杨莉个人简介

讲席教授,国家『优青』研究员[作者风采]杨莉,女,研究员,上海中医药大学博士生导师、讲席教授,国家自然科学基金优秀青年基金获得者,教育部新世纪优秀人才,上海市优秀学术带头人,上海市曙光学者。先后赴日本富山大学、美国希望城国家医学中心进修,现为上海中医药大学交叉科学研究院、中药研究所研究员。主要从事中药药效物质基础及质量标准、中药安全性评价相关研究。负责制订的千里光、胆宁片等12项相关国家及行业标准,取得系列创新成果,有力保障了中药的质量和安全性,为"科技引领标准发展,标准促进产业提升"做出了积极贡献。

从高考试题管窥清末知识分子职业价值观的变化及其影响戚明军杨莉

透视高考试题,管窥清末知识分子职业价值观变化,明确变化带来的影响,进而体会一定时期的思想文化是该时期政治、经济的反映。通过解读试题,更好地把握高考试题素养立意的命题思路,为教学和科学备考提供有效帮助。

杨莉：台湾来的济南人

当台湾从2007年开始，连续两年葡萄酒销量下降40％时．杨莉和她的丈夫开始把红酒市场转向了内地，而济南是他们的第一站。作为一个从成熟的葡萄酒市场转战过来的葡萄酒商。他们也许会带给济南很多不一样的东西。

ZnS@CdS/HAP复合微球的SILAR法制备及光催化性能

以酵母模板法制备的中空羟基磷灰石(HAP)微球为基底,通过连续离子层吸附反应法(SILAR)制备ZnS@CdS/HAP复合微球,利用XRD、SEM、UV-vis等表征手段分析材料的晶体结构、微观形貌和光吸收能力等,同时结合亚甲基蓝的光催化降解实验探讨复合微球的光催化机理.结果表明:利用SILAR法成功实现了ZnS@CdS/HAP复合微球的制备,ZnS@CdS/HAP复合微球的直径约为3~5μm且分散性良好,在可见光区有良好的吸收性能,具有优异的光催化活性,在催化剂添加量1g/L、pH=7、温度为25℃的条件下,对50mL浓度为10mg/L的亚甲基蓝溶液可见光催化100min时去除率高达93%.机理分析证实,ZnS@CdS/HAP光催化可能存在的Z型电荷迁移机制在有效抑制光生载流子复合的同时有效抑制光生腐蚀的发生,提升了ZnS@CdS/HAP复合微球的光催化活性和稳定性.

rGO/CdS@HAP复合微球的光催化活性增强机理

为提升CdS基复合材料的光催化活性和稳定性,运用水热法在CdS@HAP(羟基磷灰石)微球表面包覆rGO(还原氧化石墨烯)并制备rGO/CdS@HAP光催化材料,利用XRD(X射线衍射)、SEM(扫描电子显微镜)、UV-vis(紫外-可见吸收光谱)等手段分析材料的晶体结构和理化性质,结合MB(亚甲基蓝)的光催化降解实验探讨rGO/CdS@HAP的光催化活性增强机理。结果表明:rGO/CdS@HAP具有中空微球结构,直径4—5μm,rGO以薄纱状均匀包裹在CdS@HAP表面;rGO/CdS@HAP具有优异的可见光吸收能力,在可见光辐射120 min后对MB的去除率高达94%,在光催化循环实验中表现出优异的光催化活性和稳定性。机理分析证实,由CdS和HAP构建的Ⅰ型异质结带隙较窄,有助于提升复合材料对可见光的吸收和利用,rGO在CdS@HAP表面的包覆提升载流子分离效率的同时为光生空穴提供高速的传输路径,有效抑制CdS的光腐蚀,从而实现rGO/CdS@HAP光催化活性和稳定性的显著增强。

港口大规模冷箱负荷群用电的一致性分层优化调度方法

为解决港口大量冷藏集装箱负荷群优化调度面临的优化效果与计算效率难题,该文提出冷箱集群分层迭代调度架构及多智体制冷效率一致性优化策略。建立考虑热动态过程的冷箱负荷用电模型,并根据用电特性将冷箱聚类为集群,降低冷箱控制维度与信息交互量级。建立冷箱动态电价与集群用电功率迭代优化的预调度模型,提出冷箱制冷效率主从一致性的功率动态分配算法,冷箱个体根据电价、温度、制冷限值主动响应预调度策略,实现大规模冷箱自趋优运行和负荷功率有序转移。以日照港为算例,所提方法可将用电成本降低12.5%,计算效率提升4倍,优化结果与全局优化的偏差仅为0.5%,实现了大规模冷箱群高效优化。

木质素降解菌的筛选及其对酒糟的预处理研究

为解决生物质炼制过程中木质素的生物抗性,本研究筛选出一株木质素降解菌,用其对酒糟进行预处理,并使用傅里叶红外光谱仪、X射线衍射仪、扫描电子显微镜、Zeta电位与纳米粒度仪、低场核磁共振分析仪和热重分析仪对预处理前后酒糟的微观结构与理化性质进行表征。结果表明:这株木质素降解菌是栓菌属,将其命名为Trametes sp.SCU31(T.sp.SCU31)。T.sp.SCU31能够高效降解酒糟中的木质素,可使酒糟中33.86%酸不溶木质素与50.88%酸溶木质素发生降解。经T.sp.SCU31预处理后的酒糟表面布满孔洞与碎片,更多的纤维束暴露出来,显著增加了纤维素酶的可及性,这些结果表明T.sp.SCU31预处理能够高效降解木质素,破坏木质纤维的抗性。

基于CNN-GRU-LightGBM模型的单井产量预测方法

单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂,难以准确预测日产量,建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit,CNN-GRU)提取深层特征进行时序预测,基于梯度提升框架的集成模型(light gradient boosting machine,LightGBM)从回归预测角度进行预测,两者结果相互融合,进一步提高产量预测精度。同时,提出了一种可以实现多变量时序预测或回归预测模型在未知输入特征情况下准确预测产量的方法—超前参数递归预测策略。采用该方法对影响产量的重要特征进行超前预测,并将预测到的重要特征应用于预测产量的仿真测试中。仿真结果表明:本文模型与超前参数递归策略配合最好,在测试集上的预测准确度最高。相比单变量时序预测和回归预测模型,可显著提高预测精度。

基于改进残差网络的抽油机故障诊断研究

针对抽油机故障诊断的传统图像识别方法识别率高但速率较慢,或训练速度适宜但识别率较低等问题,提出一种基于改进残差网络模型的示功图图像识别算法。改进策略包括替换模型第1层卷积核,由更小卷积核代替;改变残差模块排列顺序;将传统ResNet50(残差网络)模型的全连接层替换成径向基函数(RBF:Radial Basis Function)网络作为额外的分类器;采用数据增强方式对数据集进行扩充,并利用迁移学习在改进的ResNet50-RBF模型得到ImageNet上预训练好的权重参数后进行训练。实验结果表明,改进的模型在示功图识别中得到了98.86%的准确率,与其他网络相比,鲁棒性进一步加强,并且速率得到一定提升,为抽油机故障诊断提供了一定参考。

SPE-GC-FPD法测定三七中甲基对硫磷残留量

目的:为更好地控制三七质量,拟建立三七中甲基对硫磷的GC-FPD检测方法。方法:采用超声提取固相萃取法、GC-FPD检测。结果:方法回收率在62.52%~118.49%,精密度RSD为3.597%,标准偏差符合检测要求,满足农药残留检测的要求。

医院信息化建设在儿科门诊就医的发展与思考

基于国内医院信息化建设的现状和发展趋势,本文对加快信息化系统建设提出针对性建议,包括加强区域医联体地区间的协作、构建敏感指标预警及控制信息系统、深度整理及高效利用诊疗过程数据、拓展移动终端的信息化健康教育等。以期为医院信息化建设在儿科管理领域的进一步发展提供启示和参考,同时为医护管理者提供可靠的决策依据,从而提高医院护理质量与管理水平。

大学英语文学课程中课程思政的实施探究

文学课程是大学英语教学中的一项重要内容,它通过对文学作品的深入研究与分析来提升学生的英语阅读、写作和听说技能,还能够培养学生的文学鉴赏力。将隐性思政教育融入英语文学课程是一种巧妙的教学策略,教师不直接传授价值观念、道德观念和思想理论,而是将这些元素潜移默化地整合入英语文学教学过程。基于此,探讨如何在大学英语文学课程中有效地实施课程思政,灵活地将文学教育、思政教育与英语语言学习相融合,以促进学生在思想上的积极成长和进步,对于实现高等教育人才培养的目标具有重要意义。

日本再生医学产品创新性监管政策研究及启示

本文以日本针对再生医学(RM)产品的3个特别制度(包括时间限制性附条件批准程序、先驱药物认定系统、罕见病用药指定制度)为分析对象,探究日本RM产品创新性监管政策的具体内容和实施现状。同时,对我国和日本的相关监管政策和实施情况进行对比分析,探究我国细胞和基因治疗(CGT)产品监管面临的挑战,以及日本创新性监管政策对我国的启示。

家属参与式护理对初产妇产后抑郁症状的改善探讨

目的探讨初产妇在常规护理上采用家属参与式护理对产后抑郁症状的改善影响。方法选取80例初产妇,依照护理方法不同分为对照组(采用常规护理)与观察组(采用常规护理+家属参与式护理),每组40例,比较两组护理效果。结果护理后观察组的焦虑评分、抑郁评分分别为(31.31±3.86)分、(5.83±1.47)分,对照组的焦虑评分、抑郁评分分别为(37.65±4.13)分、(8.75±2.01)分,观察组的焦虑评分、抑郁评分均较对照组低(P<0.05)。护理后观察组自我效能感评分较对照组高(P<0.05)。观察组护理满意度为97.50%,对照组护理满意度为82.50%,观察组护理满意度高于对照组(P<0.05)。结论对初产妇在常规护理上采用家属参与式护理,起到积极的作用价值,既可缓解患者的焦虑、抑郁情绪,又可提高其自我效能感,还能促进护患关系。

生姜提取物对染铝毒大鼠学习记忆功能和神经细胞结构的影响及其可能作用机制

目的分析生姜提取物(GRE)对铝染毒大鼠学习记忆功能及神经细胞结构的影响,并基于钙调蛋白依赖性蛋白激酶Ⅱ(CaMKⅡ)、神经元型一氧化氮合酶(nNOS)、蛋白激酶C(PKC)探讨其可能的作用机制。方法将36只SD雄性大鼠随机分为空白对照组、铝染毒组、临床药物组、低剂量GRE(L⁃GRE)组、中剂量GRE(M⁃GRE)组、高剂量GRE(H⁃GRE)组,每组6只大鼠。空白对照组大鼠自由饮用不含氯化铝的饮用水,其余组大鼠饮用含10 mg/mL结晶氯化铝的饮用水。3个月后给予空白对照组和铝染毒组大鼠灌胃生理盐水,临床药物组大鼠灌胃盐酸多奈哌齐溶液,分别给予L⁃GRE组、M⁃GRE组、H⁃GRE组大鼠灌胃100 mg/kg、200 mg/kg、400 mg/kg GRE溶液。持续干预4周后,采用Morris水迷宫实验评估大鼠的学习记忆功能,通过HE染色观察大鼠海马组织形态变化,分别采用实时荧光定量PCR和Western blot检测大鼠海马组织CaMKⅡ、nNOS、PKC mRNA和蛋白表达水平。结果(1)与空白对照组相比,铝染毒组大鼠的逃避潜伏期延长且穿越平台次数减少(P<0.05),海马组织的神经细胞皱缩,神经细胞数量明显减少,CaMKⅡ、nNOS、PKC的mRNA表达水平及nNOS、PKC的蛋白表达水平降低(P<0.05)。(2)与铝染毒组比,L⁃GRE组、M⁃GRE组和H⁃GRE组大鼠的逃避潜伏期缩短,临床药物组、M⁃GRE组、H⁃GRE组大鼠的穿越平台次数增加(P<0.05);各给药组大鼠海马组织病理形态有不同程度的改善;临床药物组大鼠的CaMKⅡ、nNOS和PKC mRNA表达水平升高,各剂量GRE组大鼠nNOS和PKC mRNA和蛋白表达水平升高(P<0.05)。(3)与临床药物组相比,M⁃GRE组和H⁃GRE组大鼠的逃避潜伏期,以及各剂量GRE组的穿越平台次数和目标象限停留时间差异无统计学意义(P>0.05);各剂量GRE组大鼠海马组织病理形态改善程度更为明显;M⁃GRE组、H⁃GRE组大鼠的nNOS、PKC蛋白表达水平升高,L⁃GRE组大鼠的nNOS蛋白表达水平升高(P<0.05)。(4)各剂量GRE组组间大鼠逃避潜伏期、穿越平台次数及目标象限停留时间差异无统计意义(P>0.05);随GRE干预剂量增加,大鼠海马组织病理形态的改善效果越明显;H⁃GRE组大鼠的CaMKⅡmRNA表达水平高于L⁃GRE组(P<0.05)。结论GRE能够改善铝染毒大鼠的神经细胞结构和学习记忆功能,其中对神经细胞结构的改善效果优于盐酸多奈哌齐,对学习功能的改善效果与盐酸多奈哌齐相当。GRE的作用机制可能与拮抗铝所致CaMKⅡ、nNOS和PKC表达水平下降有关。

耳穴贴压配合穴位按摩改善胰腺癌化疗不良反应疗效观察

目的 探讨耳穴贴压配合穴位按摩改善胰腺癌化疗引起不良反应的临床疗效。方法 将93例胰腺癌化疗患者随机分为对照组、试验1组和试验2组,各31例。对照组行常规治疗,试验1组在常规治疗基础上加以耳穴贴压;试验2组则在常规治疗基础上予以耳穴贴压联合穴位按摩治疗,观察3组干预前后恶心呕吐、疲乏等躯体症状及自我效能状况。结果 在干预48 h后,3组恶心、呕吐得分较干预后12、24 h均降低(P均<0.001);对照组中文版罗德恶心及呕吐指数评分估量表得分高于试验1组和试验2组(P=0.009、<0.001),且试验1组得分高于试验2组(P=0.014)。在干预48 h后,3组Piper疲乏评估修订量表评分均低于干预后12、24 h(P均<0.001),试验1组、试验2组均低于对照组(P=0.038、0.012),而试验1组与试验2组比较差异无统计学意义(P=0.969)。在干预48 h后,对照组癌症自我效能感量表评分较干预后12、24 h降低(P均<0.001),试验1、试验2组评分较干预后12、24 h均升高(P均<0.001);试验1组、试验2组癌症自我效能感量表评分均高于对照组(P均<0.001),而试验2组略高于试验1组(P=0.132)。结论 相较于胰腺癌的常规治疗方法,耳穴贴压配合穴位按摩可有效降低化疗过程中的不良反应程度,降低恶心、呕吐和疲乏的发生率,缓解患者治疗压力,增强患者的自我效能感,促进患者更积极地面对胰腺癌治疗,具备临床推广应用价值。

一种基于残差MLP的多模态点云分类网络

针对PCT等先进点云算法存在模态单一、特征提取器复杂、参数量大、计算效率低等问题,提出一种精简快速的多模态点云分类网络Res-CLIP。将ResMLP-PC与CLIP结合,通过学习多模态信息提高主干网络性能和迁移学习能力,使用残差MLP提高算法效率;将仿射变换模块融入主干网络提高算法精度。排水管道缺陷数据集实验结果表明:与PCT等算法相比,ResMLP-PC算法的精确率、召回率均有提升,且参数量减少近50%,检测速度提升23%。Zero Shot实验结果表明:与现有多模态点云网络相比,Res-CLIP算法在2类公开数据集上的Zero Shot精度均较优,比ULIP相比分别提升4.6%、0.5%。