中国航天科技集团公司企业文化部副部长王朝晖：以企业文化提升软实力推进航天事业跨越发展

中国航天科技集团公司是一个具有独特文化气息的企业．在自力更生、自主创新的伟大征程中．孕育形成了以爱国主义为核心的航天精神、两弹一星精神和载人航天精神。在这”三大精神”的感召下，集团公司通过顶层设计、统筹组织、系统推进．在全集团全面开展理念、视觉、行为三大识别系统建设．建立起了符合社会主义先进文化前进方向，具有时代特征和航天特色的现代企业文化体系。

T4a期甲状腺癌外科治疗的临床经验报告

目的分析T4a期甲状腺癌的临床特点及外科治疗策略。方法回顾性纳入2004年1月至2021年5月间在四川省肿瘤医院头颈外科住院手术的甲状腺恶性肿瘤患者,共计纳入T4a的甲状腺癌病例303例,分析患者的病理分型、受侵器官、手术方式、生存时间等。分析患者的总生存率,使用Kaplan Meier法分析患者术后生存曲线。结果在入组的303例患者中,共计53例患者失访,1年总生存率为98.4%(246/250),3年总生存率为97.0%(224/231),5年总生存率为90.2%(92/102)。其中喉返神经单独受侵94例,失访13例,1年总生存率为100%(81/81),3年总生存率为98.7%(77/78),5年总生存率为97.4%(38/39)。喉返神经合并气管/喉/食道受侵151例,失访31例,1年总生存率为96.7%(116/120),3年总生存率为95.3%(101/106),5年总生存率为82.2%(37/45)。在生存曲线分析中,喉返神经单独受侵组较喉返神经合并气管、喉或食道等器官受侵组在总生存时间上存在优势。结论T4a期甲状腺癌如果有手术机会,应该首选手术切除,通过合理的手术策略,根治性手术的同时重视重要组织器官的一期修复重建,患者可获得较好的生活质量和预后。

高中化学实验单元教学的实践与探索

依据新课标,开发基于大概念统领的高中化学实验课程《高中化学实验项目式学习》。采用“大单元”组织教学内容;开发基于真实情境的实验项目;以大概念统领实验内容;设计一系列基于真实情境的项目式实验教学活动,从而有效提升学生化学实验素养,实现创新人才的培养。

科普类泛知识直播观众持续观看意愿研究

网络直播由于大多呈现泛娱乐化特征,观众的认知需求成为容易被忽视的领域。随着普通互联网流量红利见顶,观众的兴趣点正从“猎奇”向“干货”转变,科普类泛知识直播悄然兴起,成为新的流量风口。国内主流短视频和直播平台在科普类泛知识领域不断发力,成效显著,但也存在直播内容参差不齐,观众留存率和持续观看意愿低等现象。本文通过调研访谈,以及对抖音账号及其案例进行分析,提出要培养主播特质、丰富直播内容、优化直播场景和重视用户体验等改进建议。

甲状腺微小癌不等于低危癌

“甲状腺微小癌,就是很小的癌咯!那应该是很早期的甲状腺癌,治疗效果很好吧!”是不是常听人这么说?所谓甲状腺微小癌,全名“甲状腺微小乳头状癌”,世界卫生组织对它有一个定义,即肿瘤最大直径小于1厘米的甲状腺乳头状癌,这个定义仅仅是肿瘤大小的描述,并没有肿瘤的侵袭性、多灶性以及转移等描述。所以甲状腺微小癌不等于低危癌,甲状腺微小癌的预后未必就很好,必须要结合多项危险因素进行判断。

ChatGPT参与论文写作对学术伦理的挑战与防范

生成式人工智能正在为学术界带来一场深刻变革。在海量数据基础和强大算力的技术支持下,生成式人工智能参与论文写作,在传统科研方法的基础上进一步创新,但也产生不少学术伦理方面的挑战,包括学术研究科学性待考量、学术诚信遭质疑、学术成果所有权难界定等问题。为了加强学术伦理道德建设,坚守诚实、负责和公正的基本原则,本文提出相关措施以防范ChatGPT为代表的生成式人工智能参与学术论文写作,包括技术监测、提升透明度、完善考核制度等,使学术研究在新的技术背景下合宜有效进行,并获得社会的信赖与支持。

基于Nomogram模型鉴别肺腺癌病理亚型的临床价值

目的 探讨基于最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建Nomogram模型预测原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)及浸润性腺癌(IAC)的价值。方法 选取本院97例经手术病理证实且病理亚型明确的肺腺癌患者,将AIS和MIA归为第1组,IAC为第2组,比较两组患者年龄、性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67等临床医学特征差异,采用3D Slicer软件进行图像分割,特征提取与选择,通过LASSO算法对特征进行降维,筛选影像组学特征构建预测模型。再采用R软件的rms工具包构建Nomogram模型,计算ROC曲线下面积(AUC),以评价Nomogram模型鉴别肺磨玻璃结节病理亚型的效能。结果 1)性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67等临床医学特征均差异无统计学意义(P>0.05);2)筛选7个CT影像组学特征:平面度、大依赖低灰度强调、小波变换LHL第十百分位、小波变换HLL第十百分位、小波变换最小值、小波变换均值及小依赖低灰度强度比较,差异均有统计学意义(P均<0.05);3)基于CT影像组学特征建立预测肺磨玻璃结节病理亚型的Nomogram模型,训练集中AUC为0.863,准确率为87.9%,灵敏度为67.9%,特异度为91.1%;验证集中AUC为0.792,准确率为75.0%,灵敏度为66.7%,特异度为90.5%,可见此Nomogram模型具有较好的预测效能。结论 对于预测肺腺癌浸润程度,Nomogram模型具有明显优势,可作为一种鉴别手段。

观赏桃新品种朝霞的选育

朝霞是从合欢二色自交后代群体中选育出的观赏桃新品种。花瓣红色,花径5.26 cm,复瓣花,月季形,花瓣约25枚。节间长度中等,平均节间长1.9 cm。在湖南省常德地区,植株大小适中,3月上旬开花,开花持续时间20 d左右,是南方不可多得的红花、早花优良品种,可以弥补早花品种单调、花色不够鲜艳的空缺,从而满足中国传统节日对桃花的需求。

基于TBSS对女性偏头痛脑白质变化的研究

目的:通过DTI技术检测女性无先兆偏头痛患者偏头痛发作间期的脑白质结构变化,以及其与临床特征之间的关系。方法:招募43例女性偏头痛患者(偏头痛组)和43例匹配的健康志愿者(对照组)。2组均行MRI扫描,其中偏头痛患者在发作间期采集DTI和临床数据。采用基于纤维束示踪的空间统计方法比较2组间脑白质的差异。DTI指标与临床指标行Pearson相关性分析。结果:与对照组相比,偏头痛组的胼胝体膝、体及压部、双侧前辐射冠、双侧上辐射冠、双侧内囊前后肢、左侧上纵束、右侧钩束及右侧扣带的轴向扩散系数均明显降低(均P<0.05)。2组各向异性分数、平均扩散系数和径向扩散系数差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:女性偏头痛患者出现疼痛相关脑白质的轴突损伤,这些发现可能有助于阐明偏头痛的中枢机制。

运用宏微结合解决社会性科学议题 ——以“探究含硫物质对雾霾形成的影响”为例

以含硫物质对雾霾的形成影响这一社会性科学议题为切入点,从宏微结合的角度分析雾霾形成的原因,将内容分为3个环节“认识议题,探究成分”“宏微结合,探究机理”以及“模块融合,揭示机理”,发展学生宏观辨识与微观探析的核心素养以及科学推理的关键能力,通过微观机理的探究为雾霾的形成提供理论依据。

基于化学史的概念教学——以“共价键理论及键参数”为例

本文沿循共价键理论的发展史,通过化学符号语言描述共价键及键参数等相关概念,使共价键的概念教学可视化。笔者设计了“共价键的形成和类型”“共价键的相关理论和键参数”“探究ClO2的分子结构”三个活动,旨在促进学生在共价键概念建构和发展的过程中,建立学习化学概念的思维模式。

学术期刊开展科普工作的现状、存在问题及策略建议——以医学学术期刊为例

了解学术期刊开展科普工作的现状及存在的问题,提出可行的策略举措,以强化学术期刊的科普责任,助力国家科普战略。文章以医学学术期刊为例,通过文献调研和问卷调查,发现国内医学学术期刊开展科普工作主要呈现以下几个特点:已经开展科普工作的期刊占比较低,且多为近几年开始;开展科普工作的路径单一,受众相对局限;科普作品的创作主体多样,审定流程不规范。进一步分析了医学学术期刊开展科普工作存在的不足,包括内容创作能力总体较弱、编辑投入科普工作的热情不高、科普工作传播范围有限等。提出搭建“医学学术期刊多学科多维度科普内容生产合作平台”,实现集期刊平台、新媒体、大众媒体的科普作品多途径协同传播,健全并完善医学学术期刊健康知识传播和应对公共卫生事件的应急响应机制等,使得医学学术期刊成为提升公众医学科学素养的主力军之一。

适老化智能可穿戴设计研究进展及发展趋势

为促进智能可穿戴产品技术更好地应用于老年人群,综述了近些年国内外适老化智能可穿戴研究现状。首先从人体层概述了老年群体在生理、心理和社会属性3个维度的特征变化;然后分析总结适合老年人群智能可穿戴设备的传感器、材料、形态、结构、交互方式、功能算法和评估方法七大相关开发技术;进而梳理了适老化智能可穿戴设备的生理系统、神经系统、运动系统、情绪系统和空间移动系统五大功能系统,并进一步依据产业生态层中6个相关产业的发展现状,讨论了当前适老化智能可穿戴产品的设计范式;最后厘清了智能可穿戴设备未来在适老化研究发展中需要解决的4个问题及相关展望。

基于跨模态信息过滤的视觉问答网络

视觉问答作为多模态任务,瓶颈在于需要解决不同模态间的融合问题,这不仅需要充分理解图像中的视觉和文本,还需具备对齐跨模态表示的能力。注意力机制的引入为多模态融合提供了有效的路径,然而先前的方法通常将提取的图像特征直接进行注意力计算,忽略了图像特征中含有噪声和不正确的信息这一问题,且多数方法局限于模态间的浅层交互,未曾考虑模态间的深层语义信息。为解决这一问题,提出了一个跨模态信息过滤网络,即首先以问题特征为监督信号,通过设计的信息过滤模块来过滤图像特征信息,使之更好地契合问题表征;随后将图像特征和问题特征送入跨模态交互层,在自注意力和引导注意力的作用下分别建模模态内和模态间的关系,以获取更细粒度的多模态特征。在VQA2.0数据集上进行了广泛的实验,实验结果表明,信息过滤模块的引入有效提升了模型准确率,在test-std上的整体精度达到了71.51%,相比大多数先进的方法具有良好的性能。

锂电池双向均衡及模型预测控制优化

为了解决锂电池组内部单体不一致导致的能量利用率低、电池容量衰减等问题,提出了一种基于模型预测控制的双向均衡控制方法。首先,以锂电池单体的荷电状态(SOC)为均衡控制目标,采用带遗忘因子的最小二乘法和扩展卡尔曼滤波法联合估计电池SOC;接着,通过设计双向反激式电路,形成可升降压的均衡结构,并采用模型预测控制优化双向反激式电路的正反向均衡控制状态;最后,通过占空比控制双向反激式电路的均衡电流,实现不同锂电池单体之间的SOC均衡。研究结果表明:采用双向反激式电路和模型预测控制,不但降低了均衡电路控制的复杂程度,避免了传统均衡方法的电池组内部均衡消耗,而且有效提高了均衡可靠性和均衡速度;在动态工况下,基于模型预测控制的锂电池双向均衡控制方法,能快速实现锂电池单体之间的SOC均衡,与传统的比例均衡控制方法相比,均衡时间缩短了68.3%。

基于机器学习的服装生产线员工效率预测

在服装生产线中,管理者通常凭借直觉和经验进行工人调度和工序编排,缺少基于历史生产相关数据的分析,难以进行产前预判。为此,充分利用历史生产数据,使用机器学习技术科学地预判工人产前效率,以提高生产线的平衡率。首先,收集了某工厂13个订单的526个生产数据并通过分位数划分法对效率进行等级划分。其次,基于生产数据的特征,在员工生产效率预测任务中选择了随机森林集成学习模型,并与其它8个模型进行了综合比较。最后,通过递归式特征消除法,从15个初始特征中筛选出实现模型最大预测性能的最优特征组以优化模型。优化后结果显示,随机森林模型展现出优异的预测性能,在回归任务中,验证集R^(2)值为0.836,而均方根误差值为0.116;在分类任务中,其验证集平衡F分数值为0.823。研究结果表明,使用随机森林模型可以实现产前工人效率的有效预测,预测结果可避免管理者在调度时做出错误决策,同时为生产线的优化和柔性调度提供参考。

智能坐姿矫正服装研究现状与发展趋势

为帮助人们改善不良坐姿,预防脊柱疾病,对智能坐姿矫正服装的研究进展进行综述。首先,从人体工效学的角度出发,介绍了坐姿生理学基础,表明了不良坐姿对人体造成的危害;然后基于穿戴方式归类了现有矫姿类可穿戴产品,重点阐述了坐姿矫正服装相较于矫姿带等其它产品的优势及可发展性;随后分析了智能坐姿矫正服装系统中应用到的可穿戴传感技术、系统识别不良坐姿信号的阈值判定技术及识别反馈警示技术这三大关键技术;最后从电子设备、系统识别、反馈模式、人机交互及服装安全5个方面展望了智能坐姿矫正服装未来的发展趋势。研究指出,未来应侧重于应用纺织品传感器及织物触觉系统等柔性电子设备,使其向智能化舒适化进一步发展,在医疗保健、健康监护领域具有更好的应用前景。