基于风险管理的全院“一张床”管理模式的构建与应用

目的:探讨基于风险管理的全院“一张床”管理模式的构建及运行成效。方法:2023年8月我院上线了基于病人信息管理系统、床位调配系统优化后的全院“一张床”管理系统,建立全院“一张床”管理模式,包括相关政策制定、人员培训和技术支持等,并出台了保证病人安全的举措。比较实施前(2022年8月—12月)与实施后(2023年8月—12月)全院收住院病人数量、手术病人数量、平均住院日及满意度评价指标变化。结果:全院2023年8月—12月接收住院病人数量较2022年同比上升27.91%,接收手术病人数量较2022年同比上升38.71%,平均住院日较2022年同比下降11.93%,平均床位使用率较2022年同比上升9.01%,满意度评分较2022年同比上升1.40%。结论:基于风险管理的全院“一张床”管理模式,提升了医院住院病人、手术病人的收治能力,缩短了平均住院时间,提高了病人满意度。

平台企业数据垄断的影响及规制研究

平台经济的蓬勃发展使数据升级为重要生产要素。囿于平台经济的固有特征、数据垄断的隐蔽性以及相关法律和监管漏洞,数据垄断问题日益凸显。对亚马逊和美团利用数据垄断违规获利的案例进行分析,发现数据垄断对市场会产生阻碍市场竞争、实施自我优待、抑制市场创新的反竞争效应,导致消费者受到价格歧视、隐私泄露的负向影响。在根据案例分析启示和借鉴国内外关于数据垄断问题的治理经验基础上,从政府、平台企业、消费者三个层面提出平台企业数据垄断问题的规制策略。

老年痴呆病人实施人手喂养的安全性及有效性的Meta分析

目的:系统评价老年痴呆病人实施人手喂养的安全性及有效性,为老年痴呆病人在其痴呆轻症期自预设医疗指示,为家属及临床医护在病人痴呆中、重度期是否实施人手喂养提供决策依据。方法:计算机检索中国知网、万方数据库、PubMed、CINAHL、EMbase、Web of Science、the Cochrane Library等数据库中关于老年痴呆病人实施人手喂养的随机对照研究、类试验研究、队列研究,检索时限为建库到2023年9月。由2名研究者进行文献筛选、资料提取及方法学质量评价,并运用RevMan 5.3软件进行统计分析。结果:纳入6项研究,涉及病人1796例,其中试验组(人手喂养)811例,对照组(鼻胃管喂养)985例。Meta分析结果显示,人手喂养可降低老年痴呆病人的肺炎发生率[RR=0.51,95%CI(0.33,0.77),P=0.002]和死亡率[RR=0.54,95%CI(0.32,0.93),P=0.030]。结论:现有证据表明,老年痴呆病人实施人手喂养,可降低其肺炎发生率及死亡率。

偏向性技术进步适宜性的测度与结构分解

偏向性技术进步与要素投入结构之间的匹配关系,对于厘清偏向性技术进步适宜性的内涵和机理,揭示全要素生产率(TFP)变化均具有重要意义。本文将偏向性技术进步的技术选择机制和要素边际生产率变化机制纳入偏向性技术进步适宜性的分析框架,首次将偏向性技术进步与要素投入结构是否有利于TFP增长作为偏向性技术进步适宜与否的衡量标准,并基于标准化要素增强型固定替代弹性(CES)生产函数,从有效要素投入结构和要素效率两个层面系统考察偏向性技术进步适宜性的测度和来源。由1980—2019年间中国和印度发展实践的经验分析表明,2008年国际金融危机之后我国在有效要素投入结构层面上的偏向性技术进步适宜性水平上升,这对TFP增长起到一定的稳定作用。然而,粗放的物质资本深化引发资本边际生产率水平递减,造成了我国要素效率层面偏向性技术进步适宜性较大损失。与此同时,我国劳动效率水平也进入低速增长状态,这是中国TFP增长率低于印度的最主要原因。相对而言,印度劳动偏向性技术进步具有较大的劳动边际生产率水平递增效应。工业化发展、城市化进程和经济自由程度演变显著推动了我国偏向性技术进步适宜性向要素效率驱动转变。本文为我国发展适宜的偏向性技术以促进TFP持续增长提供了有益启发。

国际出版集团学术期刊数字化出版和传播推广策略研究——以美国Sage出版集团为例

以美国世哲出版集团(Sage)为例,探讨美国学术出版集团在当前的数字化时代如何适应数字化趋势,通过数字化投稿、审稿、数字化出版提高学术期刊的高效和规范出版,通过各种数字化手段和工具对期刊进行推广,从而有效提高学术期刊的可见性和影响力。美国世哲出版集团的数字化发展举措可以为我国学术期刊的数字化出版和推广传播提供经验和借鉴。

氮素不同形态对早熟马铃薯产量和氮素积累的影响

以早熟马铃薯品种石薯1号为试验材料,通过田间小区试验,研究不同形态氮素(铵态氮、硝态氮、酰胺态氮)对早熟马铃薯干物质积累和氮素吸收动态的影响。结果表明:各处理马铃薯干物质积累符合Logistic生长曲线,铵态氮(NF1)、硝态氮(NF2)和酰胺态氮(NF3)处理成熟期干物质量分别为16401.6、15603.6和16383.0 kg·hm^(-2)。各处理马铃薯氮素累积速率均在现蕾期前显著上升,之后下降,进入成熟期后再次上升,并且NF3处理成熟期后氮累积速率显著高于其他处理,达5.53 kg·hm^(-2)·d^(-1)。成熟期氮素累积量NF3显著大于NF2和CK处理,与NF1处理差异不显著。NF3处理马铃薯氮素表观利用率显著高于NF1和NF2处理,为39.69%,且农学效率显著大于NF2处理,为52.67 kg·kg^(-1)。NF3处理商品薯产量显著大于其他处理,为56688 kg·hm^(-2);总产量为59460 kg·hm^(-2),显著大于不施氮对照和NF2处理。综合来看,在河北省二季作区马铃薯施用酰胺态氮能够显著促进马铃薯氮素吸收和利用,并提高商品薯产量,为本试验条件下的最优处理。

早熟彩色马铃薯新品种石薯7号的选育

石薯7号由HZ09-6作母本、WN07-5作父本杂交选育而成。该品种属早熟彩色品种,河北二季作区春季地膜覆盖种植从出苗到成熟65 d左右,植株直立。薯块短卵圆形,红皮红肉,薯皮光滑,芽眼中等;单株结薯数7个,结薯集中,匍匐茎极短,单株块茎质量0.48 kg。中抗晚疫病、早疫病。2019—2020年区域试验平均667 m2产量2077.39 kg,商品薯率82.7%。品质佳,干物质含量(w,后同)19.6 g·100 g^(-1),淀粉含量16.8 g·100 g^(-1),蛋白质含量2.24 g·100 g^(-1),鲜薯维生素C含量15.9 mg·100 g^(-1),还原糖含量0.18 g·100 g^(-1),粗纤维含量0.35 g·100 g^(-1),肉质细腻。适宜在河北省二季作区春播种植。2022年通过农业农村部非主要农作物品种登记。

激光焊接7A52高强度铝合金焊缝气孔形成机理研究

为实现航空航天装备和汽车的结构轻量化,故使用厚度连续变化的7A52高强度铝合金板代替传统不锈钢等金属,从结构和材料密度两个角度实现轻量化。通过恒定功率的激光焊接铝合金变厚板时,单位体积内吸收的热量不同,匙孔演变产生气孔,影响焊缝质量。焊缝内气孔主要由金属蒸气作用到匙孔壁,匙孔壁受力不均产生,为探究匙孔动态演变产生气孔的机理,提出将匙孔壁面的局部范围空间分为一定数量的小正方体块,计算相对较小范围内的能量和力,计算结果结合焊缝微观检测结果,分析力对匙孔壁面的作用。厚度小的一端焊缝充分熔透,匙孔壁面受到金属蒸气产生的压力和表面张力的不平衡作用,匙孔壁面局部范围形成气泡,厚度大的一端未熔透。铝合金焊缝凝固后,晶粒生长影响气泡的逃逸路径,气泡最后演变为气孔。

基于动态分布适应网络的跨项目缺陷预测

在软件缺陷预测中,跨项目缺陷预测是基于源项目的标记数据来训练模型,并预测当前正在开发的目标项目的缺陷;然而,两个不同项目数据之间的分布差异往往限制了跨项目缺陷预测模型的能力;由于源域和目标域的数据通常来自不同的分布,因此现有方法主要集中于适应跨域边缘或条件分布;在实际应用中,现有方法无法定量评估边缘分布和条件分布的重要性,这将导致传输性能不理想;论文提出了一种基于动态分布适应网络的跨项目缺陷预测方法来解决分布差异问题,它利用迁移学习能够定量评估每个分布的相对重要性;论文对来自3个公共数据集的24个项目进行了实验,以验证所提出的方法;结果表明,平均而言在AUC和F_(1)分数上分别比所有基线方法高出至少1.3%和5.7%;这表明所提出的方法具有良好的性能特点。

基于注意力和代价敏感的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测的目的是预先识别容易出现缺陷的代码模块以帮助软件质量保障团队适当的分配资源和人力;当前基于稳定学习的软件缺陷预测方法在特征提取过程中缺乏代码图像的全局信息,并忽视了不平衡数据对模型性能的影响;为了解决上述问题,文章提出了一种基于注意力和代价敏感的软件缺陷预测方法;该方法在SDP-SL的神经网络中增加了全局注意力模块,重点关注图像中和缺陷代码相关的特征,并将分类器的损失函数改进为代价敏感的损失函数,降低类不平衡对模型性能的影响;为了评估SDP-SLAC的性能,在PROMISE数据库中的10个开源Java项目上进行了多组比较实验;实验结果表明,SDP-SLAC方法可以有效提升缺陷预测模型的性能。

基于改进YOLOv5的雾霾天气下行人车辆检测算法

针对雾霾天气下拍摄到的图像退化模糊,难以进行准确识别与检测的问题,提出一种基于YOLOv5s改进的雾霾天气下行人与车辆检测算法。在图像预处理部分采用暗通道去雾算法,提高模型对特征的可分辨性与鲁棒性;在主干网络中采用基于自注意力机制的BoT3模块替换CSP2_1模块,提高模型对全局特征的提取能力;在主干网络输出端加入轻量化混合注意力机制(Hybrid Attention Module, HAM),增强模型对重要特征的捕获能力;在预测部分采用Wise-IOU损失函数替换CIOU损失函数,提高模型收敛效率,加快收敛速度。实验结果表明,在自建的雾霾天气行人车辆检测数据集中,改进算法相比于YOLOv5s,模型的检测精度提高了4.13%,单张图片的检测时间为18.8 ms。改进后的算法提升效果明显,基本可以满足雾霾天气下对行人与车辆的检测要求。

解磷菌与解磷固氮双效菌对贵州富硒土及茶苗硒锌含量的影响

为探究解磷菌及解磷固氮菌对富硒土壤及茶苗(Camelliasinensis)有效硒(Se)、有效锌(Zn)含量的影响,以2株茶树内生解磷菌(Paraburkholderia fungorum PSt07、Kluyvera intermediaPSt12)及2株茶树内生解磷固氮菌(Paraburkholderia fungorum PMS05、Kluyvera intermedia PCF06)为研究对象,以龙井43和黄金芽的2年生茶苗及贵州省开阳县的富硒红土为供试材料,进行土壤孵育及茶苗盆栽试验,检测接种各菌液60 d后,茶苗Se、Zn含量及土壤有效态的氮(N)、磷(P)、钾(K)、Zn、Se等养分。结果表明,供试菌株可提高两种茶苗根际土有效P含量,并提高龙井43茶树根际土有效N含量。两株解磷菌可提高龙井43根际土有效Se和有效Zn,以及根组织中Se含量,分别为191.83%~573.08%,37.48%~65.88%和24.27%~39.73%,并显著提高两种茶苗叶片的Zn积累量(41.23%~247.65%,P<0.05);两株解磷菌处理下盆栽植株根际土有效Zn含量高于以菌液孵育的土壤,表明茶株与解磷菌共同作用能显著提高土壤Zn有效性。解磷固氮双效菌较解磷菌更有利于提高黄金芽根组织Se含量及根际土的有效Se含量,其中PMS05可使黄金芽茶树根际土有效Se含量较未接菌显著增加602.00%(P<0.05)。Se、Zn在茶叶中的积累因菌株及茶树品种的不同组合而存在较大的差异,在实际应用中,应在菌种选育完成后以肥效验证试验为不同的茶树品种选择最优的解磷菌株。

改进YOLOv8n的轻量级PCB缺陷检测算法

针对当前印刷电路板(PCB)小目标缺陷检测精度低,现有检测模型庞大,在边缘端设备部署难的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的PCB缺陷轻量化检测模型YOLOv8-t。首先使用FasterNet Block和Slim-Neck结构对Bockbone和Neck进行结构优化,减少冗余计算和内存访问,解决特征冗余导致的检测精度低的问题;其次使用自研检测头Detect_G提高模型检测的速度和精度;最后引入基于跨空间多尺度的注意力(EMA)机制提高对小目标检测缺陷的关注度。利用北京大学实验室公开发布的PCB缺陷数据集进行实验。实验结果表明,提出的YOLOv8-t的平均精度均值为95.3%,模型权重大小为4.0 MB,参数量为1.8×10^(6),计算量为3.8 GFLOPs。与原算法YOLOv8n相比,mAP@0.5上升了2.1%,模型权重大小减少了36.5%,参数量减少了36.7%,计算量减少了51.2%。改进算法提高了检测精度,在模型轻量化的方向上取得了好的效果,更适合边缘端部署。

面向复杂环境的YOLOv8安全装备检测

为解决现有安全帽和反光衣检测模型对小目标和复杂天气中目标检测精度低、环境干扰因素大、难以在性能一般移动设备部署等问题,设计实现一种改进YOLOv8安全装备检测模型YOLOv8-DSI。首先,设计基于残差思想和并行空洞卷积的DR-SPPF模块,进一步扩大感受野且不损失图像分辨率,显著提升复杂天气检测精度;其次,在特征融合阶段设计结构轻量特征金字塔网络ST-BiFPN,进一步减小模型参数量,实现高效多尺度特征融合;最后,引入Inner-ShapeIoU损失函数,使得边界框回归更加准确,增强检测效果。在自建数据集上,相较于基线模型mAP50和mAP50:95分别提升了2.1%和4.7%,而模型参数量仅为2.4 M,计算量仅为7.3 G,分别降低了10.9%和20.0%。最终将改进模型部署到Jetson Orin Nano边缘设备,通过在开发板实际运行证明,改进后模型在复杂场景下有效性和可应用性。

博物馆如何展示“科技的力量”——从中国国家博物馆“科技的力量”专题展览的内容设计谈起

博物馆举办科技与工业相关主题展览对完整全面展示社会历史发展进程具有重要意义。展览内容策划工作首先要明确展览立意,建构主线清晰的叙事脉络。通过深入挖掘和重新阐释馆藏、开展专项征集等方式充实展品,充分利用展览中的文字说明,注重历史阐释,充分展示科技在历史进程中的力量。

一种预防压力性损伤的智能护理便携式床垫设计

【目的】针对长期卧床的失能或半失能人群,设计出一种预防压力性损伤的智能护理便携式床垫,能有效降低压力性损伤等皮肤问题的发生概率,提高此类人群的生活质量。【方法】预防压力性损伤智能护理便携式床垫通过CAN总线模块化通信网络将监测、预警、按摩等功能模块联系在一起,对使用者身体的受压部位、受压时长进行提示,并通过手机APP来实现局部按摩、协助翻身等功能,以缓解局部皮肤压力。【结果】预防压力性损伤的智能护理便携式床垫操作简单、功能齐全,通过将监测、预警、按摩等技术融合在一起,不仅能有效预防和控制压力性损伤等疾病的发生,提高长期卧床人群的舒适度和生活质量,还能极大减轻家庭和社会负担。【结论】预防压力性损伤的智能护理便携式床垫适用于长期卧床的人群,能有效缓解这类人群的局部皮肤受压等问题,具有智能提示、操作便捷、携带方便等优势;能有效提高护理效率,增加卧床人员的舒适度,降低个人及社会医疗成本,节约护理资源。

马铃薯试管苗蓟马防治的研究

为防治蓟马为害马铃薯组培苗,降低蓟马对组培苗的污染,以石薯1号为试验材料,在MS培养基中加入不同浓度的吡虫啉、噻虫嗪药剂,研究不同药剂对蓟马的防治效果及组培苗生长发育的影响。结果表明:在蓟马防治试验中,在MS培养基中添加70%吡虫啉水分散粒剂和25%噻虫嗪水分散粒剂的药剂,可以有效降低试管苗根长、株高,且B_(1)处理(25%噻虫嗪水分散粒剂2 000倍液)对试管苗生长抑制最显著;70%吡虫啉水分散粒剂10 000-20 000倍液或25%噻虫嗪水分散粒剂2 000~4 000倍液,均可以有效防治蓟马,降低试管苗发病率,其中A_(1)处理(70%吡虫啉水分散粒剂10000倍液)、B_(1)处理(25%噻虫嗪水分散粒剂2 000倍液)、B2处理(25%噻虫嗪水分散粒剂3 000倍液)的试管苗发病率均为0.00%,对蓟马防效较好。在药剂解除试验中,C_(3)处理的根长、株高、节间距均显著高于C_(1)处理,且均与对照无显著差异;D_(3)处理根长、株高均显著高于D_(1)处理,且均与对照无显著差异,说明在药剂培养基扩繁3次后,再采用无药剂培养基扩繁2次可以快速解除杀虫剂生长抑制作用,达到与正常植株同等的生长状况。因此,70%吡虫啉水分散粒剂10 000倍液、25%噻虫嗪水分散粒剂2 000倍液均可以防治试管苗中的蓟马,且在采用无药剂培养基扩繁2次可以快速解除杀虫剂生长抑制作用。

应用K-MEANS聚类的数据驱动产品创新模型研究

为了适应互联网技术的发展,使设计创新结果更好地满足用户需求,研究数据方式对设计创新的驱动作用。通过文献综述介绍数据驱动产品创新的基本特征,应用K-Means聚类方法构建数据驱动产品创新模型,根据模型分析结果指导产品设计。构建K-Means聚类的数据驱动产品创新模型,并应用该模型设计一款儿童陪伴机器人。使用本模型指导产品创新具有缩短产品开发时间、减少设计资源投入、提高产品设计效率等优点,有助于提高产品创新内容质量。

彩色马铃薯新品系SH-8多点区域比较试验

针对河北二季作区马铃薯新品种缺乏的问题,采用分子标记、EMS诱变育种、愈伤组织培养、远缘杂交等技术,创新了早熟、优质、抗病马铃薯种质资源,结合杂交育种,培育出适合河北二作区种植的彩色早熟马铃薯新品系SH-8,并以彩色马铃薯品种冀张薯5号为对照,通过多点区域比较试验,对其生育期、特征特性及产量等进行综合评价。结果表明:新品系SH-8薯块长卵圆形,皮红色,芽眼黄色,肉色红白相间,综合抗病性较强,平均667 m^(2)产量2 124.60 kg,比对照冀张薯5号增产19.75%。新品系SH-8丰富了河北二季作区马铃薯品种。

昆明市土地利用变化趋势的多模型对比分析

[目的]对比分析逻辑回归(LogReg)、多层神经网络(MLP)和相似度加权学习(SimWeight)3种土地利用变化趋势模型在多地类变化分析中的模拟效果与土地利用预测精度,为云贵高原地区的国土空间规划、水土保持和生态修复等提供参考。[方法]以2000—2020年昆明市土地利用变化为例,分别采用3种模型对该区域建模,并使用受试者工作特征曲线、ROC曲线下面积和Kappa系数等多种方法评估精度。[结果]对于大多数地类的变化趋势,MLP和SimWeight模型的模拟效果要好于LogReg模型,特别是在未利用地的变化分析中MLP和SimWeight模型的AUC值均大于0.9。在整体土地利用变化预测上,LogReg,MLP和SimWeight3种模型的Kappa值分别为0.9066,0.9041,0.9253,整体预测结果表现接近,但SimWeight模型略微优于其他模型。[结论]对于昆明市LUCC建模的模型选择,若为追求更高精度可选择SimWeight模型,若更在意运算速度则优先选择MLP模型,若需要进一步分析驱动因子与土地变化的关系应选择LogReg模型。