他汀类药物对颈动脉支架成形术患者脑保护作用机制的研究进展

颈动脉粥样硬化性疾病是导致脑血管相关疾病的重要原因,约10%~20%的缺血性脑卒中由颈动脉粥样硬化性狭窄引起。颈动脉支架成形术(carotid artery stenting,CAS)是治疗颈动脉狭窄的重要方法,已被广泛应用。他汀药物是治疗动脉粥样硬化性疾病的基石,该药耐受性好,不良反应发生率低,在心脑血管一级、二级预防中的作用已得到循证医学的广泛支持。基础实验及临床研究结果均显示,他汀药物不仅具有独立的降脂效果,还可以通过稳定动脉粥样硬化性斑块、抗炎等非降脂效应(即多效应性)对心脑血管起到保护作用,进而降低围手术期并发症,改善长期预后。现就他汀药物对CAS患者的脑保护作用机制的研究进展及未来发展方向进行阐述。

电子商务服务提供商评估

近年来，中国电子商务处于爆发式增长的阶段，传统的制造商和品牌商开始关注这个领域，布局网络销售渠道。但是传统企业缺乏电子商务运营经验，在这种情况下，第三方电子商务服务外包企业（电子商务服务提供商）应运而生。报告从产品功能、基础平台、用户体验、服务能力、产品综合竞争力以及公司竞争力六个方面对电子商务服务提供商进行分析和评估。

对等结构的混合集群的层次化存储策略研究

随着分布式存储系统的规模迅猛增长,能耗问题日益凸显。在存储集群混合低能耗节点已成为解决能耗问题的重要途径之一。针对如何在对等结构的混合集群中区别使用不同类型存储节点的问题,在一个对等结构分布式系统ZDFS上设计并实现了一种基于对等结构的层次化存储策略——虚拟节点分层重映射(VHR)。该策略不影响对等结构的高拓展特性,使系统可自动区分使用不同类型存储节点,可操作性强。实验在真实X86和ARM混合集群上进行。实验表明,VHR实验组运行良好,充分发挥了不同类型存储节点的优势,在性能降低不明显的情况下,整体能耗水平降低了44.8%。

基于文件内存映射的用户场景还原工具

为提高沟通效率和问题定位效率,利用文件内存映射技术,设计并实现基于文件内存映射的用户场景还原工具。以Dev Ops模式开发该工具,通过模板配合采集行为数据活动,使用多线程实现层与层间通信和解耦。该工具可还原用户场景,并自动检测业务规则,使开发人员在调试时能够快速地定位问题,使得沟通时有具体的数据支持,提高开发效率。以计费系统为应用背景,验证了该工具的有效性。

机器学习对预测颈内动脉非急性闭塞患者血管内再通术成功的潜在价值

目的使用机器学习算法预测模型探究影响颈内动脉非急性闭塞(NAOICA)血管内再通治疗成功的因素,并比较其与传统预测模型的预测效能。方法收集2016年1月至2021年12月因NAOICA在北京医院神经外科接受血管内再通术的患者的临床数据。采用包括正则化的Logistic回归(RLR)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)和极限梯度提升(XGBoost)在内的机器学习算法构建预测血管内再通技术成功的模型,评估其受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC),并与基于变量筛选的传统Logistic回归模型比较其预测价值。结果共纳入NAOICA闭塞再通术患者69例(73例次),其中男性62例,年龄为(64.8±8.8)岁,技术成功率为67.1%。在预测血管内再通成功与否方面,表现最差的机器学习模型(DT)仍取得了与标准Logistic回归模型近似的效能(平均AUC分别为0.66和0.65),其他机器学习模型的表现均明显优于标准模型(平均AUC为0.74~0.84)。在大部分机器学习模型中,前交通动脉的代偿、亚急性闭塞、自发再通征象和闭塞段远端显影管腔部位是对模型贡献较大的重要预测变量。结论在NAOICA患者中,机器学习模型对血管内再通技术成功的预测效能要优于标准Logistic回归模型。