医院医用耗材财务内部控制信息化管理的策略

医院物资采购支出在医院的成本支出中占比较大,随着医用耗材的品种越来越多,耗材采购工作的正常开展与管理是确保医院充分获得其社会效益和经济效益的前提。财务内部管控质量是保障医院整体工作顺利运行的基础,随着医疗技术不断创新与信息化管理模式的引入,医院对医用耗材的成本控制力度不断加大。鉴于此,文章就医院医用耗材信息管理系统的建立与财务内部控制进行探讨。

基于卷积神经网络和近红外光谱的酒醅酸度分析方法研究

快速、准确检测酒醅酸度,可显著提高白酒出酒率和成品酒品质。近红外光谱(NIR)提供了分子的倍频和合频,即有机物中含氢基团(C—H、 N—H、 O—H)的振动信息,通常用于样品中含氢化合物的定性和定量分析。采用NIR能简单、迅速的测定酒醅酸度,克服了传统化学分析方法检测周期长、试剂消耗大、人为误差等不足。由于NIR是一种间接分析技术,如何建立校正模型是准确检测酒醅酸度的关键。作为深度学习中的典型模型,卷积神经网络(CNN)具有局部区域连接,分享权值等优点,不仅能从复杂的光谱数据中提取关键特征,还能减少网络模型的复杂度。因此,提出基于CNN和NIR的酒醅酸度定量分析方法,以某酒企生产线中采集的545个酒醅样本光谱数据作为研究对象,采用标准正态变换(SNV)、 Savitzky-Golay (SG)滤波和一阶求导(1stD)三种算法相结合对原始光谱进行预处理;利用无信息变量消除法(UVE)选择光谱数据的特征波长;使用CNN建立酒醅酸度模型。结果表明:(1)对光谱数据进行预处理后,消除了原始光谱中的基线偏移,噪声等问题;经过预处理后的光谱数据模型相较于原始光谱建模,预测集决定系数提升了22.85%,预测集均方根误差降低了0.049 5,提高了酒醅酸度与光谱反射率的相关性。(2)对光谱数据进行波长筛选后所建立的模型相较于全波段建模,预测集决定系数提升了2.04%,预测集均方根误差降低了0.004 8。(3)基于CNN建立的酸度预测模型,预测集决定系数为0.955 5,预测集均方根误差为0.039 1。相较于偏最小二乘回归模型,预测集决定系数提升了1.03%,预测集均方根误差降低了0.097 6;相较于反向传播神经网络模型,预测集决定系数提升了1.16%,预测集均方根误差降低了0.099 4。该方法可实现对酒醅酸度的快速、准确测量,为后续酒醅酸度在线检测提供方法支撑。

方形动力锂电池CPCM/翅片液冷式散热系统性能优化

为了降低方形锂电池在高温、高倍率放电下的最高温度和温差,提出了一种复合相变材料(CPCM)/翅片液冷式复合冷却结构。对提出的电池热管理系统进行了3 C放电工况下的数值模拟,分析了CPCM中膨胀石墨(EG)质量分数、冷却液流速及入口温度对系统散热性能的影响规律。结果表明:12%EG质量分数的CPCM表现出良好的散热性能,继续增大质量分数对最高温度及温差几乎没影响。增大冷却液流速降低了电池最高温度,但是也增加了电池温度的不均匀性。考虑到流速对CPCM液相率影响,流速为0.022 m/s已满足散热需求。当入口温度为40℃时,CPCM与液冷的协同效率更好,最大温差达到最小值,仅为2.78℃。

大象的鼻子

一天，一只小象来到河边喝水，惊动了一只正在睡觉的大鳄鱼，鳄鱼看到这只小象，心想：好一顿美餐啊！它悄悄地靠近小象，出其不意，一下子咬住了小象的鼻子。小象拼命挣扎，溅起无数的水花。鳄鱼使劲把小象往水里拖，就这样，小象的鼻子被越拉越长。终于，鳄鱼累了，稍一松懈，小象乘机挣脱，撒腿逃回了岸边。 小象回到象群后，耷拉着一条长长的鼻子。别的大象觉得它像个怪物，都不理它，还给它取了个绰号，叫“长鼻怪”。有一天，象群来到一片香蕉地里，大象们看到树上的香蕉都垂涎三尺，可是又够不着，只好干着急。

我国制造业上市公司成本粘性问题研究

本文以国内沪深两市481家制造业上市公司2009-2013年数据为样本,检验中国制造业上市公司的成本粘性行为,同时对制造业上市公司按照企业性质、地区、和是否是高新技术行业做出分析检验。验证了中国制造业上市公司存在成本粘性行为,在GDP放缓增长的情况下,成本粘性有所减轻。资本密集度越高,成本粘性越强。