吲哚菁绿荧光腹腔镜下肝细胞肝癌切除手术对患者肝功能、炎症因子的改善分析

目的探究吲哚菁绿荧光腹腔镜下肝细胞肝癌切除手术对患者肝功能及炎症因子的改善情况。方法回顾性分析2022年1—12月宜都市人民医院收治的62例肝细胞肝癌患者的临床资料,根据手术方案不同分为对照组和研究组,各31例。分别实施传统腹腔镜手术、吲哚菁绿荧光腹腔镜手术。比较两组的肝功能、炎症因子水平。结果治疗前,两组的总蛋白(Total Protein,TP)、白蛋白(Albumin,ALB)、谷丙转氨酶(Alanine Aminotransferase,ALT)、总胆红素(Total Bilirubin,TBIL)比较,差异无统计学意义(P均>0.05);治疗后,研究组的TP、ALB、ALT和TBIL分别为(55.21±3.54)g/L、(36.54±3.24)g/L、(41.02±1.03)g/L、(8.24±1.35)μmol/L,均优于对照组的(50.35±2.97)g/L、(33.35±2.78)g/L、(43.25±1.24)g/L、(10.64±1.05)μmol/L,差异有统计学意义(t=5.856、4.160、7.702、14.975,P均<0.001)。研究组的白细胞、降钙素原、C反应蛋白、白细胞介素-6水平均优于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论肝细胞肝癌患者接受吲哚菁绿荧光腹腔镜手术相比于传统腹腔镜手术,在改善肝功能及炎症因子方面效果更好。

异种数据库互操作性:概念及面临的问题

数据库互操作性所研究的是如何提供对计算机网络环境中的异种多数据库进行透明访问的方法。本文介绍了数据库互操作性的概念和特征,并与其它数据库访问机制进行了比较。文中还重点分析了数据库互操作性所面临的问题。

复杂网络链路危险度预测模型研究

提出了仅基于链路线形的危险链路预测模型,通过对链路线形数据的计算,得到相应的链路潜在危险程度,对新加入交通网络的链路进行预测,从而在碰撞发生之前进行相应的整治。实验选取自贡市檀木林—自来水厂路段为测试对象,通过分析其链路线形数据,探讨了该链路的危险性;同时,应用物理分析法和当量总碰撞法对结果进行验证比较。验证表明,该模型可以在不需要历史数据的情况下,有效准确地对危险链路进行预测。

开放系统中的服务交易

1引言 在一个巨大(跨企业、跨城市、乃至跨国家)的计算机网络环境中,实现可互操作性构成开放系统的关键。按照文[1]中的定义,可互操作性是指在异种机网络环境中透明动用网内据、处理能力和其它资源的能力.然而,在一个巨大的网络环境中。

分布式计算环境中典型RPC的比较研究

本文介绍了分布式计算环境中两种典型的远程过程调用(RPC)机制:OSF/DCE中选用的RPC,即NCS 2.0,和Sun/ONC中的RPC(包括Netwise的RPCTool)。文中重点在以下七个方面进行了比较性研究:数据表示、联编、可扩展性与一致性、传输层无关性与透明性、可靠性、安全性和多线程技术。最后,介绍了为实现两种RPC间的可移植性和可互操作性所作的努力。

基于元数据映射关系的结构化数据血缘分析方法

现有的结构化数据的数据血缘分析方法以改造数据库查询语言的执行过程为主,应用局限性较强,对此文中提出一种基于元数据映射关系的结构化数据血缘分析方法。该方法对业务表和字段的元数据信息进行统一维护,支持通过SQL解析、手动配置等手段构造并存储表和字段的元数据映射关系,以此记录表和字段的数据流向。然后,给出针对特定表和特定字段的血缘分析算法,算法分别基于深度优先搜索和广度优先搜索的思想,对存储的元数据映射关系进行分析,得到对输入表和输入字段有贡献的上游表和上游字段。再以有向图形式展示的分析结果直观地表达结构化数据的起源信息。该方法可以帮助数据分析人员快速地定位到问题数据的来源和加工过程,减少数据问题排查分析的时间和难度。

OSEware:一个支持面向计算互操作性的中间件

互操作性是计算机开放系统的必具特征之一，是技术界至今尚未完美地解决的公开问题。开放系统中互操作性可以划分为面向计算互操作性和面向信息互操作性，本文将介绍的是，作者设计并实现的一个用于支持面向计算的可互操作性的应用开发与应用运行环境———中间件ＯＳＥｗａｒｅ。

数据库的互操作性

当前,用户们正面临着一个多厂商异种数据库环境,对数据库间的互操作造成了极大障碍。笔者认为,就关系型数据库而言,信关乃不失为实现互操作性的可取方法;与 IBM 的 DRDA 相比,SAG 规范更适合于实现基于多厂商异种平台之间透明的数据查询。要彻底解决异种数据库互操作性问题,还有赖于一种新型的数据库技术的出现——很可能是面向对象的数据库技术。

IDPT──一个可互操作的数据库平台

构造可互操作的数据库平台，是目前在计算机网络环境下实现异种数据库互操作性的一种有效途径。数据库互操作性必须提供对远程数据库资源的透明访问，并隐藏异种数据库系统间的差异。按照这样的原则，提出一种基于客户／服务器体系结构来实现可互操作数据库平台的方案。该方案首次将ＯＤＰ的交易技术引入到数据库互操作性的实现中，较好地解决了透明性和可扩展性的问题。文中将主要介绍ＩＤＰＴ的体系结构、交易器的功能、上下文空间及服务代理。

互操作中间件OSEware团队的实现研究

在中间件中 ,通过团队可以实现一点与多点的关联作用。团队将多个界面抽象为一个界面 ,客户方通过这一抽象界面就可以透明地访问团队中各个成员。本文着重讨论在中间件OSEware中设计团队所涉及的问题 ,提出利用多投技术实现团队的方案 ,并对这一方案的性能进行了分析和评价。

可互操作数据库平台的实现途径

如何实现数据库互操作性,目前正在从两个方面进行努力:一是发展标准,即建立一个统一的数据库规范;二是承认数据库之间存在差异这一现实,构造可互操作数据库平台。本文将从构造可互操作数据库平台的角度,对数据库互操作性的实现进行较全面的探讨。

合作处理中的团队透明性

对合作处理中的一些基本概念给出了明确的定义，并提出了一个有用的合作团队的模型。模型中的团队代理是实现透明性的依托，在此对其特性、行为及其构造作了描述。把合作团队的透明性分解为环境透明和编程透明，并给出两种进明性在ＯＳＥｗａｒｅ中的实现方法。

基于遗传算法的排课系统

排课系统在教务管理系统中是比较常见的一个模块 ,但在多约束条件情况下 ,要排出一张高质量的课表并不容易。通过使用遗传算法 ,对初始课表进行优化 ,并用Matlab进行编程 ,试验结果表明 ,遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。

一种K-means改进算法的并行化实现与应用

随着数据的爆炸式增长,聚类研究作为大数据的核心问题之一,正面临计算复杂度高和计算能力不足等诸多问题。提出了一种基于Hadoop的分布式改进K-means算法,该算法通过引入Canopy算法初始化K-means算法的聚类中心,克服传统K-means算法因初始中心点的不确定性,易陷入局部最优解的问题。本算法在Canopy(罩盖)中完成K-means聚类,并在Canopy间完成簇的合并,聚类效果稳定,迭代次数少。同时,结合MapReduce分布式计算模型,给出改进后算法的并行化设计方法和策略,进一步通过改进相似度度量方法,将该方法用于文本聚类中。实验结果证明该算法具有良好的准确率和扩展性。

粗集在交通事故黑点成因分析中的应用

交通事故黑点的形成原因多种多样,每一个事故多发点都有其形成的最大诱因。作为交通安全管理工作的重要任务,交通事故黑点的鉴别与改善是预防交通事故发生、减少交通事故损失的有效手段。该文针对交通事故多发点成因的复杂性和多样性,提出通过粗集来对公路交通中的不利因素进行筛选,找到形成事故多发点的最大诱因,从而有针对性地进行整治,能够有效地节约时间和费用,避免不必要的人力、物力浪费。

ETL应用优化设计与实现研究

分析和研究了传统ETL工作流程处理过程,采用JAVA技术,提出了ETL工作流程优化方案,对传统ETL性能问题提出了优化办法,并进行优化处理,很好地解决了数据集成处理过程数据融合、数据一致化和数据同步更新等重要问题,减轻了瓶颈制约,节约了处理时间开销.实际应用证明,优化后的ETL流程方案有效地减少了传统ETL工作流的时间花费,执行效率好,具有良好的实践应用价值.

XML与CORBA的集成

阐述了CORBA与扩展标记语言集成的背景和特点,分析了集成的字符串、DOM/Value映射、SOAP、Web服务的四种实现方式,对各种方式的优缺点进行比较后,指出Web服务方式是实现CORBA与扩展标记语言集成的理想方式,并提出了一种紧耦合的CORBA应用与松耦合的Web应用相结合的方法。

基于多尺度显著区域特征学习的场景识别

场景识别是图像高层语义信息理解的重点和难点领域。如何寻找场景中有效信息的位置是场景识别领域中非常困难的问题。该文提出了一种基于多尺度显著区域特征学习的场景识别方法。首先,提取一个场景中在多尺度下的显著区域;然后,通过卷积神经网络的迁移学习,利用学习到的特征在多尺度的显著区域内对场景进行识别。基于两个公共场景识别数据库上的实验证明了该方法的有效性和良好的泛化能力。实验结果表明,该方法相对于传统的场景识别方法能取得更好的场景识别准确度。

面向对象的互操作技术

面向对象的互操作技术是信息技术领域内未来几年中的一个重要研究内容。文中分析了面向对象的互操作技术的产生原因及其在信息技术领域内的重要性，并详细论述了ＣＯＲＢＡ２．０与互操作有关的内容，包括ＣＯＲＢＡ的体系结构、界面定义语言、动态调用、对象适配器和ＯＲＢ之间的互操作。

CORBA负载平衡的研究

一、引言作为分布式计算的一个重要规范—CORBA,其主要目标是解决面向对象的异构应用之间的互操作问题,并提供了分布式计算所需的多项服务。ORB是CORBA平台的核心,它用于屏蔽与底层平台有关的细节。