手术室优质护理干预在胸腔镜食管癌根治术中的应用效果及对患者预后的影响

目的探究手术室优质护理干预在胸腔镜食管癌根治术中的应用效果及对患者预后的影响。方法选取2023年1月~2023年12月期间,于本院接受胸腔镜食管癌根治术治疗的患者80例,根据护理方案进行分组,对照组45例患者采用手术室常规护理,观察组35例患者采用手术室优质护理。比较两组的围手术期指标、心理状态、应激反应以及护理满意度。结果干预前两组SAS、SDS评分、T0时的Cor、NE水平均无显著性差异(P>0.05)。干预后,观察组围手术期指标、护理总满意率均明显优于对照组(P<0.05);SAS、SDS评分、T1、T2时的Cor、NE水平均较对照组明显下降(P<0.05)。结论手术室优质护理干预应用于胸腔镜食管癌根治术中,可明显改善患者的围手术期指标及心理状态,降低患者机体的应激反应,同时具有较高的护理满意度,利于患者预后,值得临床采纳及推广。

批判性考察平台资本主义的三重逻辑维度

批判性考察平台资本主义的本质必须从其历史崛起逻辑、现实运作逻辑、剥削本质逻辑出发:“数据拜物教”深入发展的历史情境下,技术与资本深度耦合,催生平台资本主义形成当代主导型商业模式;平台资本主义助推资本将多层面的社会存在纳入资本积累的扩展性秩序,形成资本重塑自身并强化剥削的最新样态;由于内在加速与垄断双重逻辑的复杂运演,平台资本主义“野蛮生长”,导致与人民群众密切相关的消费领域与劳动领域发生多元多维变革。发展数字经济是中国特色社会主义现代化的必经之路,也只有在中国特色社会主义条件下才能超越平台经济发展的资本主义辖制,建设对资本主义具有优势的社会主义平台经济。

电刺激联合场景生物反馈训练治疗产后压力性尿失禁效果

目的:探讨电刺激联合场景生物反馈训练治疗产后压力性尿失禁(SUI)的效果。方法:以医院收治的74例产后SUI患者为研究对象,随机分为常规组(37例,场景生物反馈训练治疗)和观察组(37例,电刺激联合场景生物反馈训练治疗),对比分析两组患者盆底肌恢复优良率及治疗前后的尿失禁症状评分、盆底肌力、尿动力参数。结果:治疗后,观察组患者ICIQ-SF评分、盆底前静息值、后静息值、快速收缩最大值、紧张收缩值、RUV均显著低于常规组(P<0.05),其耐力收缩值、MUCP、Pdet-Qmax、SD、Qmax显著高于常规组(P<0.05)。结论:电刺激联合场景生物反馈训练治疗产后SUI,可取得较高疗效,并快速消除疾病症状,改善盆底肌力、膀胱功能。

分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响研究

分类不平衡是指不同类别间样本数量分布不均衡的现象.在软件缺陷预测中,传统预测模型的性能可能会因数据集分类不平衡而受到影响.为了探究分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响程度,该文提出一种分类不平衡影响分析方法.首先,设计一种新数据集构造算法,将原不平衡数据集转化为一组不平衡率依次递增的新数据集.然后,选取不同的分类模型作为缺陷预测模型,分别对构造的新数据集进行预测,并采用AUC指标来度量不同预测模型的分类性能.最后,采用变异系数C·V来评价各个预测模型在分类不平衡时的性能稳定程度.在8种典型的预测模型上进行实验验证,结果表明C4.5、RIPPER和SMO这3种预测模型的性能随着不平衡率的增大而下降,而代价敏感学习和集成学习能够有效提高它们在分类不平衡时的性能和性能稳定程度.与上述3种模型相比,逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林等模型的性能更加稳定.

基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法

类测试序列的确定是类集成测试中一个难以解决的关键问题.合理的类集成测试序列可以降低构造测试桩的总体复杂度,降低测试代价.提出一种基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法.首先,对所有类进行排列组合生成所有可能的类测试序列,并将每个类测试序列看成一个粒子并映射到一维空间,用空间中的每一个位置代表一个类集成测试序列;然后,根据适应度函数计算每个粒子的速度和位置,再通过粒子群优化算法选择粒子的最优位置和最优适应度,得到最优粒子;最后,根据映射关系,将选择的最优粒子映射为其对应的类测试序列,则该测试序列即为所求得的最优类测试序列.实验结果表明,采用该文方法求得的类测试序列花费更小的测试代价,该文方法更有效.

基于路径分析和信息熵的错误定位方法

软件错误定位是一项耗时又费力的工作,因此如何提高软件错误定位的自动化程度一直以来都是软件工程领域研究的热点.现有的基于频谱的错误定位方法很少利用程序的上下文信息,而程序的上下文信息对错误定位至关重要.针对这一问题,提出了一种基于路径分析和信息熵的错误定位方法FLPI.该方法在基于频谱信息技术的基础上,通过对所有执行路径中的数据依赖关系进行分析来引入执行上下文信息,同时利用信息熵理论将测试事件信息引入到可疑语句的怀疑度计算公式中,以提高错误定位的精度和效率.为了评价该方法的有效性,基于一组基准程序和开源程序进行实验验证.实验结果表明,所提出的方法FLPI能够有效地提高错误定位的精度和效率.

结合Doc2Vec和BERT嵌入技术的补丁验证方法

自动程序修复是近年来的研究热点并取得了一定的进展。现有的自动程序修复方法大多利用测试套件来验证补丁正确性。然而,使用测试套件验证自动程序修复方法生成的大量候选补丁不仅会造成巨大的开销,不完美的测试套件还会导致补丁的过拟合问题,因此如何提高补丁验证效率、有效验证补丁正确性成为亟待解决的问题。为了降低补丁验证开销并提高补丁正确率,提出了结合两种嵌入技术验证补丁正确性的方法。该方法首先利用Doc2Vec计算补丁与错误代码的相似性,然后使用一个基于BERT模型的分类器过滤通过相似性筛选出的补丁中的错误补丁。为了验证所提方法的有效性,基于5个开源的Java缺陷库进行实验,结果表明该方法能够有效地验证补丁的正确性并提高验证效率。

基于混杂偏倚消除的谓词统计错误定位方法

识别并消除统计错误定位过程中的混杂偏倚效应可以有效提高错误定位结果的精度.该文对谓词可疑度度量过程中的混杂偏倚现象进行了研究,提出一种基于混杂偏倚效应消除的谓词统计错误定位方法.首先,提出一种基于变量类型的错误候选谓词筛选方法来提高错误相关谓词的识别能力;其次,通过分析影响谓词取值和程序执行结果的条件,识别定位过程中的数据依赖和控制依赖混杂偏倚元素;再次,采用一种静态切片与动态约减相结合的谓词信息收集方法,提高谓词信息的收集效率;最后,针对收集的谓词信息、混杂偏倚元素信息和程序执行结果,使用线性回归分析度量谓词的可疑度,降序排列后提供给开发人员开展程序调试.实验表明该文方法可以有效识别错误相关谓词,提高错误定位的精度和效率.

类不平衡对软件缺陷预测模型稳定性和预测性能的影响分析方法

本文提出一种类不平衡对软件缺陷预测模型稳定性和预测性能的影响分析方法 .首先,使用欠采样方法将原数据集构造成一组不平衡率小于原数据集本身不平衡率的新数据集.其中,在构造数据集时使用固定种子,保证同一个数据集构造的同一个不平衡率的数据集中的数据相同,以减少每次运行结果的随机性.其次,以MCC值作为预测模型的性能评价指标,将每次产生的新数据集放入模型中的分类算法进行训练预测评价,获得当前数据集不同不平衡率下的MCC值,并提出稳定性评价指标.实验结果表明:与AUC相比,MCC更适合作为类不平衡情况下软件缺陷预测模型稳定性的评价指标;对于软件缺陷预测性能稳定性,代价敏感模型表现优于集成模型.

怀疑度计算公式受偶然正确性影响理论分析

软件错误定位效率可能受诸多因素影响,如测试用例优先级排序、测试用例构成、测试用例覆盖率及偶然正确性测试用例等.主要关注偶然正确性对怀疑度计算公式错误定位效率的影响.为此,提出一个基于函数单调性的理论分析框架来证明30个经典怀疑度计算公式受偶然正确性影响的程度.偶然正确性对怀疑度计算公式影响是有益的理论探索.

2011——2018年高考理综全国卷Ⅱ生物学实验试题解析

高中生物实验是高考的必考内容,也是高中生必须掌握的内容.分析2011——2018年新课标2卷的理综试卷生物部分,统计各年高考生物实验试题内容、基本题型及占生物试卷的比例,归纳高中生物各知识模块在高考生物学实验试题中出现的频率和比例,实验所涉及的仪器、实验材料和试剂.对高中生物实验教学提出建议和对策,有助于提高高中生物实验教学效率和教学质量.

血清胱抑素C水平与Cornell乘积、心脏结构参数的相关性研究

目的:分析原发性高血压患者的血清胱抑素C(CystatinC)水平与乘积、心脏结构参数的关系。方法:分析中铁四局中心医院内一病区2019年1月—2020年5月住院的80例原发性高血压患者相关资料,检测cystatinC水平,根据原发性高血压患者CystatinC水平的中位数,分为正常组(CystatinC水平<1.10mg/L)和升高组(CystatinC水平≥1.10mg/L)。行心电图检查测Sokolow指数、Cornell乘积,行彩超检查测量心脏结构参数舒张末左室内径(LVIDd)、舒张末室间隔厚度(IVST)、舒张末左室后壁厚度(LVPWT),根据体表面积(BSA),计算出左室质量指数(LVMI),收集两组患者的一般情况(年龄、性别、体重及身高),对两组患者资料进行比较分析。结果:CystatinC水平升高组较正常组的左室质量指数、舒张末左室内径、舒张末室间隔厚度、舒张末左室后壁厚度及Cornell乘积均明显升高,但Sokolow指数升高不明显,经过相关性分析,原发性高血压患者血清CystatinC水平与LVMI、LVIDd、IVST、LVPWT及Cornell乘积呈正相关;logistic回归分析显示LVMI、LVIDd、IVST、LVPWT及Cornell乘积等是血清cystatinC升高的危险因素。结论:原发性高血压患者血清CystatinC水平与心电图Cornell乘积、心脏结构参数LVMI、LVIDd、IVST、LVPWT具有相关性,血清CystatinC水平、Cornell乘积对于原发性高血压患者的心室重构、左室肥厚有一定的诊断价值。

软件缺陷预测技术研究进展

随着软件规模的扩大和复杂度的不断提高,软件的质量问题成为关注的焦点,软件缺陷是软件质量的对立面,威胁着软件质量,如何在软件开发的早期挖掘出缺陷模块成为一个亟需解决的问题.软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,设计出与缺陷相关的内在度量元,然后借助机器学习等方法来提前发现与锁定缺陷模块,从而合理地分配有限的资源.因此,软件缺陷预测是软件质量保证的重要途径之一,近年来已成为软件工程中一个非常重要的研究课题.汇总近 8 年(2010 年~2017 年)国内外的缺陷预测技术的研究成果,并以缺陷预测的形式为主线进行分析,首先介绍了软件缺陷预测模型的框架;然后从软件缺陷数据集、构建模型的方法及评价指标这 3 个方面对已有的研究工作进行分类归纳和比较;最后探讨了软件缺陷预测的未来可能的研究方向、机遇和挑战.

Maillard风味酸奶开发

以鲜牛乳,葡萄糖为主要原料,以乳酸菌为发酵剂在单因素试验条件下进行Maillard风味酸奶研制,进行酸奶色泽、滴定酸度测定和酸奶品尝评价选取适宜工艺方案,进行配方优选研究。结果表明,适宜褐变条件为添加8%葡萄糖,在98℃条件下加热120 min。选用果胶作为稳定剂,添加量0.1%,选用菠萝果酱作为风味物质,添加量15%,开发Maillard风味酸奶口味和品质较好。

面向类集成测试序列生成的强化学习研究

集成测试是软件测试过程中不可缺少的步骤,针对在集成测试中如何对系统中的类合理排序的问题,国内外研究者提出了多种生成类集成测试序列的方法,然而他们大多没有将测试桩复杂度作为评估测试代价的指标.针对该问题,提出面向类集成测试序列生成的强化学习研究方法,以总体测试桩复杂度为评价测试代价的指标,生成测试代价尽可能低的类集成测试序列.首先,定义强化学习任务,根据任务设定算法的追求目标;其次,进行程序的静态分析,根据分析得到的结果计算测试桩复杂度;然后,将测试桩复杂度的计算融入奖励函数的设计中,为选择下一步动作提供信息和依据;最后,通过奖励函数反馈值函数,通过值函数的设定保证累计奖励最大化.当智能体完成规定训练次数,系统会选择获得最大累计奖励值的类集成测试序列进行输出,即为我们追求的测试代价尽可能低的结果.实验结果表明,与现有方法相比,在以总体测试桩复杂度为评价指标时,提出的方法结果更优.

基于模糊C均值聚类的软件多缺陷定位方法

缺陷间的相互干扰会使程序的频谱信息和运行结果发生变化,进而影响基于频谱信息的缺陷定位方法(SBFL)的有效性.本文对缺陷干扰现象进行了研究,通过分析单缺陷程序与多缺陷程序在缺陷运行、感染和传播过程及程序运行结果间的差异定义了两类缺陷干扰,并根据干扰前后缺陷在互斥子集中的分布变化分析了缺陷干扰对SBFL方法有效性的影响.研究结果表明:与特定缺陷无关的失败测试用例是降低SBFL方法缺陷定位有效性的主要原因.在此基础上,本文提出了一种基于模糊C均值聚类的多缺陷定位方法FCMFL:首先,通过模糊C均值聚类分析失败测试用例与不同缺陷间的隶属关系,得到每个缺陷相关的失败测试信息;其次,基于隶属度矩阵加权计算每条语句的可疑度,并通过互斥子集优先级分析确定不同语句集合的检查顺序,最终生成一个语句检查序列指导开发人员进行程序调试.实验结果表明:(1)缺陷干扰会对SBFL方法产生影响,降低SBFL方法的缺陷定位有效性;(2)FCMFL方法可以降低多缺陷对SBFL方法的影响,提高SBFL方法的缺陷定位有效性.

Lactobacillus plantarum-12胞外多糖抑制志贺氏菌生物膜形成的研究

研究菌株Lactobacillus plantarum-12胞外多糖(Exopolysaccharides,EPS)对6种致病菌(Escherichia coli,Staphyloccocus aureus,Salmonella,Listeria monocytogenes,Vibrio Parahaemolyticus,Shigella flexneri)生物膜形成的抑制作用,结果显示L.plantarum-12 EPS对于6种致病菌生物膜形成均有不同程度的抑制效果,对S.flexneri生物膜形成的抑制效果最佳,在2 mg/mL多糖的影响下抑制率达到53.77%,且EPS对S.flexneri已形成的生物膜也具有清除作用,清除率最高可达61.2%:在多糖的影响下S.flexneri在玻片上的黏附及聚集受到了明显抑制。6种致病菌菌体疏水性在L.plantarum-12 EPS作用下都有不同程度的降低,其中S.flexneri菌体疏水性下降了90%,S.flexneri的疏水性随着EPS浓度升高而逐渐降低;在4 mg/mL EPS的作用下,S.flexneri菌体的自聚性降低了30%。L.plantarum-12 EPS处理S.flexneri生物膜,可使环丙沙星及左氧氟沙星S.flexneri的最小生物膜清除浓度从256μg/mL降至64μg/mL,显著提高了环丙沙星及左氧氟沙星的药效。而且,L.plantarum-12 EPS能够抑制S.flexneri胞外多聚物基质中多糖的分泌量。试验结果表明,Lactobacillus plantarum-12 EPS通过降低S.flexneri疏水性,自聚性及胞外多聚物中多糖的表达量的方式抑制了S.flexneri生物膜的形成。

转谷氨酰胺酶对乳清浓缩蛋白-纳米微晶纤维素复合膜性能的影响

为了研究转谷氨酰胺酶(TG)对乳清浓缩蛋白(WPC)-纳米微晶纤维素(NCC)复合膜性能和结构的影响,本研究以WPC和NCC为原料,利用TG酶处理对WPC-NCC复合膜的机械性能和屏障性能进行优化,并探究TG酶的交联作用对乳清蛋白分子二级结构和复合膜成膜微观结构的作用情况。结果表明,在TG酶的添加量达到12 U/g蛋白时,WPC-NCC复合膜的抗拉强度达到2.25 MPa,断裂伸长率达到86.75%,水蒸气透过率为4.40×10-12 gmPa-1 s-1m-2,有效改善了WPC-NCC复合膜的机械性能性和水蒸气屏障性能。经过TG酶的处理,乳清蛋白结构向稳定有序的方向转变,减少了复合膜的孔洞数量和孔径,使成膜表面结构更加致密,促进了复合膜的机械性能和水蒸气屏障性能的提升。

热处理和转谷氨酰胺酶对凝固型酸乳品质的影响

为了揭示热处理和转谷氨酰胺酶(Transglutaminase,TGase)共同作用对凝固型酸乳品质的影响,本研究以不同条件热处理(70℃15 min、80℃15 min、90℃15 min、95℃5 min)的牛乳为原料,在发酵的同时添加不同浓度(0、5、10 U)TG酶,制得凝固型酸乳,并对其总体颜色变化值(ΔE)、持水性、硬度、pH和感官评分进行测定。结果表明,热处理温度由70℃升高到95℃会使酸乳(0 U,TGase)的ΔE升高18.86%,持水率升高12.39%,硬度升高7.48%,储存24 h和21 d时的pH分别降低0.19和0.13,并获得更浓郁的乳香。TG酶处理可以改善酸乳的稠度、口感、组织结构等感官特性,明显提高酸乳的持水率,降低色差和减缓后酸化速率,其作用效果随着TG酶浓度的升高而增大。在95℃下热处理5 min,添加10 U TG酶的酸乳拥有更好的品质特性,其色差较相同温度未加入TG酶的酸乳降低8.11%,持水率升高5.56%,储存24 h和21 d时的pH分别降低0.08和0.38,硬度也提升了23.30%。研究表明热处理和TG酶对提高酸乳的品质并改善酸乳的凝胶结构起协同作用,95℃热处理5 min,加入10 U TG酶可能是生产凝固型酸乳的最佳条件。

软件缺陷预测中基于排序集成的特征选择方法

在软件缺陷预测中,缺陷数据集中往往存在冗余或不相关特征,需要对数据集进行特征选择.为了避免软件缺陷预测中常见的基于排序的特征选择方法的不稳定性,提出一种基于排序集成的特征选择方法.首先,分别执行相关系数、信息增益率和Relief F三种特征选择方法,得到特征排序序列,赋予每个特征一个权重,随后,将三种方法得到的每个特征的权重相加求和,作为该特征的总权重.最后,根据特征总权重对特征从高到低进行排序,并按照特征百分比从前往后依次选取特征.在实证研究中,以NASA的11个数据集为实验对象,采用逻辑回归算法构建预测模型,并采用AUC指标度量不同预测模型的分类性能.实验结果验证了基于排序集成的特征选择方法的有效性.