供应链中断风险防范化解行为——三方主体演化博弈分析

基于主体价值最大化原则,构建政府、供应链企业与行业协会三方防范化解供应链中断风险行为的演化博弈模型,并进行均衡分析,运用MATLAB仿真三方防范化解行为的策略选择过程。结果表明:(1)政府“负责任监督预防”策略概率x是关于政府“负责任监督预防”收益R_1、供应链中断风险规模S、社会声誉效应M、政府扶持资金W、政府承担供应链中断风险的份额p、政府获社会声誉效应的分配比例q的增函数,是关于政府“负责任监督预防”成本C_1的减函数;(2)供应链企业“负责任防范化解”策略概率y是关于企业“负责任防范化解”收益R_2、政府扶持资金W、企业获政府扶持资金的分配比例β的增函数,是关于企业“负责任防范化解”成本C_2、供应链中断风险规模S、政府承担供应链中断风险的份额p的减函数;(3)行业协会“负责任引导”策略概率z是关于行业协会“负责任引导”收益R_3、社会声誉效应M、政府扶持资金W、政府获社会声誉效应的分配比例q、企业获政府扶持资金的分配比例β的增函数,是关于行业协会“负责任引导”成本C_3的减函数;(4)政府策略选择对承担供应链中断风险的份额p较敏感,当政府承担供应链中断风险份额p大于80%时,政府倾向选择“不负责任监督预防”策略;(5)行业协会策略选择对企业获政府扶持资金的分配比例β较敏感,当企业获政府扶持资金的分配比例β高于90%时,行业协会出于自身价值最大化的目的,倾向于选择“不负责任引导”策略。

抗生素培养基对高羊肚菌菌丝生长的影响

以160万IU青霉素和80万IU链霉素配制抗生素母液,制备终浓度分别为160IU/mL、480IU/mL、800IU/mL、1140IU/mL、1440IU/mL抗生素平板培养基接种高羊肚菌菌株MH1,观察菌落和菌丝生长势,结果显示:终浓度为1140IU/mL的抗生素平板培养基对高羊肚菌菌丝生长影响较小,能较好的抑制细菌生长,对分离野生高羊肚菌菌种提供了参考依据。

面向“三地一区”的地方赛道高校物流管理一流专业建设探索

洞察物流专业新文科建设时代之需,紧扣“三地一区”战略,安徽大学物流管理以入选国家级一流本科专业建设点为契机,进一步优化物流管理专业人才培养方案、外引内培提升物流师资队伍能力素质、筑牢课程教学、夯实课程思政、丰富课程资源、融合行业资源、深化实践育人、强化过程考核、突出能力优先、互促教学科研、优化质量保障、革新质量评估等方面开展新文科建设探索。

高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析

智慧物流作为现代物流的发展趋势,日益受到社会各界的广泛关注,但目前针对该领域整体研究状况进行系统梳理的文献较为欠缺。基于CNKI数据库中以“智慧物流”为篇名的学术文献,运用CiteSpace从发文量、发文作者、发文机构、关键词共现、关键词时间线聚类、关键词时区、关键词突现等角度进行可视化分析,以此识别该领域研究热点、研究前沿等,探讨绘制知识图谱时所采用的节点阈值选择标准对聚类效果产生的影响。研究结果表明:国内智慧物流研究始于2010年,研究作者和机构多数独立进行研究,合作联系较少;研究热点主要集中在物联网、大数据、人工智能等与智慧物流的融合研究,从初期的供应链、物联网等向大数据、应用、人才培养等过渡;研究主题主要集中于技术与运用、物流设施建设、推动力量三个层面;研究前沿主要集中于生态圈、“互联网+”等;选择不同节点阈值标准会影响聚类、节点和连线的数量。最后,基于聚类分析对智慧物流领域的技术与装备进行了分类归纳。

基于TOPSIS熵值法和聚类法的安徽省物流业高质量发展评价研究

基于安徽物流业相关数据,从经济实力、社会发展、基础设施、产业规模、创新潜力5个层面构建指标体系,采用TOPSIS熵值法对各地市物流业高质量发展水平进行评价,并运用聚类分析法将16地市划分为5类,归纳特征。最后,针对安徽物流业面临的与地方经济发展不协调、区域协同发展能力不足、基础设施建设较滞后、创新能力较弱等问题,提出促进物流业与地区经济互动协同发展、对标长三角物流发达省市实施赶超策略、补齐基础设施短板、培育物流业新技术新业态新模式等加快安徽物流业高质量发展建议。

基于ucinet的物流标准文件的社会网络分析

物流标准化是物流业发展根基之一,通过物流标准文件研究有利于促进物流业高质量发展。选取物流标准目录手册(2021版)中的46个综合类标准文件为样本,提取起草人、起草单位、规范性引用文件等信息,借助社会网络软件cooc和ucinet探究标准文件之间的网络关系。研究结果表明不同标准起草人之间多数为内部合作,外部合作较少;中国标准化研究院与中国物流与采购联合会是主要起草机构,高校参与较少;东中西部起草单位分布不均,呈现由东到西递减的趋势;常被引用参考的标准仅限于少部分文件,可能会造成后续标准之间难以衔接。

面向高质量发展的安徽省物流空间关联网络结构特征

运用熵权-Topsis法定量研究安徽省地市物流高质量发展水平,采用物流空间引力模型(GM)分析安徽省各地市空间布局,结合社会网络分析(SNA)考察安徽省物流空间网络特征及其影响因素。研究发现,安徽省物流呈现出南北分异的空间格局特征;全省物流网络密度低,处于弱连接状态;网络结构稳定性较差;网络中心性分析发现合肥均处于核心位置;凝聚子群分析发现全省形成领导子群、纽带子群、孤立子群3种小团体;QAP回归分析发现经济发展水平、对外开放水平、邻近距离是安徽省物流空间联系强度矩阵的显著影响因素,但信息化水平影响不显著。

合肥市高质量发展国家物流枢纽经济示范区探索

物流枢纽经济示范区是“十四五”现代物流发展规划的重要内容,基于地区经济、交通基础、物流规模、枢纽产业、创新发展五个维度构建面向高质量发展的国家物流枢纽经济水平评价指标体系,对合肥市和江苏省、浙江省、湖北省、湖南省、江西省、安徽省等长三角与中部地区共14个国家物流枢纽承载城市的物流枢纽经济水平进行评价排序,进而分析合肥市物流枢纽经济水平状况及存在问题,提出高质量打造物流枢纽经济示范区的策略。

住院精神分裂病人的感觉性暗示

早在1886年Bernheim就对暗示现象作了研究,指出它是人类普遍存在的一种正常的心理现象。暗示的强弱受许多因素影响,其分类的方法、研究的角度也很多。人在感觉、知觉,思维、想象等诸心理方面都有被暗示的可能。继Bernheim之后,对暗示的研究多是从催眠角度进行的。50多年后(1937)勘Copeland和Leitching的研究认为重性精神病,尤其是精神分裂症的暗示性低。

住院精神分裂症病人的感觉性暗示

参照《医学心理学》上的方法,设制了一套工具,对127名住院的精神分裂症病人和100名中学生的嗅、视、触、听、重量、温度及平衡觉的暗示性作了测量。结果:1、女性高于男性;2、暗示程序呈正态分布;3、分裂证病人的暗示性明显低于对照;4、嗅、温度、平衡感觉的暗示性较有代表性。

糖尿病足患者感染病原微生物分布及耐药性规律分析

目的:回顾性分析糖尿病足感染(DFI)的病原微生物分布及耐药性规律,为临床合理使用抗生素提供指导。方法:选取2020年1月—2021年6月我院收治的92例DFI患者,统计其细菌分布及耐药情况。结果:共培养出123株病原微生物,多重耐药(MDR)发生率39%(48/123)。44株革兰阳性(G+)细菌中,发现频率最高的是粪肠球菌和金黄色葡萄球菌。MDR检出率36.4%(16/44),其中排名前三的分别是葡萄球菌属的溶血葡萄球菌、表皮葡萄球菌以及肠球菌属的屎肠球菌,分别是80%(4/5)、80%(4/5)及50%(1/2)。79株革兰阴性(G-)菌中,发现频率前三的细菌分别是大肠埃希菌、黏质沙雷氏菌和铜绿假单胞菌。MDR检出率39.2%(31/79),其中排名前三的分别是约氏不动杆菌、大肠埃希菌及肺炎克雷伯菌,分别是100%(1/1)、80%(8/10)及71.4%(5/7)。结论:DFI病原菌主要为G-菌,临床医生应当注意加强微生物培养和药敏试验,结合患者的临床表现合理选择抗菌药物。

CLSP服务质量提升策略研究——以政府部门参与为视角

跨境物流服务平台(CLSP)在加快构建双循环格局中占据重要地位,其服务质量水平高低影响平台发展。结合CLSP的平台运营方、企业用户、政府部门三类主体,构建演化博弈模型,运用MATLAB软件进行数值模拟,仿真分析跨境物流服务质量提升的策略演化路径。研究发现,跨境物流服务质量提升的设定强度、平台入驻成本、政府部门口碑效应等显著影响跨境物流服务质量提升策略选择,进而提出促进CLSP高质量发展的管理启示。

1083株鲍曼不动杆菌临床特点及耐药性分析

目的了解我院鲍曼不动杆菌(Acinetobacter baumannii,Ab)的临床分布特点及耐药性特点,为临床预防和治疗Ab感染提供参考依据。方法收集我院2015年1月-2019年12月间北京中医药大学第一临床医学院临床标本中分离的Ab,用BD公司的PHOENIX-100全自动微生物鉴定系统进行鉴定和药物敏感性试验。用WHONET5.6进行统计学分析。结果共收集Ab1083株,其标本来源主要为呼吸道标本(790株占72.9%),科室来源主要为ICU(446株,占41.2%)。收集到的鲍曼不动杆菌对临床常用的12种抗生素普遍耐药。结论Ab的耐药现象比较严重,临床应加强对医院感染和抗生素使用的控制,减少或延缓耐药菌株的出现,防止耐药菌感染的爆发。

紫花前胡的化学成分研究

目的对紫花前胡Peucedanum decursivum的化学成分进行研究。方法采用95%乙醇提取,经多种色谱方法分离纯化,利用质谱、核磁共振等现代波谱技术鉴定结构。结果从紫花前胡95%乙醇提取物的醋酸乙酯萃取物中分离得到12个化合物,分别鉴定为异佛手柑内酯(1)、佛手柑内酯(2)、茴芹内酯(3)、异茴芹内酯(4)、二氢欧山芹醇乙酯(5)、6-牛防风素(6)、前胡香豆素E(7)、花椒毒素(8)、甲氧基欧芹酚(9)、阿魏酸(10)、β-谷甾醇(11)、补骨脂素(12)。结论化合物1、4、5为首次从前胡属植物中分离得到,化合物2、3、6～10、12为首次从该植物中分离得到。