内镜自动清洗消毒机两种消毒模式的对比分析

目的对比内镜自动清洗消毒机两种消毒模式的应用效果,以促进合理选择消毒模式与提高消毒效果。方法随机抽选经内镜中心诊疗后的145条次内镜,将其分为实验组(71条次)与对照组(74条次)。选用强生公司生产的EDOCIEMS-MSX27000型内镜自动清洗消毒机,实验组选择无洗涤模式循环2模式进行消毒,对照组选择循环1模式进行消毒,比较两组的消毒时间、菌落数、消毒合格率及多酶液使用量和多酶液使用成本。结果实验组的消毒时间低于对照组(P<0.05)。实验组检测结果菌落培养数为(1.24±0.45)cfu,未检测到致病菌;对照组检测结果菌落培养数为(1.43±0.73)cfu,未检测到致病菌;经AER两组消毒模式消毒后的内镜检测结果菌落数均≤20 cfu/件,差异无统计学意义(P>0.05)。两组消毒合格率均为100%,差异无统计学意义(P>0.05)。实验组多酶液使用量和多酶液使用成本均低于对照组(P<0.05)。结论AER无洗涤模式循环2模式消毒后的内镜微生物学检测结果,符合《WS 507-2016软式内镜清洗消毒技术规范》内镜微生物学检测要求,在保证内镜清洗消毒质量的同时,降低了消毒成本,缩短了消毒时间,提高了工作效率。

基于基因关联分析的贝叶斯网络疾病样本分类算法

基因表达数据作为生物学中一种特定类型的大数据,尽管基因表达值都是普通的实数值,但它们的相似性不是基于欧氏距离度量,而是基于基因表达值是否展现同升同降趋势。目前的基因贝叶斯网络以基因表达水平值为节点随机变量,没有体现这种子空间模式的相似性。因此,提出基于基因关联分析的贝叶斯网络疾病分类算法(BCGA),从带类标签的疾病样本-基因表达数据中学习贝叶斯网络并预测新疾病样本的分类。首先,将疾病样本离散化过滤以选择基因,并将降维后的基因表达值排序和置换为基因列下标;其次,分解基因列下标序列为长度为2的原子序列集合,而这个集合的频繁原子序列对应一对基因的关联关系;最后,通过基因关联熵度量因果关系,并用于贝叶斯网络结构学习。BCGA的参数学习也变得很容易,基因节点的条件概率分布只要统计该基因的原子序列和父节点基因的原子序列出现频次即可。在多个肿瘤和非肿瘤基因表达数据集上的实验结果表明,相较于已有的同类算法,BCGA的疾病分类准确率明显提高,分析时间有效缩短;另外,BCGA使用基因关联熵代替条件独立性,使用基因原子序列代替基因表达值,可以更好地拟合基因表达数据。

浅谈猪链球菌病的防治

2023年,民和县某养猪户饲养的猪群发生疫情。无菌采集病死猪的脏器,经分离培养,得到一致的革兰氏阳性成对的或短链状球菌,且在鲜血培养基上呈现β-溶血。通过药物敏感性试验发现,该菌对青霉素等抗生素敏感,经临床用药及时控制了疫情。综合诊断该起疫情是因感染猪链球菌而引起的。

猪疥螨病防治要点

猪疥螨病是一种由疥螨科、疥螨属的疥螨寄生于猪的表皮而引起的慢性寄生性皮肤病。该病不分年龄、性别,全年均可发病,尤其在潮湿和寒冷的环境下,猪疥螨有强大的生存能力,冬季更易致病。其症状主要表现为皮肤剧烈发痒,出现湿疹性皮炎、脱毛等,患部逐渐向周围扩展,具有高度传染性。病猪常表现出烦躁不安、食欲减退、体重下降,病情严重时甚至可能导致僵猪或死亡。猪疥癣病不仅影响猪的增重率和料肉比,而且会引发猪的应激反应,对养猪业常造成严重的经济损失。因此,该病不但造成直接的生产损失,还给养猪业带来潜在的管理和经济负担。有效预防和控制猪疥癣病,对于维护猪群的健康和提高生产效益至关重要。

基于变长编码求解一维下料问题的演化算法

针对一维下料问题的特点 ,将线性规划方法与演化算法相结合 ,提出了一种基于变长编码求解一维下料问题的演化算法 .该算法设计了一种新颖的遗传算子 ,实现简单 ,求解快速 .实验表明 ,运用该法求解下料问题 ,材料利用率高 ,平均达到 97.5 %以上 ,具有很好的实用价值 .

模拟退火算法的动力系统模型及收敛性分析

模拟退火算法是经典的拟物类自然计算方法,其算法设计及应用研究取得了丰硕的成果,模拟退火策略也广泛地融入到现代群智能演化算法的研究之中.早期的性能分析和收敛性分析等理论研究主要是基于随机过程中的马尔科夫链理论,获得了依概率意义的收敛性定理.由于物理和数学已经积淀了深厚的理论基础和丰富的分析工具,可以用来进行随机启发式算法的理论分析和设计.该文试图运用动力系统理论分析模拟退火算法的运行机理和收敛性,将算法搜索最优解的过程比拟为质点作弹性运动,算法运行过程中函数值的变化就是质点在作简谐振动或阻尼振动,建立其常微分方程动力系统模型.运用常微分方程的定性理论对该动力系统模型进行求解和分析,证明了模拟退火算法前、中期的局部收敛性和后期的全局收敛性,对其运行机理给出了合理的理论解释.同时,基于建立的动力系统模型,分析了算法衰减因子与收敛速度的关系,得到了模拟退火算法收敛速度的估计.在此基础之上,提出了一个模拟退火回火算法的改进策略,一个简单易行的回火时刻判据,当弹性系数趋于很小的值时,即可以当作回火时刻.选取几个典型的测试问题,运用基本的模拟退火算法进行实验验证.首先,实验表明数值收敛曲线与理论分析的收敛性结论相吻合;其次,实验验证了收敛速度随退火温度变化的理论分析与数值实验相吻合;同时实验也验证了提出的回火时刻判据的有效性.最后,理论与实验分析表明该文建立的动力系统模型适合描述模拟退火算法.

多元化康复护理联合格林模式对食管癌食管狭窄行内镜下带膜金属支架治疗患者的影响

目的:探讨多元化康复联合格林模式对食管癌食管狭窄行内镜下带膜金属支架治疗患者的影响。方法:将80例食管癌食管狭窄行内镜下带膜金属支架治疗患者随机分为观察组和对照组各40例,对照组实施多元化康复护理模式,观察组在此基础上联合格林模式,比较两组护理效果。结果:观察组患者生存质量评分高于对照组(P<0.01),不良反应发生率低于对照组(P<0.05)。结论:多元化康复联合格林模式可提高食管癌食管狭窄行内镜下带膜金属支架治疗患者的生存质量,降低患者术后不良反应发生率。

模拟退火算法的弛豫模型与时间复杂性分析

模拟退火算法的设计思想来源于对金属高温下热运动的模拟,其理论基础是统计物理和气体运动论.本文将模拟退火算法的运行比拟为气体的运动,基于经典的气体输运理论,特别是BGK弛豫方程,提出并建立了模拟退火算法弛豫时间模型.对此模型进行整体和局部的分析,给出了退火温度和退火过程的马尔科夫链长度的理论估计.依据理论估计,提出了预退火与全退火的两阶段退火策略,以便算法运行时对马尔科夫链长度进行动态设置.随后,进一步分析了退火过程的时间复杂性,在此基础上,结合退火温度设置和前期建立的动力系统模型,分析了模拟退火算法的总体时间复杂性,所得的理论分析结果与早期基于大量实验分析的经验结果一致,并得到了一个有实用价值的算法停止准则.最后,通过测试问题的求解进行实验分析与验证,实验结果表明了马尔科夫链长度动态设置法的有效性,与通常的马尔科夫链长度固定设置法比较,动态设置法的马尔科夫链总长度比固定法少30%以上,实验结果也表明了本文提出的算法停止准则的有效性,两方面的实验分析也有效地支持了时间复杂性分析的理论结果.

基于弛豫模型的模拟退火算法温度设置方法

本文基于模拟退火算法的弛豫时间模型和退火温度的理论估计,提出了动态自适应退火温度设置方法,将退火温度与问题的目标函数值关联.针对数值优化问题,借鉴数值计算中的正则化方法,由温度估计导出了带正则化补偿项的自适应温度设置公式.针对非数值优化问题,仿照Metropolis准则,依据温度估计给出了自适应温度设置的类Metropolis准则.两种自适应温度设置方法中均内含自适应回火机制,加强算法全局寻优的能力.进一步,提出了与温度设置方法相适应的模拟退火算法停止准则,用退火温度值作为算法停止与否的判据.而后,选取若干典型的测试问题进行了实验验证与分析.实验结果表明,自适应退火方法设置的温度与问题的目标函数值紧密关联,温度的变化能同步反映算法的搜索状态.实验结果也验证了提出的停止准则的有效性与适用性,同时也验证了理论分析和推断的正确性.

线性和拟线性抛物型方程的格点模型

格点法是最近发展起来的一类模拟流体动力学的新方法，其基本思想是重新建模，推广格点法求解一般的数学物理方程，作为例子，建立线性和拟线性抛物型方程的格点模型，并运用它们模拟了几个典型的问题。

内镜室护士的职业危害与防护措施

内镜因其直观、方便，确诊率高，不但利于检查．且更利于内镜下进行的各种治疗，故越来越广泛地应用于临床。虽然内镜导致的医源性感染已得到大家足够重视．但其对医务人员职业危害却被忽略。内镜室存在许多危害医护人员（特别是护士）身体健康的不利因素。根据作者长期的临床实践和工作经验，从以下5个方面来探讨内镜室职业危害因素和相应的防护措施，以提高内镜护士对职业危害的认识．增强职业安全意识，保证身心健康。

对行镜下硬化治疗的食管静脉曲张破裂出血患者进行围手术期护理的临床体会

目的:探讨对行镜下硬化治疗的食管静脉曲张破裂出血患者进行围手术期护理的临床效果。方法:对2010年1月～2013年1月期间我院收治的64例食管静脉曲张破裂出血患者的临床资料进行回顾性研究。我们对这64例患者进行了术前护理、术中护理、术后护理、并发症护理和出院指导等围手术期护理。结果:这64例患者全部止血成功,止血的成功率为100%。在这64例患者中,有49例患者的静脉曲张消失,静脉曲张的消失率为76.5%。结论:对行镜下硬化治疗的食管静脉曲张破裂出血患者进行围手术期护理可有效地提高其止血的成功率和静脉曲张的消失率。此护理方法值得在临床上推广使用。

在逆行胆胰管造影术中应用导丝的护理体会

目的:探讨分析在逆行胆胰管造影术中应用导丝的护理配合。方法选取我院行ERCP术的患者80例,术中应用导丝插入法根据阻力大小轻轻插入导丝。结果直接成功插管者20例,导丝引导下插管者60余例,失败1例,无1例并发胰腺炎。结论灵活应用导丝不仅可以缩短操作时间提高插管成功率并可减少并发症的发生,值得临床推广应用。

演化算法的最优轨道分析

基于最优控制理论,提出了演化算法的一种最优轨道分析方法.将演化算法描述成一个动力系统,定义了它的时间最优控制模型.运用著名的Pontryagain极大值原理,分析了演化算法的最优轨道,并利用矩阵范数理论对最优轨道进行了一些理论估计.同时将理论分析结果应用于演化算法的设计之中,导出了一种新的选择策略和终止条件.

金融担保公司风险防范的法律规制

金融担保公司是一个高风险行业,经营的是风险,销售的是信用。担保机构承担了来自中小企业和放贷银行的双重风险。风险防范已经成为制约和影响信用担保体系健康发展的重要因素。因此迫切需要国家立法,对担保机构的风险防范与控制做出规定,建立科学的风险防范与管理机制。

影响消化内镜及附件消毒灭菌效果的因素和对策

影响消化内镜及附件消毒灭菌效果因素 操作不规范，未达到彻底清洗消毒的目的：①内镜室护士未经专业培训，致操作不规范、清洗不彻底，残留有机物”。而影响消毒灭菌效果。②护士的责任心不够强，未严格按操作规范进行清洗消毒。如内镜的吸引按钮及周围，活检孔道和导光软管的吸引管道，活检钳的钳子杯刷洗不彻底、未行超声清洗。③内镜及附件的数量与医院规模和就诊病人数不相适宜，不能保证所用器械在使用前达到相应的消毒、灭菌要求。④未按要求对病人进行分诊。⑤内镜用后未及时清洗，因内镜上附着的污物形成凝块后不易清洗彻底而影响消毒效果。

具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法

为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法(Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO).该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置.当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域.反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节.局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛.实验结果表明,RLPSO算法同其他PSO算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点.

内镜下黏膜切除术联合钛夹挟闭治疗大肠广基息肉的配合和护理

内镜黏膜切除术（EMR）是近年来发展的内镜治疗新方法,因其效果好、易操作、较安全,已逐渐在临床推广普及[1],钛夹的安置为EMR术后并发症的预防提供了有力保障。术前充分的准备,术中密切的配合和术后精心的护理是EMR术成功的重要保证。

Pareto强度值演化算法求解约束优化问题

提出了一种求解约束函数优化问题的方法.它不使用传统的惩罚函数,也不区分可行解和不可行解.新的演化算法将约束优化问题转换成两个目标优化问题,其中一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数.利用多目标优化问题中的Pareto优于关系,定义个体Pareto强度值指标以便对个体进行排序选优,根据Pareto强度值排序和最小代数代沟模型设计出新的实数编码遗传算法.对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性,其性能优于现有的一些演化算法.特别是对于一些既有等式约束又有不等式约束的复杂非线性规划问题,该算法获得了更高精度的解.

面向大数据分析的在线学习算法综述

大数据时代,越来越多的领域出现了对海量、高速数据进行实时处理的需求.如何对大数据流进行抽取转化成有用的信息并应用于各行各业变得越来越重要.传统的批量机器学习技术在大数据分析的应用中存在许多限制.在线学习技术采用流式计算模式,在内存中直接进行数据的实时计算,为流数据的学习提供了有利的工具.介绍了大数据分析的动机与背景,集中展示经典和最新的在线学习方法与算法,这种在线学习体系很有希望解决各种大数据挖掘任务面临的困难与挑战.主要技术内容包括3方面:1)线性模型在线学习;2)基于核的非线性模型在线学习;3)非传统的在线学习方法.各类方法尽量给出详细的模型和伪代码,讨论面向大数据分析的大规模机器学习研究与应用中的关键问题;给出大数据在线学习的3种典型应用场景,并探讨现今或将来在线学习领域进一步的研究方向.