保护处理的数据采集,通过问卷调查和随机森林算法,确定影响地铁站内环境满意度的关键指标及其权重,利用被试人员的评估数据,建立包含满意度评分的环境满意度评估数据集。通过学习环境图像与满意度评分的关系,构建深度卷积神经网络模型。为增强模型泛化性,采用迁移学习方法。在北京地铁14号线测试集上,模型评估准确率达到96%,在未经预训练的地铁7号线上迁移学习模型达到94%的准确率。实验结果表明,该模型可准确反映乘客对地铁环境在可达性、安全性、舒适性和愉悦性方面的体验,为地铁服务的优化提供有力参考。

地铁站台乘客候车区域选择行为分析与建模

在城市轨道交通运营高峰时段,轨道交通站台受大客流冲击,极易出现乘客候车分布不均现象,导致乘客上下车效率低下、秩序混乱等问题。针对乘客进入站台后的候车区域选择行为特性进行分析,从乘客、站台、环境3个方面提出乘客候车区域选择行为影响因素,并对行为影响因素进行重要度排序。基于关键影响因素,构建候车区域吸引力模型,建立基于元胞自动机的站台乘客候车区域选择行为仿真模型。分析客流到达率、乘客到各候车区域距离、各区域乘客聚集度、排队空间影响系数与候车区域利用率的关系。挖掘不同因素影响对站台候车区域利用率的影响机理,以支撑站台候车引导策略的制定和客流的精细化组织。

基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。

城市重点功能区出行及职住平衡特征研究——以北京市为例

针对大城市职住分离日益严重的问题,以北京市为例,基于大数据分析城市重点功能区的出行和职住平衡特征。首先,利用手机信令数据提取用户出行起讫点(OD),将获取的出行信息集计到各交通小区,从时间、距离和时耗方面分析各功能区的出行特征,并通过职住地识别算法获取用户居住/工作地,引入居住/工作独立性指数来衡量职住分离程度,结果显示各功能区的职住分离度均大于50%。其次,结合兴趣点(POI)数据对城市功能区基础配套设施的密度与出行特征进行横向对比,数据显示回龙观地区的交通配套设施较少,通勤出行距离和时间均最大。最后,针对以上问题提出具体改善建议,为调整城市空间结构、优化设施配置以更好满足通勤出行需求及减少城市碳排放量提供参考。

全面预算管理与企业内部控制的协同策略探讨

随着我国经济的高速发展,社会主义市场经济得到了较大的发展。全面预算管理作为一种新兴的财务管理方法,在企业的应用面不断提高。内部控制是企业达到既定的管理目标,而在企业内部实施的各种制约和控制的方法和过程。全部预算管理和内部控制在企业的管理中各自发挥着不同的重要作用,二者目标高度一致,且具有相互性和协同性,因此,充分发挥全面预算管理与企业内部控制之间的协同效应,才能不断地提高企业的核心竞争力,推动企业的可持续发展。

浅谈艺术设计在地图编制中的应用

地图兼具科学性和艺术性,艺术设计是实现地图艺术价值的重要手段。本文在说明艺术设计四大元素的基础上,阐述了艺术设计在普通地图和专题地图中的作用,从多方面验证了艺术设计在地图编制中的价值。

泰山地区汉画像石造型特征分析

泰山地区是山东汉画像石集中地区之一,汉画像石有着鲜明的地域和时代特色。通过研究和实地考察,文章从雕刻技法、题材内容、构图布局、形态美感等多个角度分析总结了泰山地区汉画像石的造型特征,对汉画像石区域研究有一定的补充和促进作用,以期为了解古代时期泰山地区人民社会生活、精神信仰、审美思想等相关研究提供思路指引。