利拉鲁肽联合二甲双胍治疗2型糖尿病的临床疗效

目的探讨利拉鲁肽联合二甲双胍治疗2型糖尿病的临床效果,从而为指导临床用药提供借鉴。方法随机将我院2017年2月—2018年2月收治的80例2型糖尿病患者分为两组,每组40例。对照组行二甲双胍治疗。观察组在对照组的基础上行利拉鲁肽治疗。比较两组临床疗效。结果观察组血糖水平等指标均优于对照组(P<0.05)。结论利拉鲁肽联合二甲双胍治疗2型糖尿病疗效理想,不仅有利于改善血糖水平,且用药安全性高,提高了患者的治疗依从性,保障了患者的身体健康。

再论淳钦后与耶律倍的母子关系——兼考韩知古被俘入辽的时间

淳钦皇后系耶律倍的生母,这是辽史学界绝大多数人认可的一个事实。近来曹流对此提出异议:耶律倍生母非淳钦皇后萧氏,但他的依据是错误的。从俘获韩知古的欲稳(阿钵)的经历可以推断出韩知古绝非天复三年被俘,再佐以淳钦后的婚龄及其对耶律倍的情感,可断定淳钦后确系耶律倍的生母。

左甲状腺素钠治疗老年甲状腺功能减退症效果观察

目的探讨左甲状腺素钠治疗老年甲状腺功能减退症的效果。方法随机将我院2017年1月—2018年1月收治的78例老年甲状腺功能减退症患者分为两组,每组39例。对照组给予甲状腺片;观察组在对照组的基础上给予左甲状腺素钠。比较两组临床疗效。结果观察组总有效率、不良反应发生率等均优于对照组(P<0.05);观察组血清FT3、TSH及FT4等指标水平均优于对照组(P<0.05)。结论左甲状腺素钠治疗老年甲状腺功能减退症效果理想,用药安全性高,保障了患者的生活质量。

支气管哮喘急性发作患者雾化吸入布地奈德和沙丁胺醇进行治疗的效果研讨

目的 :探讨让支气管哮喘急性发作患者雾化吸入布地奈德和沙丁胺醇进行治疗的效果。方法 :将80例支气管哮喘急性发作患者随机分为对照组(40例)和观察组(40例)。对两组患者均在进行常规治疗的基础上使用沙丁胺醇进行治疗,为观察组患者加用布地奈德进行治疗。然后观察两组患者治疗的效果、用力肺活量(FVC)、第1秒用力呼气容积(FEV1)、最大呼气流量占正常预计值的百分比(PEF%)、发生不良反应的情况及病情复发的情况。结果 :治疗后,观察组患者治疗的总有效率高于对照组患者,其FVC、FEV1及PEF%均大于对照组患者,其不良反应的发生率及病情的复发率均低于对照组患者,P <0.05。结论 :让支气管哮喘急性发作患者雾化吸入布地奈德和沙丁胺醇进行治疗的效果显著,可有效地改善其肺功能,其不良反应的发生率及病情的复发率均较低。

用替格瑞洛和瑞舒伐他汀治疗不稳定型心绞痛的效果观察

目的:观察应用替格瑞洛和瑞舒伐他汀治疗不稳定型心绞痛的效果。方法:随机将黑龙江省牡丹江市第一人民医院收治的84例不稳定型心绞痛患者分为MAT组与OBS组(42例/组)。为MAT组患者应用氯吡格雷和瑞舒伐他汀进行治疗,为OBS组患者应用替格瑞洛和瑞舒伐他汀进行治疗。然后比较两组患者的临床疗效、各项血脂指标和心绞痛的发作情况。结果:OBS组患者治疗的总有效率高于MAT组患者,P <0.05。治疗后,OBS组患者血清TC、TG、LDL-C的水平、心绞痛发作的频率均低于MAT组患者,其血清HDL-C的水平高于MAT组患者,其每次心绞痛发作持续的时间短于MAT组患者,P <0.05。结论:应用替格瑞洛和瑞舒伐他汀治疗不稳定型心绞痛的效果较为理想,能够显著改善患者的血脂水平,促进其康复。

考虑紧急度的救灾车辆路径问题建模与优化

为了减少救灾物资配送的延误时间和救灾车辆的总运输时间,引入紧急度的概念,建立了基于紧急度的救灾物资车辆路径问题模型,并设计了一种改进遗传算法对该模型进行求解。首先,采用多种策略生成初始种群;然后,提出一种基于紧急度的任务再分配算法作为局部搜索算子,该算法依据紧急度为延误安置点重新安排配送车辆或调整配送顺序从而减少延误时间,对无延误的车辆优化其路线从而减少总运输时间,以达到延误时间和总运输时间两者最优。在17个数据集上与先来先服务(FCFS)算法、按紧急度排序(URGS)算法和遗传算法(GA)三种算法进行了对比。实验结果表明,具有基于紧急度的任务再分配策略的遗传算法(TRUD-GA)与GA相比,平均延误时间减少25.0%,平均运输时间减少1.9%,与FCFS、URGS算法相比改进则更加明显。

基于滚动时域控制的动态外卖配送问题优化

为降低外卖配送过程中的运输费用和提高客户的满意度,现以外卖配送服务总延误时间最短为研究目标,设计了一种基于滚动时域控制的外卖配送问题模型。该模型将一段时间内的外卖生成订单,按多个时间窗口进行划分,并采用最近邻域算法对订单的位置进行路径搜索,在配送服务中,结合多种状态下利用滚动时域控制策略最大程度地筛选出存在动态干扰的订单,优化配送服务路径。最后,以某餐饮商户的外卖服务自负配送模型作为算例,对比了两种经典算法FCFS和NN。仿真实验结果表明,该模型在拥挤、正常、非拥挤、高频率扰动、低频率扰动等五种状态下均能够显著降低配送的总延误时间,缩短外卖配送距离,可为外卖平台商户改善配送服务质量和提升客户满意度提供决策支持。

基于混合遗传算法的紧急程度不确定应急物流问题求解

针对救灾工作中因紧急度不确定性造成物资配送延误的问题,以总延误时间和总运输时间为优化目标,建立紧急程度不确定的应急物流规划模型,以Beta分布模拟灾区紧急度变化情况,同时进行预测.设计基于紧急度的混合遗传算法,在该算法的局部搜索阶段使用一种紧急度依赖的路径调整算法,根据物资需求点的紧急度不同的特性,对存在延误的配送路径进行有针对性的优化.实验结果表明,所提模型和算法有效降低了延误和运输时间,尤其延误时间,与一些经典算法相比改进明显,且在多组算例中效果稳定,具有良好的鲁棒性.