沙库巴曲缬沙坦联合芪苈强心胶囊治疗扩张型心肌病的效果

目的探讨沙库巴曲缬沙坦联合芪苈强心胶囊治疗扩张型心肌病(DCM)的效果及对心肌纤维化、心室重构(VR)的影响。方法选取2019年1月至2023年1月陕西中医药大学第二附属医院收治的62例DCM患者作为研究对象,采用随机数字表法将患者分为研究组和对照组各31例。对照组男20例,女11例;年龄(45.72±4.89)岁;美国纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级:Ⅱ级15例,Ⅲ级16例。研究组男14例,女17例;年龄(46.91±5.36)岁;NYHA心功能分级:Ⅱ级12例,Ⅲ级19例。对照组给予强心、利尿、β受体阻滞剂、醛固酮抑制剂和沙库巴曲缬沙坦钠口服治疗;研究组在对照组基础上给予芪苈强心胶囊口服治疗;两组均持续治疗3个月。比较两组临床疗效,治疗前后左心室射血分数(LVEF)、左心室舒张末期容积(LVEDV)、左心室舒张末期内径(LVEDD)、血清N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)、层粘蛋白(LN)、透明质酸(HA)、转化生长因子-β1(TGF-β1)、6 min步行距离(6MWD)、生活质量综合评定问卷(GQOLI-74)评分及治疗期间不良反应发生率。采用独立样本t检验、配对样本t检验和χ^(2)检验。结果研究组总有效率为93.55%(29/31),高于对照组的74.19%(23/31)(P<0.05);治疗后,研究组LVEF高于对照组[(47.11±5.68)%比(43.92±4.35)%],LVEDV、LVEDD均低于对照组[(145.38±16.37)ml比(163.09±20.42)ml、(45.90±4.26)mm比(49.21±5.12)mm](均P<0.05);治疗后,研究组LN、HA和TGF-β1均低于对照组[(153.82±11.24)μg/L比(186.31±14.73)μg/L、(165.48±16.75)μg/L比(197.06±19.62)μg/L、(36.91±3.77)μg/L比(40.52±2.63)μg/L](均P<0.05);治疗后,研究组血清NT-proBNP低于对照组[(827.95±76.13)ng/L比(932.74±59.25)ng/L],GQOLI-74评分高于对照组[(89.61±3.17)分比(81.83±4.92)分],6MWD长于对照组[(346.75±32.45)m比(308.26±29.71)m](均P<0.05);研究组治疗期间不良反应总发生率为19.35%(6/31),与对照组的12.90%(4/31)比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论沙库巴曲缬沙坦联合芪苈强心胶囊可增强DCM的临床疗效,有效抑制VR和心肌纤维化。

结合载客热点和POI的出租车停车位划定方法

针对出租车随意停靠造成城市交通拥堵甚至交通事故的问题,利用成都实际区域的出租车GPS(Global Position System)数据和爬取的POI(Point of Interest)数据,使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类算法对上下客点进行聚类,得到出租车的载客热点,根据POI的类型划定载客热点区域的类型,对出租车不同时间的出行需求进行分析,进而划分出出租车的固定停车区域。研究结果表明,出租车固定停车区域的设定与出行者的出行需求有关,即将固定停车区域设置在出行者出行需求多的区域,可以满足出行者的不同出行需求。结合出租车载客热点和爬取POI数据划定固定停车区域的方法具有较高的实用性,可为城市交通安全方面提供理论和现实意义。

基于CenterNet编码优化的车辆目标检测模型

为解决车辆识别系统中车辆类型识别率低的问题,文章提出了一种优化CenterNet编码的车辆目标检测模型。本模型为保证实时性采用ResNet18作为基础网络,针对原模型中检测与分类同时进行的目标检测可能会导致车辆目标信息的混淆和互相干扰的问题,本模型将检测与分类进行解耦,着重关注车辆固有特征和车型间的特有特征,有效提高分类的准确率;针对特殊车型识别不准确的问题,模型将车辆目标的宽高,形状等特征信息加入分类中进行特征学习,提高特殊车型分类的准确性。实验结果表明:在UA-DETRAC数据集上,本模型的平均精度均值提升了0.5个百分点,F1-Score提升了1.1个百分点。

融合多特征神经网络的城市道路交通速度预测

针对城市道路交通速度特性分析不全面的问题,本研究考虑到气象因素和空气污染因素对交通速度的影响提出了一种多源特征融合结合Informer模型的道路交通速度预测模型(MFInformer,Multi Feature Informer)。采用成都市浮动车数据及气象数据、空气污染数据,通过提取数据集的交通流特征,天气特征以及空气污染特征对道路交通速度进行预测。研究表明:在以10分钟为间隔的预测中,基于浮动车数据结合外源因素的多特征数据的Informer模型相较于仅使用浮动车数据的Informer模型以及常用的时间序列预测模型循环神经网络和长短期记忆网络来说预测的准确度有着显著的改善,结合多源特征的Informer模型预测交通速度平均绝对误差,均方误差和平均绝对百分比误差分别为1.38、5.32%、1.74,均优于其它模型。

Keap1-Nrf2抗氧化通路与AngⅡ在肝细胞癌中的作用机制

在全世界范围内,肝细胞癌的发病率呈逐年上升的趋势,并成为癌症相关死亡的第三大原因,每年超过90万的新发病例和超过80万的死亡病例[1-2]。在所有的原发性肝癌病例中,肝细胞癌是最常见的原发性肝癌[3]。因早期肝细胞癌的临床症状并不明显,故大部分肝癌患者确诊时已是晚期,对于晚期肝癌患者的治疗选择非常有限。2008年,小分子靶向药物索拉非尼被批准用于治疗晚期肝癌,在之后的十余年间,索拉非尼成为唯一一种治疗晚期肝细胞癌的一线分子靶向药物。

基于EAMnet的小麦开花期品种识别研究

为解决传统识别方法效率低、准确率不佳、相关研究不足等问题,提出一种基于改进Resnet34的小麦开花期品种识别模型。首先,针对现有农业识别模型参数量较多,不利于在移动端部署的问题,使用改进Inceptionv1模块替代Resnet34网络基本残差块的第2个卷积块,使模型参数量降低了一半左右;其次,针对模型参数量减少后识别准确率下降的问题,在模型中加入ECA与simAM注意力机制,以期通过对小麦特征的有效提取提升小麦开花期品种识别准确率。实验结果表明,所提模型在小麦开花期数据集上的平均识别准确率达95.7%,相较原始Resnet34模型提高了2.1%,相较efficientnetv2_s、MobileNet-v2、GoogLeNet模型准确率分别提高了2.4%、3.2%、5.0%。所提模型具有更好的特征提取能力,为小麦开花期品种识别提供了一种有效方法。

冠状动脉慢性完全闭塞病人PCI开通后近期MACE发生风险的列线图模型构建

目的:构建预测冠状动脉慢性完全闭塞(CTO)病人经皮冠状动脉介入(PCI)开通后近期主要心血管不良事件(MACE)发生风险的列线图模型,并评价该模型的预测准确性与临床适用性。方法:选取2018年1月—2021年6月于我院行PCI介入开通治疗的冠状动脉CTO病人,所有病人均随访1年,根据1年随访结果将病人分为MACE发生组和MACE未发生组。从整体研究对象中随机选取70%病人作为训练集,30%作为测试集,在训练集中利用Logistic回归分析病人发生MACE的独立危险因素,基于分析得到的独立危险因素构建列线图模型,对构建的列线图模型从3方面进行验证:通过受试者工作特征(ROC)曲线评价列线图模型的预测效能,绘制校准曲线评价及验证风险预测模型的一致性,利用临床决策曲线验证模型的获益性。结果:共纳入病人280例,发生MACE病人96例;其中训练集病人196例,发生MACE病人67例,测试集病人84例,发生MACE病人29例。通过Logistic回归分析训练集病人发生MACE的独立危险因素包括PCI介入开通失败、年龄较大、吸烟史、合并糖尿病、左室射血分数(LVEF)较低和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)较高。构建的列线图模型ROC曲线验证后显示,训练集和测试集均具有良好的预测效能,训练集ROC曲线下面积(AUC)为0.854,测试集AUC为0.832。绘制的校准曲线显示,训练集和测试集均具有良好的拟合度,训练集一致性系数(C-index)为0.879,测试集C-index为0.856;临床决策曲线在训练集中的最佳适用区间为0.04~0.95,测试集为0.06~0.91,提示均具有较大的临床获益性。结论:PCI介入开通失败、年龄较大、吸烟史、合并糖尿病、LVEF较低和LDL-C较高是导致冠状动脉CTO病人PCI开通治疗后近期MACE发生的独立危险因素,基于上述独立危险因素构建的列线图模型具有良好的预测准确性和临床适用性。

面向新工科的计算机专业实践类课程教学模式研究

应用型本科院校担负着培养工程人才的重要责任,现阶段计算机科学与技术人才依旧存在着短缺现象,因此以创新创业定位人才培养目标,重点探索专业实践教学新模式势在必行。探索从服务创新创业角度加强实践训练,具体内容包括两方面:一是结合产学合作工程化项目调动学生的自主创业意识,落实创新创业素质培养;二是结合新工科建设并依托学科竞赛完善实践课程体系,提升学生创新意识。

考虑上下客点与POI关系的网约车临时停靠点研究

针对当前网约车数量急剧增加的现状,为避免网约车在商圈周围随意停靠造成交通拥堵,引导网约车停靠在预先划分的区域将缓解交通压力,因此对网约车临时停靠点的选址策略进行深入研究。利用滴滴出行成都市局部区域网约车公开数据集和城市热门POI数据,使用K-means聚类算法,分析POI数据和网约车上下客点数据之间的耦合关系,从而提出网约车临时停靠点选址策略。研究表明:网约车上客需求与附近POI数据密度正相关,即POI密度越大,网约车乘车需求越大。综上提出的结合上下车需求和POI聚类的网约车临时停靠点的选址方法,可以为减轻交通拥堵提供数据支持,具有实际意义。

STEMI患者PCI术后近期发生主要不良心脑血管事件的中医预测模型构建及应用评估

目的构建包含中医元素的急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者PCI术后近期发生主要不良心脑血管事件(MACCE)的预测模型,并评价其预测准确性以及临床有效性。方法选取2018年1月1日—2021年12月31日于陕西中医药大学第二附属医院行急诊PCI治疗的STEMI患者,所有患者均随访1年,剔除中间失访患者,根据患者随访期间是否发生MACCE,分为MACCE组121例和非MACCE组200例。通过多因素Logistic分析导致STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的独立危险因素,基于上述独立危险因素利用R语言构建列线图模型,利用Bootstrap法验证构建模型的预测准确性,利用受试者工作曲线(ROC)验证构建的临床模型的预测效能,利用临床获益曲线(DCA)评价构建的预测模型的临床获益性。结果多因素Logistics分析显示,导致STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的独立危险因素为气虚血瘀、细弱脉、少苔、年龄、糖尿病史、吸烟史、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)高、植入支架≥3枚。基于上述独立危险因素构建的列线图预测模型,其ROC曲线验证显示其预测能力较强,ROC曲线下面积为0.87,95%CI(0.72~0.92);Bootstrap法验证构建模型相关数据显示其构建模型的预测准确性较好:C-index 0.879(95%CI:0.812~0.932);Calibration plot预测STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的风险与实际发生MACCE风险的平均绝对误差为0.012;Hosmer-Lemeshow检验结果显示χ^(2)=6.062,P=0.623;DCA曲线显示当MACCE发生阈值为0.10~0.98时该模型的临床获益性以及适用性最佳。结论气虚血瘀、细弱脉、少苔、年龄、糖尿病史、LDL-C高、吸烟史、植入支架≥3枚是导致STEMI患者PCI术后近期发生MACCE的独立危险因素,基于上述独立危险因素构建的列线图模型具有较高的预测准确性和临床适用性。

液相色谱-串联质谱法测定酿造酱油中12种生物胺

本文建立了采用液相色谱-串联质谱法同时测定酿造酱油中12种生物胺的方法。样品采用5%三氯乙酸溶液提取,使用高效液相色谱-串联质谱仪测定。结果显示,该方法中12种生物胺的线性关系良好,相关系数均大于0.996;方法检出限为5~20μg·kg^(-1),定量限为16.6~66.6μg·kg^(-1);加标回收率在87.20%~106.70%,相对标准偏差在0.80%~6.10%。该方法具有快速、灵敏、准确等优势,适用于酿造酱油中多种生物胺的检测。

细观尺度下船舶轴系三维编织复合材料剩余强度预测

为揭示三维编织复合材料船舶轴系在疲劳加载后剩余强度演化规律,在细观尺度下,基于渐进损伤方法,引入三维编织复合材料各组分疲劳失效、静拉伸失效的判定条件,考虑三维编织复合材料在疲劳加载过程中纤维束结构变化,建立一种三维编织复合材料疲劳加载后剩余强度预测模型。开展了三维编织复合材料平板试验件拉-拉疲劳后的拉伸试验,得到了循环数分别为25%、50%、75%后的剩余强度试验数据。预测模型的计算结果表明:剩余强度的预测值与试验值误差小于10%,相应循环数下试验件实际测量尺寸与计算尺寸误差小于5%,预测结果具有较高精度,说明了预测模型的有效性。

经济新常态下国有企业融资多元化管理的思考

本文对经济新常态下国有企业融资多元化管理的思路进行了研究,首先阐述了经济新常态下国有企业融资多元化管理的重要意义,其次分析了目前我国国有企业融资管理的现状和问题,指出了我国国有企业融资多元化管理的趋势,最后提出了在经济新常态下实现国有企业融资多元化管理的思路:要提升国有企业自身实力,改善融资结构;要优化金融市场环境,缓解融资难;要拓宽融资渠道,发挥协同效应;要做好投融资规划,加强风险防控。这样才能确保国有企业在经济新常态下实现健康、快速发展,使国有企业在经济新常态下发挥更大作用。

交叉口短时流量CEEMDAN-PE-OSELM预测模型

为提高交叉口短时交通流预测精度,以历史交通流量数据为基础,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-排列熵(permutation entropy,PE)-在线序贯极限学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)组合预测模型(CEEMDAN-PE-OSELM).首先对交通流历史时间序列数据进行CEEMDAN分解,得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;通过PE算法对IMF分量进行重组,形成具有复杂度差异的重组子序列.然后,分别构建重组子序列OSELM预测模型,将预测结果相加得到最终预测流量.最后选取一实际交叉口,进行模型验证分析.结果表明:CEEMDAN-PE-OSELM模型的MAE、MAPE和MSE的值均低于其他模型,预测误差最小;EC值为0.963,高于ARIMA模型的EC值(0.898),最接近于1,预测精度最高,稳定性最好.就同一预测模型而言,经过CEEMDAN-PE处理的模型的各项误差明显降低,预测精度有所提高.

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.

共享单车调度模型及算法研究

共享单车运营过程中出现的周转率低、调度成本过高等问题制约了城市慢行交通的发展。针对现有自行车调度模型假设条件的局限性,提出共享经济模式下转运最大化策略。在详细分析共享单车调度成本及相关参数的基础上,以成本最小和投放率最高为目标建立了共享单车调度模型。引入精英策略和进化算子对遗传算法进行改进,并采用TOPSIS法在改进算法求解出的有效路线集中选择最优路线。选取北京市某区域进行仿真分析,结果表明改进算法寻优能力较好。与常规调度模型相比,可选择调度路线增加了74.3%,平均调度成本进一步降低了18.3%.

基于改进Newman算法的动态控制子区划分

为了优化现有控制子区划分方法,以区域协调控制为目标,提出基于改进的Newman社团快速划分的动态子区划分方法.综合考虑路网中相邻交叉口之间的距离、交通流量、行程时间、车流离散特性、信号周期和路段交通流密度等因素,定量分析交叉口关联性;分别计算相邻交叉口的流量关联系数、信号周期关联系数和路段交通流密度关联系数,建立相邻交叉口的总关联度模型;对传统Newman算法进行改进,引入交叉口关联度,依据不同交通特性对区域路网进行动态子区划分;选取实际区域路网,进行模型验证分析.结果表明:Newman算法子区划分结果不能随着交通特性的改变而改变;与之相比,所提出模型的子区划分结果更加细致,更加符合实际交通流特性,且可以依据不同时段交通特性实现动态子区划分,可以为信号控制方案制定提供良好基础.

多源非平衡交通检测数据的异常识别方法

为保证交通检测数据的准确性并服务于实时的交通状态判别和预测,交通大数据采用多种检测源数据协同处理并利用机器学习的方法进行异常识别.异常检测数据的识别主要基于机器学习中AdaBoost方法实现.在算法的训练过程中,为消除单一检测源数据的离群现象,训练数据选取同一路段上多种检测源提供的数据集.在算法的决策过程中,通过代价敏感方法的优势来改进AdaBoost的决策.实验结果表明:基于非均衡特性改进的AdaBoost模型迫使分类器更加关注了待识别的异常样本,增强了AdaBoost决策过程中训练决策树规则的代表性,提高了异常类样本的分类准确率.高速公路实例检测数据集验证了改进算法与相关经典算法的检测准确度、误检率、误警率等指标,其中改进模型与原模型相比,准确率提高了5.547%,误检率减低了6.792%.多种算法的ROC曲线对比表明改进的AdaBoost方法筛选交通检测样本的可靠度更高,可有效调整由非平衡数据导致的分类误差.

益气养心汤联合西药治疗慢性心力衰竭的疗效及对患者内生化指标的影响

目的研究益气养心汤联合西药治疗慢性心力衰竭(CHF)的疗效及其对患者内生化指标的影响。方法选取2016年5月至2018年5月陕西中医药大学第二附属医院收治的96例CHF患者进行前瞻性研究,采用随机数表法将患者分为观察组和对照组,每组48例,对照组患者采用美托洛尔等常规西药治疗,观察组患者在对照组治疗的基础上联合益气养心汤治疗。治疗4周后,比较两组患者的心功能改善情况、脑钠素(BNP)和氨基末端脑钠肽前体(NT-proBNP)水平,以及心肌酶谱中乳酸脱氢酶(LDH)、肌酸激酶(CK)、肌酸激酶同工酶(CKMB)及α-羟丁酸脱氢酶(α-HBDH)水平。结果治疗前,观察组患者的BNP、NT-proBNP、LDH、CK、CK-MB、α-HBDH与对照组比较差异均无统计学意义(P>0.05);治疗后,观察组患者心功能改善的总有效率为93.75%,明显高于对照组的77.08%,差异有统计学意义(P<0.05);治疗后,观察组和对照组患者BNP [(284.27±85.80) pg/mL vs (355.62±98.87) pg/mL]、NT-proBNP[(521.38±185.25) pg/mL vs (957.41±155.2) pg/mL]、LDH [(224.26±25.85)μg/mL vs (245.63±28.9)μg/m L]、CK[(141.45±25.20)μg/mL vs (177.39±25.21)μg/m L]、CK-MB [(28.91±7.50)μg/mL vs (39.56±6.36)μg/mL]、α-HBDH[(148.69±41.80)μg/mL vs (195.7±42.38)μg/mL]水平比较,观察组明显低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论益气养心汤联合西药治疗慢性心力衰竭患者可以改善患者的心功能,降低患者的BNP、NT-proBNP水平以及心肌酶谱中各种酶指标水平,减少患者心肌损害的发生,值得临床上推广。

抗鸭坦布苏病毒非结构蛋白1(NS1)多克隆抗体的制备和应用

目的原核表达鸭坦布苏病毒(DTMUV)非结构蛋白1(NS1)蛋白,并制备小鼠抗NS1多克隆抗体。方法利用PCR从DTMUV AH-F10株c DNA中获得NS1基因,亚克隆至p ET-32a中进行原核表达,对表达产物进行鉴定。使用含尿素的Tris缓冲液洗去杂蛋白再梯度复性,纯化重组蛋白,并免疫小鼠制备小鼠抗NS1多克隆抗体,琼脂扩散试验测定抗体效价,Western blot法鉴定该抗体的特异性与反应原性,将抗体应用于病毒的间接免疫荧光法(IFA)检测。结果获得鼠抗NS1蛋白多克隆抗体,效价达到1∶8;Western blot结果表明该多抗血清具有良好的特异性和反应性,且可以应用于病毒的IFA检测。结论成功制备了鼠抗NS1多克隆抗体。