减重患者术后出院准备度评分变化趋势分析

目的:评估减重术后患者身心状态、进一步康复能力和延续护理干预重点,探讨患者出院准备度情况及其变化趋势。方法:以2021年12月—2022年7月在北京某三甲医院减重中心病房住院的426例减重手术患者为研究对象,收集人口学资料,同时采用出院准备度量表(包括个人状态3个条目、适应能力5个条目和预期性支持4个条目)评估患者术后2d、1个月、3个月、6个月和1年时的出院准备情况。结果:本组减重术后患者出院准备度标准化总分为9.38±1.12分。单因素分析结果显示,术后5次出院准备度评分中,个人状态、适应能力的差异均具有统计学意义(P<0.05)。患者在术后2d时出院准备度评分呈最低状态,术后6个月时呈第2个低谷,术后1年时回升至最佳。结论:减重手术患者在术后不同阶段的出院准备度(个人状态和适应能力)具有波动性,应关注减重术后早期和出院6个月的患者,以提升减重效果。

偏硼酸锂熔融-电感耦合等离子体发射光谱法测定有色金属矿中二氧化硅

采用偏硼酸锂于950℃熔融样品,冷却后用盐酸溶解提取定容,选择Si发射波长251.6 nm为最佳分析谱线,建立了电感耦合等离子体发射光谱法测定有色金属矿中二氧化硅的方法。结果表明,二氧化硅在线性范围内的标准曲线相关系数为0.9999,方法检出限为0.32%。对4个国家一级有证标准物质中的二氧化硅进行分析,测定值均与认定值相符。该方法准确度和精密度均满足地质矿产实验室测试质量管理规范(DZ/T 0130—2006)的相关要求。

基于区块链与CP-ABE策略隐藏的众包测试任务隐私保护方案

为完善云环境下众测(众包测试)数据共享体系,解决众测领域存在的数据安全与隐私保护问题,提出基于区块链与基于密文策略的属性加密(CP-ABE)策略隐藏的众测任务隐私保护(CTTPP)方案。将区块链和属性基加密相结合,以提高众测数据共享的隐私性。首先,利用末端内部节点构造访问树表达访问策略,配合CP-ABE中的指数运算和双线性配对运算实现策略隐藏,以提高众测场景下数据共享的隐私保护能力;其次,调用区块链智能合约自动化验证数据访问者的合法性,与云服务器共同完成对任务密文访问权限的验证,进一步提高众测任务的安全性。性能测试结果表明,与同类型访问树策略隐藏算法相比,平均加密解密时间更短,加解密的计算开销更小;另外,当解密请求频率达到每秒1000笔时,区块链的处理能力开始逐渐饱和,数据上链和数据查询的最大处理时延为0.80 s和0.12 s,适用于轻量级的商业化众测应用场景。

基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐

针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM)。从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学习两种类型的项目转换信息,将其融合得到项目嵌入。使用软注意力机制生成全局嵌入,使用目标注意力机制针对不同的目标项自适应生成不同的目标嵌入。结合局部嵌入,进行预测。在两个真实数据集上与多个基线方法进行实验对比,实验指标均有提高,验证了该方法的有效性。

基于区块链的云数据完整性审计方案

针对云存储数据完整性审计效率低的问题,提出一种基于区块链的云数据完整性审计方案。以树结构保存证据信息,状态通道内完成审计“挑战-验证”,实现高效审计;通过局部置信率随机抽取数据块生成挑战,聚合数据物理性和逻辑性生成挑战对应验证证据,实现数据的逻辑性完整验证;智能合约将审计结果打包成交易并保存区块中,实现审计结果的可追踪性。实验结果表明,BCDIAS方案提供数据隐私保护,能抵御单体攻击,整体审计效率提升12.14%,对实际应用场景有一定参考价值。

融合片段对比学习的弱监督动作定位方法

针对现有基于注意力机制的弱监督动作定位方法对动作边界处的片段容易错误分类的问题,提出一种融合片段对比学习的弱监督动作定位方法。首先,引入三个分支的注意力机制,分别测量每个视频帧是动作实例、上下文以及背景的可能性;其次,基于得到的注意力值构建对应分支的类激活序列;然后,通过片段挖掘算法构造正负样本对;最后,利用片段对比学习引导网络将模糊片段正确归类。实验结果表明,当交并比(IoU)取值0.5时,在THUMOS14与ActivityNet1.3两个公共数据集上,所提方法的平均检测精度(mAP)分别达到了33.9%和40.1%,相较于DGCNN(Dynamic Graph modeling for weakly-supervised temporal action localization Convolutional Neural Network)弱监督动作定位模型在上述两个数据集上分别提升1.1和2.9个百分点,验证了所提方法的有效性。

一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES(advanced encryption standard)算法加密,而AES的密钥使用ECC(ellipse curve ctyptography)算法加密,所有的加密密钥、治疗结果、患者身份信息存储到联盟链上。采用群签名技术追溯签名医院,群管理员可以解密医疗数据,将其作为重要依据协助第三方解决医疗纠纷。效率分析表明,在安全性相同的情况下,该方法的加/解密效率比对比方案分别提高了14%和46%,同时分析了群签名各类算法的时间开销。通过与同类方法对比,该方法既可实现患者身份、医疗数据的分类隐私保护,又可保证交易存储开销是合理的,在医疗数据隐私保护领域具有一定的应用价值。

FLiNaK熔盐中CsF的定向凝固分离研究

熔盐反应堆采用氟化物熔盐作为冷却剂和燃料载体,运行后的燃料成分为铀、钍、裂变产物和载体盐,对裂变产物进行分离并回收有效组分复用,可以提高反应堆的运行经济性,并且使放射性废物最小化。定向凝固技术是利用多元混合物的相平衡特性和凝固过程元素迁移机制实现物质分离,具有工艺操作简单、无副产物产生等优点,有望用于燃料盐中裂变产物分离。在自制的冷棒式定向凝固实验装置上,研究了FLiNaK熔盐体系内典型裂变产物CsF在不同工艺条件下定向凝固后的含量分布。研究结果表明:通过控制冷却凝固速度,得到的凝固盐中Cs元素的含量在径向上呈现出梯度分布,由内向外依次递减,外侧凝固盐中Cs含量相较液相中最高降低约90%,表明燃料盐中裂变产物定向凝固分离具有一定的可行性。

地方工科院校“两性一化”理念下实践教学体系构建与实践

该文从分析新工科背景下,地方工科院校转型过程中实践教学改革面临的新要求和问题入手,以太原科技大学为例,介绍相应的实践教学改革探索与实践。首先,提出“两性一化”实践教学理念,然后,构建“分阶递进、多元协同、数智赋能”的实践教学实施路径,最后,阐述实践教学新体系的实施效果。该文可为地方工科院校的实践教学改革提供借鉴参考。

影响儿童热性惊厥复发的高危因素

目的分析儿童热性惊厥复发的影响因素,为降低该疾病复发风险提供临床参考依据。方法回顾性分析2016年9月至2021年9月宁夏医科大学总医院收治的450例热性惊厥患儿的临床资料,均为治疗后持续随访2年,根据随访期间患儿是否再次发作热性惊厥分为两组,复发组(113例)和未复发组(337例)。收集两组患儿的临床相关资料,对其进行单因素和多因素Logistic回归分析,筛选儿童热性惊厥复发的影响因素。结果单因素分析显示,与未复发组比,复发组年龄<1岁、发作时体温<38.5℃、发作持续时间≥15 min、有惊厥家族史的患儿占比均更高;多因素Logistic回归分析结果显示,年龄<1岁、发作时体温<38.5℃、发作持续时间≥15 min、有惊厥家族史均为儿童热性惊厥复发的危险因素(OR=1.790,2.609,1.925,1.964,均P<0.05)。结论年龄<1岁、发作时体温<38.5℃、发作持续时间≥15 min、有惊厥家族史均为儿童热性惊厥复发的危险因素,针对高危人群应重点关注,及时进行干预,降低儿童热性惊厥的复发风险。

可信拜占庭容错共识机制

针对实用拜占庭容错共识机制中存在共识效率低和激励机制不足的问题,提出一种可信拜占庭容错共识机制。首先,建立引入奖惩机制和时间衰减因子的节点信任评价模型,计算节点的信任值。然后,根据节点信任值进行排序,选择信任值高的节点组成共识节点集,利用可验证随机函数选取共识节点集中信任值高的节点作为主节点。此外,在拜占庭共识过程中利用BLS签名保证主节点不会作恶。实验仿真结果表明,信任模型可以有效惩罚作恶的节点,可信拜占庭容错共识相比于实用拜占庭容错共识交易吞吐量可以提高43%.

基于微信的院外延续护理对慢性心力衰竭患者健康教育效果分析

选取56例慢性心力衰竭(CHF)患者作为研究对象,采用随机数字法将其分为对照组和试验组,每组各28例,均为2020年11月至2022年9月在菏泽医学专科学校附属医院心内科住院的患者。对照组患者给予传统的出院指导和健康教育,试验组患者在对照组的基础上给予基于微信的院外延续护理。分别于干预前和干预3个月后,比较两组患者的疾病自我管理能力评分、6分钟步行试验距离、明尼苏达生活质量量表评分,以分析基于微信的院外延续护理对CHF患者健康教育的效果。

浅谈农村小学英语教学中学生跨文化意识的培养

在小学中高段英语教学中培养学生的跨文化意识,能够帮助学生理解不同文化、不同思维方式之间的差异,增强学生对自身文化的认同、对西方文化的理解,实现跨文化交际。教师要以培养跨文化意识为立足点,深入分析目前英语教学中存在的忽视思维方式差异、教学内容缺乏主体性、教学方式较为单一等问题,通过创设英语文化交际情境、联系实际注重角色体验等策略,培养学生的跨文化意识。

公差配合与测量技术在实际应用中几种特殊情况的分析与探讨

结合实际工作,用对比法和计算法,分析和探讨了公差配合与测量技术中,经常遇到的几种特殊情况在实际应用时,所采用的与常规不同的处理方法。可指导技术人员厘清标准和实际应用的不同之处,具有重要的应用价值和指导意义。

人工智能在电子信息领域的应用与挑战

本文深入探讨人工智能(AI)在电子信息领域的应用及其所面临的挑战,并对未来发展趋势进行预测。首先,文章概述AI技术的基本原理和发展历程,强调机器学习、深度学习以及神经网络在其中的核心作用。其次,文章详细分析AI在电子信息领域的广泛应用,如数据处理、通信技术优化、智能语音识别和自动化控制系统等。此外,还讨论AI发展中的主要技术挑战,包括安全性问题、算法局限性、隐私保护和法律责任等。文章提出相应的应对策略,如技术创新、政策支持、行业标准制定等,并预测AI在行业整合和跨界应用中的未来发展趋势,强调其在促进人类生活质量和解决社会问题方面的潜力。总体而言,文章全面分析AI在电子信息领域的应用现状和挑战,并对其未来发展提供了深入的见解。

大数据时代下的信息处理与分析技术

本文围绕大数据时代下的信息处理与分析技术展开深入研究。首先介绍了大数据时代的背景及信息处理技术的重要性,强调了数据的自动化采集和实时处理在当前环境下的必要性。其次,探讨了数据存储与管理的新趋势,特别是分布式存储系统和现代数据库管理技术的发展。在数据清洗与预处理部分,论述了数据质量提升的重要步骤,包括异常值检测、缺失值处理和数据标准化等。文章还详细分析了大数据分析方法及其在商业智能和公共安全等领域的应用,特别是机器学习、深度学习和数据可视化技术的作用。最后,探讨了大数据技术面临的挑战,如数据安全与隐私保护以及未来发展趋势,包括人工智能与大数据的结合及技术创新。通过这一全面研究,本文为理解和应用大数据时代的信息处理与分析技术提供了有价值的见解和建议。

基于生物信息学筛选与胶质母细胞瘤预后及免疫相关的铁死亡基因

目的探讨胶质母细胞瘤(GBM)中铁死亡的分子机制,为确定新的治疗靶点提供思路。方法从基因表达综合数据库(GEO)中选取数据集GSE108474并通过GEO2R获取GBM差异表达基因,与铁死亡数据库(FerrDb)中基因集对比,获得铁死亡相关差异基因;利用DAVID数据库进行GO和KEGG富集分析;利用String网站创建蛋白互作(PPI)网络;利用Cytoscape软件确认网络中连接度高的枢纽基因;利用TIMER网站进行预后和免疫浸润分析;利用GEPIA网站进行RNA表达量和基因相关性分析;利用HPA数据库分析枢纽基因蛋白表达差异;利用TISIDB数据库进行肿瘤免疫特征相关性分析;运用实时荧光定量PCR在GBM细胞A172和U251MG与正常星形胶质细胞HA1800间比较枢纽基因的mRNA差异。结果5331个差异表达基因中有114个铁死亡相关基因;GO和KEGG富集分析显示114个基因可能在正调控基因表达等方面发挥作用,并通过铁死亡和自噬-动物等途径影响肿瘤进展;114个基因构成的PPI网络中确定了10个枢纽基因,其中细胞黏附分子44(CD44)、鼠双微体基因2(MDM2)和信号转导子和转录激活子3(STAT3)高表达的GBM患者生存率较低;GBM细胞中CD44、MDM2和STAT3的mRNA表达高于正常星形胶质细胞;高级别胶质瘤组织中CD44、MDM2和STAT3的蛋白表达高于正常脑组织;GBM中3个基因的表达均与铁死亡呈负相关;免疫浸润分析显示,GBM中CD44、STAT3与噬中性粒细胞、CD4^(+)T细胞和树突状细胞的浸润相关,MDM2与树突状细胞和CD8^(+)T细胞的浸润相关,并且3个基因与多种趋化因子以及趋化因子受体的表达相关。结论CD44、MDM2和STAT3可能在GBM铁死亡及肿瘤免疫调节过程中发挥作用,有望成为GBM的潜在治疗靶点。

英国西苏格兰大学精神卫生护理专业教育的现状与启示

该文介绍了英国西苏格兰大学精神卫生护理专业教育的目标、课程设置、教学和学习评价方式、实践培训内容与安排,以期为我国精神科护理学课程建设、提升我国护理专业学生的精神卫生护理能力提供参考。

产后大出血合并纤溶亢进的输血治疗1例报道并文献复习

产科大出血病情凶险,是产科病死率最高的并发症之一;纤溶亢进发展迅猛,抢救成功率相对较低,是急危重症。本文通过回顾性分析1例产后大出血合并纤溶亢进患者的输血治疗过程,结合相关文献,总结大出血合并纤溶亢进患者的治疗经验,探讨大量输血方案(MTP)、血栓弹力图(TEG)检测对产后纤溶亢进诊断和输血治疗的指导意义,以期为此类患者的抢救提供相关依据,提高产科大出血合并纤溶亢进患者的救治成功率,改善预后。