基于翻转课堂的药事管理学课程思政探索

翻转课堂重视学生主体地位,遵循学习规律,为专业课的课程思政提供了有效途径。以药事管理学为例,该文在一流本科课程建设中探索基于O-PIRTASCT翻转课堂模型的课程思政路径,兼顾学生知识学习、能力养成和思想政治素质的提升,有助于实现在知识学习早期形成价值认识,在学习中期产生价值认可,在学习后期达成价值认同,可为高校专业课课程思政建设提供参考。

地奥心血康联合辛伐他汀对动脉粥样硬化小鼠的影响及机制研究

目的探讨地奥心血康(以下简称心血康)联合辛伐他汀对动脉粥样硬化(AS)小鼠的影响及机制。方法将8只C57BL/6J小鼠作为对照组,将32只ApoE^(-/-)小鼠随机分为模型组、心血康组(160 mg·kg^(-1))、辛伐他汀组(1.3 mg·kg^(-1))及联合治疗组(心血康160 mg·kg^(-1)+辛伐他汀1.3 mg·kg^(-1)),每组8只。对照组给予常规饲料喂养,其余4组均给予高脂饲料喂养。同时,各给药组均按照上述剂量灌胃给药,灌胃体积为10 mL·kg^(-1),每天1次,持续18周。给药结束后,检测血清总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平;采用油红O染色法观察小鼠主动脉斑块形成及肝脏脂质聚集情况;ELISA法检测血清前蛋白转化酶枯草溶菌素9(PCSK9)水平;qRT-PCR及Western Blot法检测肝脏组织LDLR、HNF1α、SREBP2 mRNA及蛋白表达水平。结果(1)与对照组比较,模型组小鼠的血清TC、TG、LDL-C水平显著升高(P<0.01),HDL-C水平显著降低(P<0.01);主动脉根斑块面积百分比、主动脉全体斑块面积百分比、肝脏脂滴面积百分比均显著升高(P<0.01);肝脏组织中LDLR mRNA及蛋白表达水平显著降低(P<0.01),血清PCSK9水平显著升高(P<0.01);肝脏组织中HNF1α、SREBP2 mRNA及蛋白表达水平均明显升高(P<0.05,P<0.01)。(2)与模型组比较,心血康组及联合治疗组小鼠的血清TC、TG、LDL-C水平明显降低(P<0.05,P<0.01),HDL-C水平明显升高(P<0.05);辛伐他汀组小鼠血清LDL-C水平显著降低(P<0.01);心血康组及联合治疗组小鼠的主动脉根斑块面积百分比、主动脉全体斑块面积百分比明显降低(P<0.05,P<0.01),各给药组小鼠的肝脏脂滴面积百分比均显著降低(P<0.01);心血康组及联合治疗组小鼠肝脏组织中LDLR蛋白表达水平明显升高(P<0.05),血清PCSK9水平明显降低(P<0.05,P<0.01),肝脏组织中HNF1α、SREBP2 mRNA及蛋白表达水平均明显降低(P<0.05,P<0.01)。(3)与辛伐他汀组比较,联合治疗组小鼠血清HDL-C水平明显升高(P<0.05);主动脉根斑块面积百分比、肝脏脂滴面积百分比均明显降低(P<0.05,P<0.01);肝脏组织中LDLR蛋白表达水平显著升高(P<0.01),血清PCSK9水平显著降低(P<0.01);肝脏组织中HNF1α蛋白及SREBP2 mRNA表达水平均明显降低(P<0.05,P<0.01)。结论心血康可能通过抑制SREBP2及HNF1α表达,调节PCSK9/LDLR信号途径,从而发挥对辛伐他汀降脂及抗AS作用的协同增效作用。

基于潮流-灵敏度复合分析的线路过载紧急控制策略

针对由线路故障引起的支路过载问题,提出基于潮流-灵敏度复合分析的线路过载紧急控制策略。该策略运用潮流跟踪算法计算发电机和负荷对每条线路的占用率及发电机对负荷的供给率,运用灵敏度分析方法确定控制节点的功率调整大小与方向,在保证调整设备数尽量少以及不造成其他支路过载的情况下,按照比例采取切机、切负荷措施,快速消除过载线路,防止连锁故障的发生.以IEEE39节点系统为例,对所提出的控制策略进行验证。算例分析结果证明,该控制策略具有可行性和有效性。

基于改进HHT+WT复合特征提取的电能质量扰动识别方法

单一变换方法处理扰动信号提取的特征并不显著.将希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)与小波变换(Wavelet Transform,WT)相结合进行复合特征提取,对于非平稳部分和含谐波分量的扰动信号利用HHT变换提取特征,提取频率成分、持续时间、瞬时幅值标准差和瞬时频率标准差作为一部分特征;对于电压闪变等扰动利用小波变换提取特征,引入电压闪变能量作为参考向量,取输入扰动能量,与参考向量做差,作为另一部分特征.将提取的特征组成特征向量,作为一维卷积神经网络输入,卷积层进行卷积处理(即二次特征提取),全连接层进行分类.仿真结果表明:与传统小波变换相比,本方法提取的特征较为显著,且分类效果较好.

MRI动态增强定量分析在鉴别乳腺良恶性结节中的诊断价值

目的探讨磁共振动态增强(DCE-MRI)的血流动力学定量参数在鉴别乳腺良恶性病变中的应用价值。方法搜集2016年1月～2018年2月行乳腺DCE-MRI扫描,且均有病理和临床随访证实的乳腺结节患者51例。先行乳腺常规MRI平扫,然后采用T_1高分辨率各向同性容积采集技术(T_1 high resolution isotropic volume excitation, THRIVE)先后进行5次不同翻转角(3°、6°、9°、12°、15°)扫描、再进行DCE-MRI的60期动态扫描,将5组不同翻转角序列、60个动态增强序列先后导入到Omni-Kinetics分析软件中,计算出病灶的K^(trans)、K_(ep)、V_e、iAUC等动力学参数。并运用t检验分析良恶性结节的差异,采用受试者工作特征曲线(ROC)确定良恶性结节的界值。结果良恶性结节的K^(trans)、V_e值比较有显著性统计学差异(P<0.05),K_(ep)、iAUC之间无统计学差异(P>0.05)。恶性结节的K^(trans)、V_e值明显高于良性结节,根据ROC曲线确定K^(trans)的诊断价值较大,K^(trans)选取0.72为截点时,诊断敏感性为75.8%,特异度为84.7%。结论 DCE-MRI可以量化分析乳腺结节的血流动力学,其中的K^(trans)、V_e值有助于乳腺良恶性结节的鉴别诊断。

我国高校生物医药类专利转化现状研究

通过系统检索并分析IncoPat科技创新情报平台的相关专利情报信息,基于专利转让和专利许可这两种主要的科技成果转化形式,研究我国高等院校生物医药研究领域的技术转化现状。结果显示:我国高校生物医药专利转化率偏低,约为6.1%,但处于持续上升态势,其中专利转让居主导地位,约占82.4%,且未来仍可能持续保持该现状;高等院校内部组建团队或加强与外部专业化知识产权技术转化机构合作,是提升其生物医药专利转化效率的重要途径;专利的转让与许可这两种模式各有优劣,鉴于生物医药领域的复杂技术特性,高等院校选择相应专利转化策略时,应结合转化目的、技术特性、企业情况等综合权衡。

欧盟草药药品监管模式对中国中药注册管理的启示

对药品实行注册管理制度是确保公众健康的全球通用的监管措施。中药作为承载中医药理论与用药实践的主要载体,对中药产品的注册管理又具有其特殊性。2017年正式实施的《中医药法》提出了建立符合中医药特点管理制度的发展方针,研究制定配套文件或修订现行规章以适应衔接其立法精神是当前重要的现实问题之一。欧盟在植物药监管领域取得了良好成效,本文旨在系统分析欧盟对其注册管理的法规体系,深入剖析其监管特点和对中国中药注册管理的启示,以期为当前《中医药法》背景下中药监管制度的改革提供参考。

新时期现代饲料企业经营管理研究

随着新经济时代饲料企业供给侧结构改革的深入推进,我国饲料行业已步入整合提升的关键阶段。受新型冠状病毒疫情的影响,饲料行业经营管理面临的困难和压力已达到前所未有的高度。为了解决饲料企业目前面临的食品安全保障标准趋严,环境保护压力日渐增大,原材料难以正常供应,产品销售渠道阻滞,运营成本明显增加等现实问题,饲料企业转变经营思路、创新管理模式已迫在眉睫,饲料企业可以从构建精细化经营管理机制,打通多元融资通道,优化营销工具组合,强化管理制度建设,着重培养管理人才5个方面着手,为推动饲料企业早日走出发展困局,保持市场竞争力和高质量发展提供一些思路。

基于评分可靠性的跨域个性化推荐方法

在跨域推荐系统中,存在某些用户对所购买的物品进行随意评分的情况。由于对物品进行随意评分的用户的数量较少,当该物品的评分数量较多时随意评分对推荐效果的影响较小,但是当该物品的评分数量较少时,随意评分会对推荐效果产生较大的影响。针对这个问题,提出一种基于评分可靠性的跨域个性化推荐方法。该方法针对不同的评分可靠性,为用户设置不同的阈值。当将辅助域的数据向目标域迁移时,如果用户进行评分的某物品的评分数量低于该用户的阈值,则不将该用户对该物品的评分数据迁移到目标域,否则进行迁移,以此减少随意评分对推荐效果的影响。实验结果表明,整体上,与为所有用户设置统一的阈值和不为用户设置阈值的跨域推荐相比,所提方法具有更高的预测评分的准确度。

基于基因库和DNA重组技术的带钢层流冷却系统多目标优化

针对层流冷却系统粗调区目标卷取温度和给定冷却速率的二维多目标优化问题,提出基于基因库和DAN重组技术优化的多目标遗传算法来获取粗调区集管的最佳开闭模式群。该算法利用Pareto前沿面的交集建立基因库,从中挖掘出集管开闭的较优模式,将其耦合至下一代种群,最大限度地消除了种群进化的随机性和漫游性。基因库的优胜劣汰机制,有利于保持种群个体在搜索空间的分布多样性,使算法可以在更广阔的空间搜索出更佳的集管开闭模式。基因库的随机抓取策略保证了Pareto前沿面在全局搜索空间的均匀分布性,增强了控制系统对多目标的均衡控制能力。最后,基于DNA重组技术强力驱动算法收敛于基于全局的最优目标解群,极大限度地提高了控制系统的控制精度。编写了基于微软基类库的仿真程序,仿真结果验证了该多目标优化策略的先进性。

蚕沙提取物对缺铁性贫血小鼠铁代谢的影响及抗氧化作用研究

目的观察蚕沙提取物对缺铁性贫血小鼠铁代谢的影响及抗氧化作用。方法采用饲喂低铁饲料建立缺铁性贫血小鼠模型,同期灌胃给予速力菲(52 mg·kg^(-1),阳性药组)及蚕沙提取物(78、39、26 mg·kg^(-1),高、中、低剂量组),每日1次,连续42 d。每周观察小鼠体质量,造模结束后检测小鼠外周血象[红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、红细胞压积(HCT)]及组织(肝、脾、小肠、肾)铁含量;测定血清铁(SI)、血清总铁结合力(TIBC)、转铁蛋白饱和度(TSAT)、血清铁蛋白(SF)及血清转铁蛋白受体1(TFR1)等铁代谢指标;检测肝脏总抗氧化能力(T-AOC)、超氧化物歧化酶(SOD)、谷胱甘肽过氧化物酶1(GPX1)及丙二醛(MDA)水平。结果与模型组比较,高剂量蚕沙提取物可明显逆转小鼠外周血象(HGB、HCT)及各组织(肝、脾、小肠、肾)铁含量(P<0.01),SI、TSAT、SF明显升高(P<0.01),TIBC、TFR1含量明显降低(P<0.01),并能逆转缺铁性贫血小鼠肝脏的T-AOC、SOD、GPX1及MDA水平改变(P<0.01)。结论蚕沙提取物对缺铁性贫血小鼠具有明显的改善贫血及调节铁代谢作用,并能提高其抗氧应激能力。

基于散射/波导模式的舰船超视距通信分析与应用研究

近年来超短波微波超视距通信研究越来越受到关注,因此分析了对流层散射通信机理、蒸发波导机理和超视距传播形成条件,提出了基于对流层散射和蒸发波导混合模式的海上超视距通信应用方法。通过仿真验证该方法具有有效性,并给出了海上舰船超视距通信应用建议,可为舰船超短波微波超视距通信系统设计与应用提供技术支撑。

基于生态供需视角的生态安全格局构建与优化——以长三角地区为例

生态安全格局构建是保障区域生态安全与提升人类福祉的基本途径之一。以长三角地区为案例区,通过生境质量评估、生态系统服务重要性评价和景观连通性分析识别区域生态源地,在利用生态系统服务价值化方法辨别高生态需求区的基础上,运用最小累积阻力模型提取源地与高需求地之间的生态廊道,以构建并优化区域生态安全格局。研究结果表明:长三角地区生态源地总面积64911km2,占全区的32.51%,主要分布于皖南和浙中;区域中高与较高生态需求斑块总面积占全区46.60%,主要位于上海市和江苏省;区域生态廊道总长度11188.85km,源间廊道主要分布于长江沿岸和区域南部,需求廊道主要位于区域东中北部。研究首次将生态需求评价纳入生态廊道建设框架,为生态安全格局构建提供新思路,结果可为生态空间保护规划提供参考。

一种可用输电能力量子粒子群优化算法

以量子行为与粒子群优化相融合的量子粒子群算法解决可用输电能力计算的优化问题.利用Matlab软件平台,以IEEE-30节点标准系统为算例进行仿真计算,比较本算法与传统粒子群算法的仿真结果,分析两种算法的寻优性能和收敛速度.仿真结果验证了量子粒子群算法解决可用输电能力优化问题的有效性.

基于粗糙集和量子遗传算法的BP神经网络电网故障诊断

为提高电网故障诊断的准确率、容错性以及缩短诊断时间,提出基于粗糙集和量子遗传算法融合的BP神经网络电网故障诊断方法.分析电网模型,得到原始决策表,利用粗糙集中的差别函数约简冗余的决策属性,得到约简后的故障诊断决策表;利用量子遗传算法优化BP神经网络参数;对数据进行训练学习,构建基于粗糙集和量子遗传算法融合的BP神经网络电网故障诊断模型.仿真验证表明:与传统的BP神经网络故障诊断方法相比,利用该方法,电网故障诊断的准确率和容错性都得到了有效提升.

基于混合特征的复合多核SVM变压器故障诊断

针对变压器故障诊断支持向量机模型存在的特征量信息不充分和复杂工况下针对性不足的问题,采用混合型特征输入量,寻找最大可能接近客观映射关系的特征量构建方法;采用加权复合多核核函数,生成可分性最为匹配的映射空间,实现最佳故障状态分类效果.仿真结果验证了本文算法的有效性.

基于改进概率Petri网的分层电网故障诊断

将改进的概率Petri网应用到电力系统故障诊断中,在保证通用性的同时提高了故障诊断结果的准确性.为避免网络末端保护误动作引起的误断,在概率Petri网中引入"非"逻辑关系模型;为降低建模难度和计算复杂度,依据故障报警信息将故障分为3种类型:简单故障、单一复杂故障和多重复杂故障,分别建立相应的诊断模型.综合考虑电力系统继电保护和相应断路器动作的可靠性和灵敏性、多重故障的复杂性以及故障警报信息的不确定性,在基于改进概率Petri网电网故障诊断模型的基础上分析输入弧权值,以增强诊断效果.对于多重复杂故障,为了避免输电网络线众多引起模型过于繁杂的问题,建立元件的各方向诊断模型和综合诊断模型,用吉林省四平地区电力系统故障实例对本文选取的方法进行仿真测试.仿真结果证明,本文方法能够准确有效地识别故障元件,并能在信息不完备的情况下给出正确的诊断结果,具有良好的通用性与容错性.

基于状态空间分割非重复抽样的电力系统可靠性评估方法

为提高非序贯蒙特卡洛模拟法的抽样效率,将状态空间分割思想与状态筛选法相结合,提出基于状态空间分割非重复抽样的电力系统可靠性评估方法.通过重要状态子空间确定方法划分系统状态空间,采用解析法高效求解重要状态子空间可靠性指标,采用拉丁超立方抽样法对剩余状态子空间进行采样,采样过程中进行两次状态筛选,避免对相同状态的重复抽取.应用该方法对IEEE-RTS系统与修改后的IEEE-RTS系统进行可靠性评估.结果表明,所提出的方法既能确保计算精度,又可以加快收敛速度,降低抽样方差.

基于蜂群优化核极限学习机的电能扰动识别方法

针对电能质量扰动信号分类识别的需要,以及BP(Back Propagation)网络分类器模型计算量大、训练时间长、计算速度无法满足电力系统在线分析要求等问题,提出一种蜂群优化核极限学习机分类器模型,采用小波变换提取电能质量扰动信号的特征向量作为样本,使用最优参数下的核极限学习机分类识别电能质量扰动信号.仿真结果表明:与未优化极限学习机相比,蜂群优化核极限学习机分类器分类识别的正确率提高了20%,误判率降低3%,蜂群优化核极限学习机分类模型对电能质量扰动识别具有一定的效果.

一种适用于大规模MMC-HVDC分组排序的调制策略

模块化多电平换流器(modular multi-level converter,简称MMC)的子模块均压有利于降低开关损耗,消除直流侧环流,被广泛应用于高压直流(high-voltage direct current,简称HVDC)输电系统中.基于快速选择排序算法,对MMC进行分组排序研究,在快速选择排序基础上设计改进快速选择排序,以时间复杂度为目标进行优化.基于子模块电容电压上限和直流电压波动范围提出双电压限原则,并对子模块进行分组,以降低开关损耗.通过在SIMULINK上进行仿真试验,论证改进快速排序算法和分组双电压限排序的可行性.结果显示:改进快速选择算法比传统排序算法速度提高将近8倍;基于双电压限的分组方法可以有效降低开关频率.