原告律师左敏 张洪洋:拿出你的勇气来!

没有人有权利不对自己的行为负责。于人如此,于行业亦如此。我们尊敬救死扶伤的医生,但是,救死扶伤的医生也必须对自己的行为负责。病历摘要:刘某,男,21岁。1997年曾因风湿性疾病在本单位职工医院内科治疗,1998年12月14日主因左髋部疼痛不适,再次住入本单位职工医院外科。

“智慧+食品监管”:发展历程、应用现状与未来方向

大食物观为食品产业的未来发展提出了新的需求。随着食品产业的扩大和升级,影响食品安全的因素将变得越来越复杂,因而带来更为艰巨的食品安全风险防控任务。只有保障业态安全,食品产业才能健康和顺利发展。当前,有限的监管资源和力量与食品产业中繁重复杂的监管任务之间的矛盾日益凸显,传统的监管手段和方式难以满足食品产业的高质量发展需求。数据驱动下的计算机科学和智能技术为食品监管提供了技术切入点。在食品产业链中,实时采集各种信息形成“数据智能”,发展食品行业的智慧监管技术,有助于建设规范有序、协同高效的食品产业生态环境,为食品行业高质量发展提供保障。介绍了食品产业中智慧监管从初始到繁荣的发展历程,分析了智能技术在食品全产业链和食品监管体系数字化建设中的应用,指出了以安全为底线,以品质监测、营养分析、风味评估为新导向的食品智慧监管未来发展方向,探讨了食品行业智慧监管面临的机遇和挑战,希望为食品监管的智能化和高质量发展提供技术参考。

基于嗅觉受体激活关系模拟的气味感知预测

气味分子与嗅觉受体相互作用是引起气味感知的重要环节,对于揭示气味感知机制具有重要意义。然而,获得气味分子与人类嗅觉受体激活关系的实验性结果耗时耗力,且目前可用的激活关系数据数量不足以支持智能气味感知研究。因此,本研究构建了嗅觉受体蛋白质关系网络,并提取特征来训练气味分子-嗅觉受体激活关系预测模型。在气味感知预测中综合考虑气味分子特征和嗅觉受体蛋白激活模拟关系,实现了对人类气味感知的高精度回归预测。实验结果表明,融合气味分子-嗅觉受体激活关系的人类气味感知预测相关度指标为0.94,明显优于现有的气味感知预测模型。此外,研究还在预测基础上总结了气味分子-嗅觉受体激活-气味感知模式。本研究为气味感知预测引入了可观测的嗅觉受体激活机制特征,为深入探索和理解气味感知机制提供了新思路。

基于零信任机制的粮食溯源区块链访问控制模型

针对现有基于区块链的粮食溯源模型中存在的恶意访问、数据来源不可信、身份伪造等问题,提出了一种基于零信任机制的粮食溯源区块链访问控制模型.以零信任安全模型为基础,贯穿“永不信任,始终验证”的理念,将区块链与基于令牌的访问控制(tokenbased access control,TBAC)相结合.以令牌作为访问资源的凭证,同时引入用户信任度分析,建立了动态灵活的授权机制,实现了细粒度的访问控制.加以区块链智能合约保证访问控制自动可信的判决,利用TBAC模型实现以令牌为基础的访问控制;其次,基于用户的访问行为,使用模糊层次分析法(FAHP),从而得到用户信任值的计算方法,并设计相应的访问控制策略.实验结果表明,该方法能够正确、高效地响应访问请求,在保证粮食溯源数据有效访问的基础上动态授予用户访问权限,实现了安全可靠的数据访问控制.

机器学习技术在食品风味分析中的研究进展

风味特征是影响消费者对食物的偏好和购买欲的重要因素,在食品生产以及食品科学研究领域发挥重要作用。传统的食品风味测定方法是基于实验的感官评价、仪器分析或二者相结合。随着计算机技术的快速发展,具有高预测能力和准确性的机器学习模型已被广泛用于食物风味的分析和预测,有效克服了传统方法在食品风味评价上耗时且不能处理大量数据的局限性。本文综述了食品风味分析技术、机器学习技术在食品风味研究中的最新进展,介绍了常用的食品风味分析技术和机器学习算法,系统阐述了机器学习在食品风味物质高通量筛选、食品风味感知及风味品质控制等方面的应用,并对机器学习在食品风味分析和预测中存在的问题和未来研究趋势进行了展望,为机器学习技术在预测风味形成机制、合成理想风味化合物和控制食品品质等方面提供理论参考。

痛泻药方加减治疗肝郁脾虚型慢性胃炎的经验总结

慢性胃炎是一个常见的消化系统疾病,痛泻药方加减是左敏主任医师治疗肝郁脾虚型痞满的常用方,尤其在肝郁脾虚型患者中疗效十分显著,笔者在跟从左敏主任医师学习中,通过归纳,总结其临床治疗经验,以期为临床治疗慢性胃炎提供一定参考。

基于Informer神经网络的农产品物流需求预测分析——以华中地区为例

保障农产品物流稳定性即是保障民生问题的关键。对农产品物流需求的预测是合理规划农产品物流稳定性的重要保证。然而,农产品物流需求的预测实际较为复杂,预测过程中会受到各种因素影响。因此,为了保证对农产品物流需求预测的准确性,需要考虑多方面影响因素。本研究以农产品物流需求作为研究对象,利用Informer神经网络构建预测农产品物流需求的神经网络模型,以华中地区河南省、湖北省和湖南省为例,对三省的农产品物流需求进行预测。同时用长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和Transformer神经网络对华中三省农产品物流进行需求预测,将三种模型预测结果进行对比。对比结果表明本研究构建的基于Informer神经网络模型预测测试误差平均百分比为3.39%,低于LSTM和Transformer神经网络模型的4.43%和4.35%。并且用该Informer神经网络模型对三省预测出的预测值与实际值结果较为接近,河南省2021年的预测值为4185.33,实际值为4048.1,误差为3.389%;湖北省2021年的预测值为2503.64,实际值2421.78,误差为3.380%;湖南省2021年的预测值,2933.31,实际值为2836.86,误差为3.340%。表明该模型对华中三省的农产品物流需求预测的结果较为准确。三省2023年的预测值高于2021年的预测值。因此,在2021年物流运输配套设施的基础上,必须保证物流运输效率,加强物流运输能力,以满足华中地区日益增长的物流需求。

数字商科人才培养模式改革与创新研究

信息技术和互联网应用不断重构社会与商业环境,为了更好地服务国家战略和首都发展定位,商科教育需要关注数字经济时代赋予的新内涵,培养人才的全球视野和数字商业价值观。据此,在系统梳理数字化转型对商科人才培养带来的挑战的基础上,以北京工商大学电商与物流学院为例,提出了“一体两翼”有机结合的数字商科人才模式改革与创新的发展路径,以期深化教育教学改革、提高人才培养质量,同时为兄弟院校提供经验借鉴。

基于OBE理念的工科专业教学效果评价方法研究——以“金属工艺学”课程为例

深化工程教育改革、强化工程教育建设具有重要的战略意义.文章以材料科学与工程学院"金属工艺学"课程为例,基于OBE理念对工科专业教学改革归纳出以下实施方案:①以学生质量为导向,丰富课程内容;②以学生能力为核心,优化教学模式;③以学生能力提升为目标,构建多元性评价体系;④产学研相结合,优势互补促进学生发展.

商科教育数字化转型思考与探索

面对教育数字化转型带来的变革,北京工商大学积极探索,构建了个性需求、能力导向、学习驱动的商科人才培养新模式,建设了集服务、支持、网络、感知功能于一体的智慧教育一体化平台,为商科教育数字化转型积累了宝贵经验。

基于BERT和CNN的基因剪接位点识别

随着高通量测序技术的发展,海量的基因组序列数据为了解基因组的结构提供了数据基础。剪接位点识别是基因组学研究的重要环节,在基因发现和确定基因结构方面发挥着重要作用,且有利于理解基因性状的表达。针对现有模型对脱氧核糖核酸(DNA)序列高维特征提取能力不足的问题,构建了由BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)和平行的卷积神经网络(CNN)组合而成的剪接位点预测模型——BERT-splice。首先,采用BERT预训练方法训练DNA语言模型,从而提取DNA序列的上下文动态关联特征,并且使用高维矩阵映射DNA序列特征;其次,采用人类参考基因组序列hg19数据,使用DNA语言模型将该数据映射为高维矩阵后作为平行CNN分类器的输入进行再训练;最后,在上述基础上构建了剪接位点预测模型。实验结果表明,BERT-splice模型在DNA剪接位点供体集上的预测准确率为96.55%,在受体集上的准确率为95.80%,相较于BERT与循环卷积神经网络(RCNN)构建的预测模型BERT-RCNN分别提高了1.55%和1.72%;同时,在5条完整的人类基因序列上测试得到的所提模型的供体/受体剪接位点平均假阳性率(FPR)为4.74%。以上验证了BERT-splice模型用于基因剪接位点预测的有效性。

蒙古黄芪植株再生及增殖体系建立

以蒙古黄芪种子繁育而来的无菌苗获得的外植体(根、叶片、胚轴)为试材,通过设定不同浓度的生长调控激素6-BA、2,4-D、NAA,研究不同外植体在不同浓度激素的培养条件下对其愈伤组织诱导率、试管苗增殖及生根情况的影响,以期为蒙古黄芪不同组织外植体的愈伤组织诱导、植株分化及增殖培养条件提供参考依据。结果表明:以根、胚轴、叶片为外植体材料均可诱导愈伤组织产生,其中以胚轴为外植体为最优选择,愈伤组织诱导率最高达97.92%,最佳培养基为MS+2,4-D 1.0 mg·L^(-1)+6-BA 0.5 mg·L^(-1)+NAA 0.5 mg·L^(-1)+蔗糖3.0%;试管苗增殖的最佳培养基为1/2MS+6-BA 1.0 mg·L^(-1)+KT 0.5 mg·L^(-1)+蔗糖3.0%,再生植株平均分化率最高为92.67%;生根培养时,最适宜的培养基为1/2MS+NAA 0.5 mg·L^(-1)+白砂糖3.0%。该试验建立了蒙古黄芪植株再生及增殖体系,在黄芪生产实践中具有重要推广价值。

不同生长年限及生长环境下黄芪种子品质评价研究

为探究不同生长年限(三年生、四年生、五年生)及生长环境(野生阳坡、野生阴坡、人工阳坡、人工阴坡)对黄芪种子抗氧化酶活性及内源性营养物质含量的影响,本研究以不同生长年限及生长环境下蒙古黄芪种子为试验材料,测定其抗氧化酶(SOD、POD、CAT)活性、过氧化氢酶(CAT)活性、丙二醛(MDA)含量以及可溶性糖、粗脂肪、蛋白质含量等指标,对黄芪种子品质进行评价分析。结果表明,蒙古黄芪种子随着生长年限的增加,其抗氧化酶(SOD、POD、CAT)活性呈增长趋势,MDA含量呈下降趋势,内源性营养物质呈上升趋势;野生黄芪种子的抗逆性要优于仿野生黄芪;阳坡种植的黄芪种子品质优于阴坡;蒙古黄芪种植留种宜选择四年生、五年生阳坡植株,其中野生黄芪最佳。

何谓共和国?——詹姆斯·哈林顿与现代共和国的形塑

目前对哈林顿的研究常重视其政府原则,而轻视其共和国模型。哈林顿的共和国模型形成于17世纪50年代英国的政治语境中,是对“什么是共和国”问题的回应。哈林顿通过回应此问题,对近代西方共和主义思想发展作出了重要贡献:证明了法治共和国的存在;赋予“平等”“民主”以正面含义,使之与共和国和政治稳定建立正向关联;将共和国与代议制结合,构想了适应大型民族国家的代议制共和国,摆脱了直接民主与小国寡民的束缚,使共和国在现代社会的建立首次具有了理论和实践上的可行性,并影响了美国的政治思想和实践。

人工智能时代高等教育教学的变革指向:培养高阶思维

人工智能时代,高阶思维是高等教育应该着重培养的人的核心素养,具有主动性、系统性、综合性和跨学科性四个特征。当前泛娱乐化的网络环境、信息知识的增长与传播的变化、教育教学的片面与隔阂等因素干扰了高阶思维的主动性、系统性、综合性和跨学科性发展。高等教育教学应该妥善利用人工智能,在个体最近发展区与社会长远要求区之间协调激活学生思维发展的主动性、在情境搭建与多元评价之间平衡助推学生思维建构的系统性、以心理和情感融合教育促进学生思维发展的综合性、以规模化全程化因材施教实现思维发展的跨学科性,帮助学生发展区别于人工智能的人类高阶思维。

思维导图健康教育对不孕不育患者疾病认知、心理状态及治疗依从性的影响

目的:探讨思维导图健康教育对不孕不育患者疾病认知、心理状态及治疗依从性的影响。方法:选取2022年9月1日~2023年2月28日收治的196例不孕不育患者,采用随机数字表法分为对照组和观察组各98例,两组患者均给予基础护理,对照组给予常规健康教育,观察组给予思维导图健康教育;比较两组健康教育前及健康教育7 d的疾病认知水平(采用健康知识评定量表)、心理状态[采用症状自评量表(SCL-90)、焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)]、治疗依从性(采用治疗依从性评价量表)。结果:健康教育7 d时,两组疾病认知水平及治疗依从性高于健康教育前(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.05);健康教育7 d时,两组SCL-90、SAS、SDS评分低于健康教育前(P<0.05),且观察组低于对照组(P<0.05)。结论:思维导图健康教育能够提升不孕不育患者的疾病认知水平,改善其不良心理状态和治疗依从性。

气田水合物治理及节能降耗措施研究

在气田开采中,通过做好水合物治理以及配套的节能降耗工作,可以提升气田作业水平。从气田水合物概述展开论述,并分析了物理治理、化学治理、技术治理这三种气田水合物治理,然后从气田水合物治理中的伴热环节入手,提出了节能降耗的措施,实现了对气田水合物治理及节能降耗措施的研究,对提高油气田生产能源效率有着重要意义。

乡土文化融入初中地理课堂教学研究

随着教育改革的深入,初中地理教学越来越注重培养学生的实际应用能力和学科素养。乡土文化作为地理学科的重要教学资源,具有独特的地域特色和丰富的文化内涵。将乡土文化融入初中地理课堂教学,不仅能增强学生对地理知识的理解和应用能力,还能培养学生的家国情怀和人文素养。文章旨在探讨乡土文化在初中地理课堂教学中的融入与实践,深入分析乡土文化对提升初中生地理学习兴趣和学科素养的积极作用,并就如何更好地实施提出建议。

床起,床落

一次午睡前,甜甜发现自己的床不见了,便求助道:“我的床呢?谁能帮我找找?”湲湲说:“昨天是我们抬的床,我们来帮你找吧!”此事引起了我的注意。怎样能让收床和找床变得轻松?我与幼儿一起展开了探索。一、活动过程1.我的床怎么不见了?

基于光伏发电技术的光伏电站建设的分析研究

光伏发电作为一种清洁的可再生能源,因此获得了大量的关注和快速的发展。我国的拥有着丰富的太阳能资源,光伏产业发展迅速,光伏发电安装容量逐步增加。本文结合广东省某个光伏发电项目,对光伏电站工程的流程、工作内容,以及技术管理进行了分析,为后续各项新能源项目开发提供了坚实的技术储备和有益的建设经验。