慢性阻塞性肺疾病患者临床治疗中应用多索茶碱联合噻托溴铵粉治疗的效果分析

目的为提高慢性阻塞性肺疾病治疗效果,分析多索茶碱联合噻托溴铵粉的使用效果。方法选取2022年3月—2023年3月郓城诚信医院收治的慢性阻塞性肺疾病病患者158例为研究对象,根据随机数表分为两组,对照组(79例)、观察组(79例)分别进行多索茶碱治疗、多索茶碱联合噻托溴铵粉治疗,比较两组治疗效果。结果治疗后,观察组第1秒用力呼气容积(2.87±0.50)L、用力肺活量(3.89±0.56)L、第1秒用力呼气量占所有呼气量比例(76.31±14.71)%,均高于对照组,差异有统计学意义(t=10.148、8.480、3.774,P<0.05)。观察组血氧饱和度、血氧分压指标水平高于对照组,二氧化碳分压指标水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗总有效率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论慢性阻塞性肺疾病患者应用多索茶碱联合噻托溴铵粉联合治疗方案,疗效更为显著,能够改善肺功能,具有确切疗效。

二甲双胍联合西格列汀及吡格列酮在糖尿病中治疗的临床疗效分析

目的 分析糖尿病患者实施二甲双胍联合西格列汀及吡格列酮治疗的效果。方法 回顾性分析2022年3月—2023年2月郓城诚信医院收治的116例糖尿病患者的临床资料,根据使用药物的不同进行分组,包含对照组(58例,使用二甲双胍治疗)和观察组(58例,使用二甲双胍联合西格列汀及吡格列酮治疗)。对比两组治疗效果。结果 治疗后,观察组糖化血红蛋白、餐后2 h血糖、空腹血糖水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组总胆固醇、低密度脂蛋白、三酰甘油低于对照组,高密度脂蛋白高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组不良反应发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组治疗有效率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 对糖尿病患者实施二甲双胍联合西格列汀及吡格列酮治疗,能有效提升治疗有效率,改善患者血糖、血脂指标状况,降低不良反应,效果确切。

改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法

水平集方法中的Chan-Vese模型(简称CV模型)对灰度不均匀及边界对比度低的图像的分割效果不够精确,计算效率也不是很高。针对灰度不均匀引入偏差场来修正CV模型中的区域平均灰度并引入核函数来加权能量泛函。针对计算效率低下的问题,在上述基础上得出其全局凸分割模型(Global Convex Segmentation,GCS),用SplitBregman迭代求解该模型。实验结果表明:改进后的模型提高了分割精确度和计算效率。

基于改进二维保局投影算法的人脸识别

传统的二维保局投影(2DLPP)算法未考虑样本邻域间局部信息,并且所提取的特征矩阵分量间存在相关性。针对该问题,提出基于大间距准则的最小相关性监督2DLPP算法。引入类间局部散度矩阵和类内局部散度矩阵,最大化带权的散度矩阵迹差,以增大样本类间散度,减小样本类内散度,从而更好地刻画数据的流形结构。计算所提取特征矩阵各分量间的协方差矩阵,通过最小相关性分析,减少特征信息的冗余。在Yale和ORL人脸库上进行仿真实验,结果显示,当训练样本数为5时,该算法的最高识别率分别为92.5%和96.2%,与传统2DLPP算法、二维主成分分析法、二维线性判别分析法和二维大间距准则法相比,识别率均有所提高。同时对不同训练样本数下识别率均值和方差进行分析,验证了算法的稳定性。

基于投入产出方法的中国建筑业完全能耗影响因素分析

建筑业的发展直接影响钢铁、建材等多个高能耗经济部门,是对中国能源消耗影响最大的行业之一。基于投入产出模型和可比价投入产出表,计算了2005年、2007年以及2010年中国建筑业的完全能耗,然后结合结构分解方法分析了生产部门的直接用能强度、国民经济发展水平、中间需求、人口规模与产业结构等宏观因素对建筑业完全能耗的影响。结果表明,中国建筑业的完全能耗远高于其直接能耗;国民经济的发展、经济部门的能源利用效率等宏观因素是导致中国建筑业完全能耗不断上升的主要因素。

不相关稀疏保留投影在人脸识别中的应用

稀疏保留投影是一种有效的特征提取算法,它虽然能很好地保留样本间的稀疏重构特性,但是得到的特征分量通常具有统计相关性,存在数据冗余。为此,引入不相关约束条件,提出了不相关稀疏保留投影特征提取方法,利用推导出的公式提取不相关判别特征集,进而提高了识别率。在PIE、Extended Yale B和AR人脸库的实验结果表明:该方法有效且稳定,与MLHOSDA、SPP和LPP相比具有更高的正确识别率。

钢结构设计步骤和设计思路

简要介绍钢结构设计简单步骤和设计思路。

基于改进2D-DLPP算法的人脸识别

在二维局部保持投影中引入类间结构信息和类标签,得到有监督的二维判别局部保持投影算法,从而提高了特征集的鉴别性。针对算法中参数的选取问题,建立无参数权重矩阵,提出无参数的二维判别局部保持投影(无参数2D-DLPP)算法。在Yale和ORL人脸库上的仿真实验结果表明,该算法与二维判别局部保持投影(2D-DLPP)、二维局部保持投影法(2D-LPP)和二维线性判别分析法(2D-LDA)相比能够取得更高的识别率。

抗虫棉病虫害的防治特点及在种植中应注意的问题

近年来,由于抗虫棉的推广,使防治棉田害虫的次数减少,降低了棉花生产成本,受到了棉农的欢迎.但抗虫棉不是无虫棉,有些农民误认为抗虫棉为免药棉,致使对棉田放松管理,造成害虫的严重发生,给其带来不应有的损失.现将抗虫棉病虫害的防治方法介绍如下:

一年六熟间作套种高效立体栽培技术

我县为全国粮食生产大县,经济穷县,人多地少.怎样使农民在有限的土地上尽快富裕起来,几年来,我们在农业种植结构调整中研究摸索出了小麦、冬菜(菠菜、芫荽)、西瓜、玉米、豆角、秋番茄,一年六种六收间作套种模式,取得了显著的经济效益.此模式一般:亩产小麦350kg,价值350元;菠菜、芫荽350kg,价值350元;西瓜4000kg,价值2400元;玉米430kg,价值412元;豆角700kg,价值700元;秋番茄2000kg,价值1200元.全年合计亩收入可达5412元,与常年两种两收小麦、玉米价值832元,相比亩多收入4580元,很受农民欢迎.其主要栽培技术是:

影响配电低压线损管理的因素及其对策

随着我国经济的发展,电能的耗费量越来越大,配电低压线损的管理也变得越来越重要。目前配电低压线损管理的各个环节中都不同程度地存在一些问题,基于此,文章分析了影响配电低压线损管理的因素,提出了相关管理措施,以期低压线损管理更加合理有效。

LNG气化站气化方案的选型配置分析

简述了LNG气化站的工艺流程和主要设备,详细介绍了LNG气化站中不同的气化加热设备。通过典型案例,对比分析了LNG气化站3种不同气化方案的选型配置。最后提出应针对LNG气化站需求选择适合的气化方案。

基于正交子空间类标传播的单标记人脸识别

针对单标记人脸图像识别问题,提出基于正交子空间类标传播和不相关大间距准则的人脸图像识别方法.首先,将带类标样本集规范正交化,在正交化的子空间内进行类标传播,将类标传播到无类标样本上.然后,在所有带类标的样本集上使用不相关大间距准则对数据进行维数约简.最后,在低维空间使用欧式分类器对测试人脸完成识别.在3个人脸数据库PIE、Extended Yale B和AR上进行仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性.

基于核线性判别分析的人脸个体差异识别算法

针对人脸特征的结构,提出了人脸个体差异识别算法.首先,通过QR分解和正交投影得到人脸中的个体差异特征;然后,利用核技术将描述人脸个体差异的特征数据投影到高维空间;最后,利用线性判别分析对高维空间中的数据进行分类识别.在FERET、PIE和AR数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.

针对人脸个体差异性的核线性判别分析

分析人脸特征结构,提出针对人脸个体差异性的核线性判别分析。首先,利用QR分解和正交投影提取出能够描述人脸个体差异的特征。然后,应用核技术将描述人脸个体差异的特征集投影到高维空间;最后,利用线性判别分析对高维空间中的数据进行分类识别,并在FERET、PIE和AR数据库上进行仿真实验。实验结果表明,本文算法与核线性判别分析、核主成分分析相比能够去除人脸的公共特征,从而提高了正确识别率和识别的稳定性。

基于大间距准则的混合核Fisher判别分析

针对KFDA算法中存在的问题,提出了基于大间距准则的混合核Fisher人脸特征提取算法;首先,将原始数据通过非线性映射投影到高维数据空间;然后,引入大间距准则和混合核函数使得同类样本在投影后离得更近,不同类样本在投影后离得更远;在PIE和AR人脸库中的仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。

请拿出事实和数据来!──驳李君如的“社会主义经济发展缓慢论”

据本文作者说，这篇批评“社会主义经济发展缓慢论”的文章写于１９９５年，寄给几家报刊都如石沉大海。今年元月以来，党中央主要领导同志多次批评“歪曲和否定党和人民的奋斗史”的“历史虚无主义”。看来，此文尚未过时，他希望《真理的追求》予以刊登。

股份合作制使乡镇卫生院走出困境

阜南县位于安徽省西北部是全国贫困县之一。卫生事业发展缓慢，近几年来经过努力探索适合该县实际的发展道路，使乡镇卫生院建设有了新的转机。

稀疏结构化最小二乘双支持向量回归机

最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机(TSVR)中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足:(1)"过学习"问题;(2)模型的解缺乏稀疏性,难以训练大规模数据。针对(1),提出结构化最小二乘双支持向量回归机(S-LSTSVR)以提升模型的泛化能力;针对(2),进一步利用不完全Choesky分解对核矩阵进行低秩近似,给出求解S-LSTSVR的稀疏算法SS-LSTSVR,使模型能有效地训练大规模数据。人工数据和UCI数据集中的实验证明SS-LSTSVR不但可以避免"过学习",而且能够高效地解决大规模训练问题。