合并真菌感染的感染性胰腺坏死患者的临床特征

目的感染性胰腺坏死(infected pancreatic necrosis,IPN)是导致急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)患者死亡的主要原因之一。目前多数研究关注于细菌感染所致病例的特点,而合并真菌感染的IPN的临床特征尚不明确。本研究揭示了合并真菌感染的IPN患者的临床特征,并分析了可能影响患者死亡的风险因素。方法分析2017年1月1日至2021年12月31日首都医科大学宣武医院普通外科收治的IPN患者的临床资料。依据患者胰腺坏死组织及引流液培养是否有真菌感染,分为真菌感染组和无真菌感染组。比较两组患者的基线资料、临床特点与结局,并分析真菌感染组患者死亡的风险因素。结果研究共纳入214个病例,其中真菌感染组49例。真菌感染组患者的坏死物累及区域更广、红细胞压积更低、入院时血糖更高;真菌感染组患者出现多重耐药菌感染(multidrug-resistant bacteria,MDRB)比例更高,总住院时间、入住重症监护病房(intensive care unit,ICU)时间及接受肠外营养时间也更长。与无真菌感染组相比,真菌感染组接受手术患者的比例及手术干预次数相近(P>0.05),但真菌感染组患者术前器官功能衰竭及术后新发器官功能衰竭患者的比例更高,死亡率也更高(P<0.05)。真菌感染的菌种以白色念珠菌(44.8%)最为常见,其次是近平滑念珠菌(28.6%)和热带念珠菌(8.2%)。单因素Logistic回归分析显示,合并MDRB感染(OR=1.37,95%CI:1.02~1.83)、出现真菌血症(OR=1.53,95%CI:1.06~2.23)、高血糖(OR=1.65,95%CI:1.28~2.10)、术后新发器官功能衰竭(OR=1.65,95%CI:1.19~2.29)及出血性并发症(OR=1.64,95%CI:1.28~2.10)是影响真菌感染组患者死亡的风险因素;多因素Logistic回归分析的结果与单因素分析结果一致。结论真菌感染增加IPN患者的死亡率,也增加术后患者发生新发器官功能衰竭的发生率。关注真菌血症、MDRB感染、高血糖、器官功能衰竭及术后出血有助于降低患者死亡风险。

浸水环境下改性氯氧镁砂浆黏结强度变化规律

为了研究经青稞秸秆灰(HBSA)改性的氯氧镁水泥砂浆(MOCM)作为西部盐湖地区普通混凝土的外防护层,抵御盐湖区卤水侵蚀从而延长混凝土服役寿命的可行性,开展了浸水环境下掺入HBSA的MOCM的黏结强度等试验研究.采用普通混凝土作为黏结基层,以混凝土基层涂刷界面剂、MOCM中掺入HBSA以及砂浆层厚度等影响因素为变量,通过黏结拉拔试验分析各因素对MOCM黏结强度的影响规律,确定最优的设计参数,通过多项式模拟以及MATLAB中网格化处理等数值模拟方法,建立氯氧镁水泥黏结强度时变模型,进一步分析了浸水环境下改性MOCM黏结强度的损伤退化规律.采用微观测试技术分析了MOCM的物相组成、官能团结构、微观形貌、元素映射等特征,揭示了HBSA对MOCM黏结性能的影响机理.结果表明,HBSA中有较多的活性SiO2,能够与MOCM中的水化产物发生二次水化反应,生成水化硅酸镁(M―S―H)凝胶,填充MOCM内部孔隙,增强密实性,提高黏结性能.厚度为18 mm、掺入HBSA,且涂刷界面剂的MOCM黏结强度最高,其在浸水环境下的黏结强度退化速率最慢,基于三次多项式的数值模型能较好地反映其黏结强度的退化规律,最优组YY-18的相关性系数R2达到0.98.

轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑到图像内部出现的相似特征,设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力,并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能;最后,在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征,以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试,该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K,峰值信噪比为30.01 dB,结构相似性为0.8449,模型的推理时间为0.010 s;而HSENet算法的参数量为5470 K,峰值信噪比为30.00 dB,结构相似性为0.8420,模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明,该算法相比HSENet算法,参数量更少,运行速度较快,且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试,该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势,表明该算法的泛化能力较强。

多尺度特征融合的点云配准算法研究

现有点云配准算法提取的特征不够丰富,导致配准精度很难进一步提升。针对该问题,本文提出一种基于深度学习的多尺度特征融合点云配准算法。首先,利用EdgeConv提取多个不同尺度的特征,该特征能够保持局部几何结构特性;接着,引入非线性极化注意力对其输出特征进行筛选,从而提高特征信息的有效性;然后,将以上多尺度特征进行融合并再次利用EdgeConv提取其特征,从而提高特征的表达能力;在刚体姿态估计阶段,采用线性李代数处理旋转变换以充分挖掘点云中的变换信息;最后,根据配准过程中提取点云特征的变化,动态调整损失函数各组成部分的权重,获得更准确的模型预测结果。在ModelNet40数据集上进行实验,本文算法在训练集和测试集样本种类相同时的旋转误差为1.8267,位移误差为0.0010;在训练集和测试集的样本种类不相同时(泛化实验)的旋转误差为2.9794,位移误差为0.0010。实验结果表明,本文算法的配准精度相比当前主流算法均有提高且泛化性能较好。

海藻酸钠固定漆酶复合淀粉处理模拟印染废水的应用

采用固定漆酶的海藻酸钠-钙离子交联水凝胶球与阳离子淀粉按质量比1∶1形成新型复合吸附剂,用于对模拟刚果红染料废水的研究。考察如吸附剂投加量、反应时间、pH值等条件对模拟印染废水吸附效果的影响。结果表明,在体积50 mL、转速125 r·min^(-1)的条件下,吸附剂用量为0.6 g、吸附时间30 min、pH值在6~7、反应温度为30℃、刚果红溶液初始浓度为100 mg·L^(-1),脱色率达到96.11%,吸附量为164.2 mg·g^(-1)。对比Freundlich吸附等温方程(R^(2)=0.9899)和Langmuir吸附等温方程(R^(2)=0.9982),表明此处理过程等温拟合模型更符合Langmuir吸附模型,为单层吸附。

清华简《畏天用身》的结构与义理

根据文意可以将清华简《畏天用身》分为七个章节。此文认为既要重视天(人力之外不可控制的因素),也要重视人自身的意志和能力。虽然是天人二分的思路,但较之天,作者更强调人,强调“心”的能动性、“作”的必要性、“知”的有效性、“法”的重要性。此文希望有为的统治者能够圆方并行、动静相养,具备最大的冷静、顽强以及最高的智慧,不达目标不罢休。为此,统治者需要提升自身的修养,坚持不懈地努力,秉持坚定的信念,充分发挥人的认识能力去把握和利用事物中的辩证关系,从而制定出合理的行动方案。行动时既要遵循普遍法则,也要机动灵活,随时应变。高明的统治者既能“从中”,充分发挥心灵的能动作用,又能够“致中”,达到政治艺术的最高境界。此文是一篇典型的政论文,论述的是受统治阶层欢迎的“主术”,重点在于如何展开积极的政治行动,具有强烈的现实关怀。文章虽然也体现了维护传统、尊重恒道的一面,但更具要求变革、积极进取的精神气质。此文并无强烈的学派特征,儒家、法家、黄老道家都可以从中汲取营养,将其视为战国中期前开始酝酿变法运动的启蒙文章,可能更为合适。

基于混合模型的道岔综合监测系统研究

道岔作为关键的铁路信号设备,也是铁路线路三大薄弱环节之一,其工作质量直接影响列车的运行安全。传统的道岔检测方法过分依赖人工经验,检测效率低下,难以应对现有铁路运行中行车速度快、发车密度高等对道岔维护所带来的严峻挑战,并且现有道岔监测也存在监测项目不全面等问题。为满足工电融合需要,开发了一套基于混合模型的道岔综合监测系统,使用卷积神经网络自动进行特征提取,以获取道岔状态,充分发挥深度学习的自动特征提取优势;采用支持向量机和向量域的混合算法,对正常/故障数据进行分类和异常检测,从而提高故障检测的准确率。测试结果表明:与现有人工巡检方法相比,该系统能够为相关人员提供精准、实时的道岔故障预警,提高维护效率,有效减少人力成本且降低道岔病害的发生概率。

基于博弈优化算法的综合电热协同网络中热泵系统的智能化运行动态特性研究

为提升区域能源综合利用和促进低碳发展,针对园区等典型区域构建综合能源系统,包含光伏、风电等新能源发电系统及地源/空气源热泵及冷水机组等园区冷热能源供给系统与储能设备等。利用TRNSYS软件对北京地区6种气候条件下系统的动态特性进行仿真研究,采用博弈方法进行智能化运行并与逻辑控制方法对比。结果表明逻辑控制方法下可满足负荷需求但无法实现热泵机组始终高效运行与储能装置的充放平衡。进行博弈优化后的综合能源系统不仅能通过电热协同实现能量柔性调度分配,还能节约热泵机组整体能耗,并实现区域能源经济效益的目标。为综合电热协同网络中热泵系统的智能化运行技术提供了重要的理论基础。

基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络

在轻量级卷积神经网络进行高分辨率人体姿态估计时存在提取特征不充分,针对该问题,提出了一种基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络。首先利用空洞卷积补全操作提取图像特征,以避免特征信息丢失且保持模型参数基本不变;接着利用池化增强模块进行卷积提取特征的选择,以保留重要特征且减轻传统池化模块对提取特征造成的破坏;最后利用加强通道信息交互的深度可分离卷积模块进行特征提取,以保持该模块的参数量较少且能够提高其特征提取能力。在COCO2017数据集进行性能测试,本文算法和DiteHRNet30算法的AR值分别为77.9%和77.2%;在MPII数据集进行性能测试,本文算法和DiteHRNet30算法的PCKh值分别为32.6%和31.7%。实验结果表明,本文算法在人体姿态估计精度和算法复杂度之间能够达到较好的平衡。

机场协同决策的应用历史与研究趋势综述

机场协同决策可以有效提升机场的运行效率,进而提升整个民航运输网络的运行效率。本文查阅并整理了机场协同决策的相关标准、政策文件与研究论文,梳理了机场协同决策的发展历程以及国内外学术界、工业界有关协同决策的研究及应用现状;分析讨论了机场协同决策未来的发展趋势与当前时期协同决策所面临的挑战;基于我国的实际情况,给出了一些机场协同决策的发展建议;总结了机场协同决策的理论与应用价值以及协同决策在我国面临的问题与挑战。本文研究为提升机场与整个航空交通网络的运行效率与经济效益提供了理论支撑和依据。

基于CT临床放射组学列线图与深度学习鉴别非典型肺错构瘤和肺腺癌

目的 探讨临床放射组学列线图(CRN)和深度学习卷积神经网络(DCNN)对非典型肺错构瘤(APH)和非典型肺腺癌(ALA)的鉴别诊断价值。方法 从两家医疗机构回顾性收集307例患者。机构1的患者按照7∶3的比例随机分为训练集(n=184:APH=97,ALA=87)和内部验证集(n=79:APH=41,ALA=38),机构2的患者作为外部验证集(n=44:APH=23,ALA=21)。分别建立CRN模型和DCNN模型,并采用德隆检验和受试者工作特性曲线(ROC)对两种模型的性能进行比较。通过人-机竞赛评估人工智能(AI)在肺结节Lung-RADS分类中的价值。结果 DCNN模型在训练集和内、外部验证集中的曲线下面积(AUC)均高于CRN模型(0.983 vs 0.968、0.973 vs 0.953、0.942 vs 0.932),但差异无统计学意义(P=0.23、0.31、0.34)。在放射科医师-AI竞争实验中,AI倾向于下调APH组中更多的Lung-RADS类别,并肯定ALA中更多的Lung-RADS类别。结论 DCNN及CRN在区分APH和ALA方面具有较高价值,前者表现更优;AI在评价肺结节的Lung-RADS分类方面优于放射科医师。

免疫性血小板减少症299例自身抗体表达及预后影响因素分析

目的分析免疫性血小板减少症(ITP)患儿自身抗体表达特点及预后影响因素。方法回顾性分析2020年9月—2021年9月住院的初诊ITP患儿的临床资料。结果纳入299例ITP患儿,男171例、女128例,中位年龄2.7(1.0~4.6)岁。完成自身抗体谱检测的296例ITP患儿中,自身抗体谱表达阳性114例(38.5%),其中抗核抗体阳性101例(88.6%),抗SSA/RO52KD抗体阳性59例(51.8%),抗SSA/RO60KD抗体阳性52例(45.6%)。299例ITP患儿中205例治愈。与治愈组相比,未治愈组年龄≥1岁,抗核抗体、抗SSA/RO52KD抗体、抗SSA/RO60KD抗体阳性以及出血评分≥3分的比例较高,前驱感染和单用丙种球蛋白的比例较低,差异有统计学意义(P<0.05)。二分类logistics回归分析结果显示年龄≥1岁,抗核抗体阳性,出血评分≥3分是影响ITP预后的独立危险因素(P<0.05),有前驱感染史是影响ITP预后的独立保护因素(P<0.05)。结论ITP患儿自身抗体谱抗体表达常见。年龄、前驱感染史、抗核抗体及出血评分与ITP预后有关。

HPLC-MS/MS法考察水黄皮素在SD大鼠体内的药代动力学特征

目的:建立大鼠血浆中水黄皮素的定量分析方法,并对其药代动力学进行研究。方法:通过灌胃给予SD大鼠水黄皮素(10 mg·kg^(-1)),血浆样品经蛋白沉淀法处理后进行HPLC-MS/MS定量分析,以五味子醇甲为内标,采用Agilent Poroshell 120 EC-C_(18)(50 mm×3.0 mm,2.7μm)色谱柱,乙腈(A)-0.1%甲酸溶液(B)为流动相,流速0.3 mL·min^(-1),梯度洗脱;采用电喷雾离子源(ESI),正离子多反应监测模式(MRM)扫描,水黄皮素[M+H]^(+)m/z 293.1→277.0,五味子醇甲[M+H]^(+)m/z433.2→384.2;使用DAS软件计算相关药代动力学参数。结果:在1.5625~1600 ng·mL^(-1)浓度范围内,水黄皮素线性关系良好(r=0.9997),定量下限为1.5625 ng·mL^(-1),精密度RSD和准确度RE均小于20%;低、中、高质控样品精密度RSD和准确度RE均小于15%,提取回收率在91.70%~100.28%,基质效应在88.35%~97.55%,稳定性RSD均小于15%。水黄皮素在雌性SD大鼠体内T_(max)、t_(1/2)、C_(max)和AUC_(0→t)分别为3 h、1.95 h、1214.85 ng·mL^(-1)和11920.43 ng·mL^(-1)·h;在雄性SD大鼠体内T_(max)、t_(1/2)、C_(max)和AUC_(0→t)分别为3 h、1.19 h、1221.57 ng·mL^(-1)和9983.40 ng·mL^(-1)·h。结论:所建方法符合生物样品定量分析的基本要求,可用于水黄皮素在大鼠血浆中的含量测定及其药代动力学评价;水黄皮素在雌性SD大鼠体内的生物利用度更高。

高效液相色谱法测定莱芜鸡腿葱不同食用部位中维生素C含量的方法优化

本文采用高效液相色谱法测定莱芜鸡腿葱葱茎及葱叶中的维生素C(L-抗坏血酸)含量,并进行了方法优化研究。样品采用1.0%的草酸溶液作为提取液超声提取2次,经Kromasil C_(18)柱分离后,用紫外检测器在254 nm波长处检测,以保留时间定性,外标法定量。结果显示,维生素C质量浓度在2.0~100.0 mg·L^(-1)时的线性关系较好(R=0.9995),精密度试验的相对标准偏差为1.33%(n=6),加标回收率为94.9%~96.1%,方法检出限为2.0×10^(-3)g·kg^(-1)。该测试方法简便快速,能准确测定莱芜鸡腿葱葱茎及葱叶中维生素C含量。

标准化管理助推食品检验检测实验室建设

食品检验检测实验室建设对我国食品安全有着重要意义。近年来,我国对食品质量高度重视,为了建设更多、更规范的食品检验检测实验室,科学专业的管理方法非常关键。标准化管理是各大行业广泛应用的管理模式,主要是对各项建设工作进行标准化管理,以确保建设质量达到标准。本文对标准化管理助推食品检验检测实验室建设进行分析,并提出了有效的建设管理对策。

老年慢性病患者用药依从性现状及其影响因素

目的调研老年慢性病患者的用药依从性现状并分析其影响因素,探讨相关干预措施,为促进合理用药和实施优质药学服务提供依据。方法采取分层抽样法,对国内多地区共15家不同等级医疗机构的老年慢性病患者开展问卷调查,调研内容主要包括患者一般资料、用药认知情况及Morisky服药依从性评估,分析用药依从性的影响因素。采用SPSS 27.0统计软件进行数据分析。根据数据类型,分别采用t检验或χ2检验进行组间比较。采用logistic回归分析老年慢性病患者用药依从性的影响因素。结果共回收有效问卷1007份,老年慢性病患者的用药依从率为44.2%。logistic回归分析显示,婚姻状况、文化程度和用药认知水平为老年慢性病患者用药依从性的影响因素(OR=0.653,95%CI 0.454~0.941,P=0.022;OR=0.740,95%CI 0.550~0.994,P=0.046;OR=0.591,95%CI 0.438~0.797,P=0.001)。结论老年慢性病患者的用药依从性整体水平较差,导致用药依从性差的原因复杂多样,可通过开展用药宣教、加强随访等提高老年患者用药认知水平和治疗重视程度,改善老年慢性病患者的用药依从性,促进合理用药。

三维自然资源统一确权登记工作探索——以天宁区区级水流资源确权登记为例

分析了区级自然资源统一确权登记工作现状,对其中若干典型问题展开探讨并提出了工作建议。同时,在完成常规工作流程基础上,进一步拓展二维自然资源调查监测数据库成果,创新性地提出了一种二、三维结合的自然资源确权登记成果框架,提出了三维自然资源及其相关信息的采集加工、整合集成和信息化管理方案,从而有效支撑自然资源的三维立体确权,服务于自然资源资产产权制度改革和生态文明建设。

“工匠型”食品人才的培育路径研究

目前,我国食品工业正处于转型的关键时期,面临着破解人民群众对兼具健康美味食品的需求、解决食品行业发展不充分,不平衡的矛盾和低端食品转型的艰巨任务,迫切需要食品领域专业人才夯实基础研究、突破现有共性技术难题。探究“工匠型”食品人才的培育路径,有助于充分发挥高校人才培育的作用,提高食品专业学生的职业素养、创新创业意识,推动食品工业快速转型,为食品安全保驾护航。

基于OBE的数据科学与大数据技术专业建设与实践

为解决我国大数据时代面临的人才短缺问题,通过增设数据科学与大数据技术本科专业,培养大量高素质大数据人才,推动大数据产业的深层次内涵发展。由于数据科学与大数据技术专业尚处于建设初期,专业建设面临诸多难题。为此,尝试将OBE理念引入数据科学与大数据技术专业建设中,结合地方、高校特色构建OBE学习成果评价、培养目标、课程体系、师资队伍和实践平台“五位一体”的专业建设模式。实践表明,该模式取得了良好的应用成效,对大数据人才培养模式革新具有积极的示范作用。

30℃~420℃黑体温度控制及自整定研究

作为红外标准光源,要求30℃~420℃黑体能快速升温到设定温度点,并保持温度稳定。针对其升降温功率差别大、滞后大等特点,用开关控制冲击响应自整定方法,得到黑体温升超调量、最大升降温速率等参数,采用复合智能温控策略,实现了30℃~420℃黑体温升前期快,接近设置温度时改以渐进方式达到并稳定在设定温度点。实验结果表明,实现了30℃~420℃黑体无超调地到达设定温度点,且稳定性为±0.03℃/min,该指标达到了国际同类产品水平。