广州白云站高架层组合楼盖人致振动及车致振动舒适度研究

广州白云站铁路站房高架候车层采用钢-混凝土组合楼盖结构体系,最大跨度为28.5m。针对其振动舒适度问题,通过数值模拟研究高架层人行激励和承轨层列车激励下结构的动力时程响应。人致振动研究考虑了多种行走激励,对结构施加固定单人步行、移动单人步行、随机多人步行和固定多人步行等工况,分析其振动舒适度。车致振动研究采用一种简化的列车荷载模型模拟列车激励,研究了列车行驶速度、行驶位置以及列车激励同人行激励耦合对高架层楼盖振动响应的影响。数值模拟结果表明:随机多人步行方法和考虑荷载折减的固定多人步行方法较适合模拟实际人群荷载;列车激励对高架层组合楼盖峰值加速度的影响不可忽略,应通过整体分析进行考虑;各人行激励工况以及列车激励同人行激励耦合工况下的结构振动舒适度均满足规范要求。

领域大语言模型下的古籍词性标注应用研究

[目的/意义]大语言模型的发展为古籍文本挖掘带来了新的思路,将大语言模型与古籍数字化、智能化相结合是新时代古籍工作的必经之路。[方法/过程]文章使用《左传》词性标注语料,通过数据清洗和预处理,构建了一批高质量的词性标注指令数据,在此基础上,分别使用500、1 000、2 000、5 000条数据对大语言模型进行指令微调,并在另外1 000条数据上进行性能测试。[结果/结论]实验结果表明,“荀子”系列模型在古籍文本词性标注任务上性能优于通用领域模型,在微调数据量达到5 000时,Xunzi-Baichuan2-7B模型表现出了最优性能,F1值达到81.67%。

轻微型肝性脑病危险因素分析和列线图预测模型的构建及内部验证

目的:对肝硬化患者中轻微型肝性脑病(MHE)风险较高的患者亚群进行有针对性的筛查,为MHE患者早干预提供临床依据。方法:选取2020年8月至2021年12月在延安大学附属医院感染病科住院部就诊年龄在18~65岁之间的肝硬化患者,根据NCT-A、改良版NCT-B、S-ANT1三项测试结果将研究对象分为MHE组与无MHE组,分析肝硬化患者合并MHE相关危险因素,并对各个独立危险因素行ROC曲线分析,评估每个独立危险因素预测效果,进一步构建肝硬化合并MHE的列线图预测模型,对模型进行内部验证和绘制ROC曲线评估模型的预测效果。结果:单因素分析结果显示年龄、受教育年限、肝硬化病程、合并腹水、行脾切除术史、营养风险、总蛋白、天门冬氨酸氨基转移酶、白蛋白、凝血酶原时间、血浆凝血酶原活动度、透明质酸、谷草/谷丙、Child-Pugh分级、MELD评分差异均有统计学意义;多因素分析结果显示年龄、透明质酸>120 ng/ml、Child-Pugh B、Child-Pugh C级、受教育年限<7年是肝硬化患者合并MHE的独立危险因素;列线图预测模型对肝硬化合并MHE预测能力优于各项独立危险因素。结论:年龄、Child-Pugh B/C级、受教育年限<7年、透明质酸>120 ng/ml是肝硬化患者合并MHE的独立危险因素。列线图预测模型具有较好的校准度与区分度。

数智赋能信息资源管理新路径:指令工程的概念、内涵和发展

新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,大数据、人工智能等系列数智技术对信息资源管理学科产生了深远影响。在大模型背景下,指令工程通过高质量、体系化、流程化的指令设计引导模型生成结果,是高效发挥大模型能力的重要途径,可以用于解决学科相关重要问题。本文首先介绍了指令工程的概念,然后详细梳理了指令的构成要素、设计模式以及指令工程的特点和意义,并探讨了指令工程赋能信息资源管理的建设路径。未来,指令工程的研究和发展还需要关注通用及领域指令工程建设、指令工程标准化、知识产权保护、安全性和体系化测试评估等问题,以期能够在各行业复杂的应用场景中更好地发挥指令的效能。

构建支持大模型训练的计算机系统需要考虑的4个问题

支持大模型训练的计算机系统有3种类型,其中基于国产AI芯片系统的生态系统不是很好,要想改变这个局面,需要做好AI编译器、并行加速等10个关键软件;基于超级计算机的系统需要做好软硬件协同设计,从而更好地服务于大模型训练。针对如何搭建大模型的基础设施,提出4点平衡设计,以确保系统的性能、可靠性和可扩展性。

大单元视阈下体育与健康教学模式的经验汲取与应用策略

核心素养导向的体育与健康大单元教学亟需从专家的理念引领转化为教师的课堂实践。体育与健康大单元教学组织形式与教学模式均顺应教学专业化的要求,试图找寻能够指导基层课堂教学的规律、原理,教学模式着眼于结构程序与操作框架,教学组织形式立足于作用机制与环境特征。围绕体育与健康大单元教学的关键内核:多课时的教学单位是大单元教学整体规划的载体;结构化的教学设计是大单元教学内容整合的抓手;运动项目完整的体验与理解是大单元教学情境设计的依据,研究汲取了运动教育模式、领会教学模式、个人与社会责任教学模式等的教学组织经验,提出大单元视阈下体育与健康教学模式的应用策略:基于学习体验、任务拆解规划教学单元;围绕学习主题、概念原理整合教学内容;依循认知规律、活动架构创设学习情境。

基于领域大语言模型的古籍分词研究

[目的/意义]文章以古籍自动分词为切入点,引入“荀子”系列大语言模型,对大语言模型在古籍文本分词任务上的表现进行了探讨。[方法/过程]文章基于《左传》分词语料,进行了数据清洗和整理,构建了指令数据集,在此基础上,从数据集中抽取了1 000条作为测试数据,并分别使用500、1 000、2 000、5 000条数据作为训练数据进行指令微调,并测试其性能。[结果/结论]实验结果表明,只需要少量的数据,大语言模型就可以有较为理想的表现,在微调数据量达到5 000条数据时,Xunzi-Qwen-7B模型表现出了最优性能,F1值达到84.54%。

大跨度钢桁架结构卸载模拟及监测技术研究

以江苏省盐城黄淮湿地博物馆钢桁架结构卸载施工为背景,旨在通过有限元技术及基于多传感器融合的现场监测技术研究大跨度桁架结构卸载施工关键技术。研究结果表明:有限元计算结果能够获取卸载施工过程中的关键要素,为后续监测方案的设计提供参考。后续的监测结果表明,有限元方法对位移的计算结果可靠性要高于应力,与实际情况更加接近;基于多传感器融合的监测方法能够提高监测结果的准确性和远程监控效果,为桁架结构的安全性和可靠性提供了有力支撑。研究结果可为大跨度钢结构建筑的施工提供参考。

2023年度非小细胞肺癌外科治疗进展

肺癌是当前世界各地最普遍和最致命的癌症,严重威胁人们的生命健康。外科手术切除是最早治疗肺癌的手段,也是目前肺癌最主要的治疗手段。随着医学技术的进步,外科手术方法和辅助治疗策略不断革新,这为肺癌患者带来了新的希望。因此总结肺癌外科治疗领域的最新研究进展具有重要意义。本文旨在综述2023年度非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)外科治疗的主要进展,包括手术技术的创新、微创手术、辅助分子靶向治疗及免疫治疗在NSCLC围手术期的应用等。

显微镜辅助微创经椎间孔腰椎椎间融合术治疗单节段腰椎滑脱症

目的探讨显微镜辅助经Quadrant通道结合经皮椎弓根钉固定行微创小切口经椎间孔腰椎椎间融合术(MIS-TLIF)治疗单节段腰椎退行性滑脱症的疗效。方法回顾性分析2018年4月至2021年3月行椎体间融合术治疗单节段腰椎退行性滑脱症患者的临床资料,其中采用开放经椎间孔腰椎椎间融合术(TLIF)治疗患者41例(开放组),经Wiltse入路Quadrant通道直视下TLIF治疗患者25例(微创组),显微镜下减压并采用经皮椎弓根钉TLIF治疗患者38例(显微组)。记录3组患者手术时间、术中出血量、X线透视次数、引流量、术后2天和7天切口周围疼痛视觉模拟评分(VAS)、并发症情况,术后CT检查评估椎弓根钉置钉准确率,记录术前及术后6个月、24个月日本骨科协会(JOA)评分和Oswestry功能障碍指数(ODI),末次随访时采用改良MacNab标准评价临床疗效。结果所有手术均顺利完成。显微组术中出血量、引流量、术后2天和7天切口周围疼痛VAS评分均小于微创组和开放组(P<0.05),椎弓根钉置钉准确率高于微创组和开放组(P<0.05),但术中X线透视次数高于微创组和开放组(P<0.05)。开放组发生术后切口浅表软组织感染1例,疑似感染1例,脑脊液漏1例;微创组出现术后短暂性神经症状2例。3组术后6个月、24个月JOA评分和ODI评分均较术前明显改善(P<0.05),3组间比较无统计学差异(P>0.05)。术后6个月和24个月融合率3组间比较无统计学差异(P>0.05)。按改良MacNab标准,3组患者疗效优良率无统计学差异(P>0.05)。结论显微镜辅助通道下MIS-TLIF治疗单节段腰椎退行性滑脱症,术中出血少、切口疼痛感小、并发症少,采用经皮椎弓根钉置钉准确率高,融合率、疗效优良率与开放手术一致,临床疗效好。

数值预报AI气象大模型国际发展动态研究

数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。

大型语言模型对高等教育的影响与中国应对

大型语言模型(LLM)在短期内将从创设教学情境、创新教学模式、教学AI开发和应用、拓展高校在线学习、助力虚拟仿真课程开发等方面助力高等教育;长期来看能够助推“四新”建设、赋能基础学科拔尖人才培养,并催生高校结构性变革。同时,LLM也可能引发教育安全风险,造成新的教育智能鸿沟,并被大企业寡头垄断。为促进LLM赋能中国高等教育,需要我国加快开发迭代自己的LLM,促进其均等化可达,提升师生数字素养和能力,夯实数字化教学环境。

共有、共治与共享:大模型技术的发展之路

大模型技术正在重塑人类社会,并可能产生出新的弱势群体。大模型技术的发展需要人民民主的价值理念,因为通过人民民主可以让那些新弱势群体在大模型技术发展过程中直接表达其诉求,通过温和谈判来缓和剧烈的利益冲突,同时用人民民主制度来保障大模型技术产生的效益被社会大众所共享。人民民主的内涵主要表现为以生产资料公有制为主体、人民共同参与政治和共享社会发展成果等内容,体现在大模型技术领域就是大模型技术的共有、共治和共享。大模型技术的共有意味着其未来作为智能技术时代的基础设施而存在。为了防止大模型技术被资本吞噬,国家需要以某种方式介入,通过构建统一公共算力平台,并使得创新型企业获得更多的发展机会。大模型技术的共治意味着,要形成以积极公民为中心的行动者网络、去商品化的共治逻辑、国家的适度干预,并从新弱势群体中发现新的奇异吸引子。大模型技术的共享意味着,需要更多重视再分配、差别原则和再承认等核心内容。再承认的关键是,要使得那些新弱势群体在能力建设的基础之上获得其第二次降生的机会。

从学习进阶到内容重构:基于情境链的体育与健康课程大单元的内部构建

情境链是体育与健康课程大单元教学内容重构的重要支撑,能有效解决中小学体育教学实践中的教学内容低级重复、情境创设连贯性较弱和延展性不够等问题。基于情境链的体育与健康课程大单元教学重视链式整合的课程样态,依托递进的情境进行专项运动技能的有效学练,通过情境链串联目标、任务、内容等课程元素,整体规划体育与健康课程大单元的学习路径。情境认知理论、境脉学习理论与学习进阶理论为情境链的深入理解提供了理论基石与实操框架。结合三大理论的基本要素探讨基于情境链的体育与健康课程大单元的构建流程,聚焦核心素养的整体性,通过水平二“篮球保护和控制球能力的提升”大单元主题案例,从“精准分析学情,确立大单元学习目标”“提取关键概念,规划大单元学习路径”“串联进阶元素,重构大单元学习内容”“基于真实情境,评价学生的学习表现”展现完整的情境链研究。

椎旁肌脂肪浸润对单侧双通道内镜手术治疗腰椎退行性疾病的影响

目的探讨椎旁肌脂肪浸润程度在单侧双通道内镜手术治疗腰椎退行性疾病中的影响。方法选取2020年1月~2022年6月该科室行单侧双通道内镜手术治疗的腰椎椎间盘退变性疾病患者89例。根据腰椎椎旁肌的脂肪浸润程度分为三组:A组22例(正常),0%~10%脂肪浸润;B组36例(轻微),10%~50%脂肪浸润;C组31例(严重),>50%脂肪浸润。所有患者术后随访至少3个月,比较围手术期指标、手术前后VAS评分和ODI指数、术后并发症及临床疗效等。结果所有患者均顺利完成单侧双通道内镜手术并完成随访。在手术时间、住院时间、并发症发生率等指标方面,三组之间无统计学差异(P>0.05)。术后1个月、3个月的腰腿痛VAS评分、腰椎ODI指数方面,三组均较术前显著改善(P<0.05);但C组术后3 d的腰痛VAS评分显著高于A、B组(P<0.05),C组术后1个月的腰痛VAS评分、腰椎ODI指数均显著高于A、B组(P<0.05);术后3个月腰痛VAS评分、腰椎ODI指数方面,三组之间无统计学差异(P>0.05)。术后3个月Fischgrund标准结果显示,优39例,良39例,可11例,优良率为87.6%,三组之间无统计学差异(P>0.05)。结论椎旁肌脂肪浸润程度严重的腰椎退变患者行单侧双通道内镜下减压手术,其腰痛症状及腰椎功能恢复相对较慢,但对总体疗效并无显著影响。

真空辅助乳腺微创旋切术治疗乳腺纤维腺瘤的临床效果研究

目的:探讨真空辅助乳腺微创旋切术治疗乳腺纤维腺瘤的临床效果。方法:选取笔者医院2019年9月-2020年9月收治的92例乳腺纤维腺瘤患者,随机分为观察组(n=46,应用真空辅助乳腺微创旋切术)和对照组(n=46,应用环乳晕切口术),采用统计学方法分析两组患者治疗后的围术期指标(手术时间、术中出血量、切口长度、切口愈合时间)、美学效果(乳房对称性、凹陷程度、质地与弹性、皮肤颜色)、乳晕区感觉神经功能损伤情况、并发症(乳房变形、皮下血肿、皮肤破损、皮下瘀斑)、肿瘤复发率及肿瘤残余率。结果:术后,观察组手术时间、切口愈合时间短于对照组,术中出血量少于对照组,切口长度短于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);术后1个月,观察组美学效果优良率高于对照组患者(P<0.05);观察组患者术后1 d与术后6个月乳晕区感觉神经功能正常的比例为43.48%、91.30%,均高于对照组的23.91%、73.91%(P<0.05);术后,观察组肿瘤残余率和复发率均低于对照组(P<0.05),两组并发症发生情况比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:真空辅助乳腺微创旋切术能够降低围术期指标和术后并发症,美学效果好,肿瘤残余率和复发率低,值得临床推广应用。

数字普惠金融促进小微企业融资的理论机理及省级证据

数字普惠金融是普惠金融发展的新方向,为小微企业融资创造了新模式和新方法。然而,数字普惠金融如何推动小微企业融资的内在机理和实现机制的研究仍显不足。文章以斯蒂格利茨-维斯信贷配给模型(S-W模型)为基础框架,引入数字普惠金融两大核心优势——大数据和大样本供需方,通过分析两大核心优势对S-W模型中的假设条件、资金供求双方行为、均衡结果的影响,剖析数字普惠金融改善小微企业信贷配给的理论机理。同时通过研究各省小微信贷可获得性与数字普惠金融发展指数及其分项指数之间的关系,进一步验证数字普惠金融促进小微企业融资中大数据和大样本供需方实现机制特点,及不同类型省份异质性差异。研究结论显示,大数据和大样本对于改善小微企业融资都存在显著性正向影响,发达省份相比欠发达省份在大样本方面存在明显优势,但在大数据应用方面优势并不明显。未来进一步推动小微企业融资,发达省份主要是提升大数据应用技术并向欠发达省份溢出,欠发达省份主要是补齐大样本供需方短板,由此形成全面、协调、共享、可持续发展的局面。

两种切口钢板内固定治疗胫骨平台骨折的疗效比较

目的比较两种切口钢板内固定治疗胫骨平台骨折的疗效。方法将108例胫骨平台骨折患者按照切口不同分为观察组(采用微创切口钢板内固定治疗,54例)和对照组(采用传统切开复位钢板内固定治疗,54例)。记录两组切口长度、住院时间、骨痂形成时间、骨折愈合时间、开始部分负重行走时间、并发症发生情况、膝关节活动度、膝关节功能优良率。结果患者均获得随访,时间12~18个月。切口长度、住院时间、骨痂形成时间、骨折愈合时间、开始部分负重行走时间观察组均短(早)于对照组(P<0.05)。术后6个月,膝关节功能优良率观察组高于对照组(P<0.01),膝关节屈曲、伸直活动度观察组均优于对照组(P<0.05)。术后并发症发生率观察组低于对照组(P<0.05)。结论与传统切开复位钢板内固定相比,微创切口钢板内固定治疗胫骨平台骨折具有创伤小、住院时间短、并发症发生率低的优点,更利于骨折愈合、患者早期功能锻炼及膝关节功能的恢复。

移植前控制营养状况和移植后微小残留病灶对多发性骨髓瘤患者自体造血干细胞移植预后的影响

目的:探讨多发性骨髓瘤患者自体造血干细胞移植前控制营养状况(CONUT)和移植后微小残留病灶对预后的影响。方法:回顾性分析2011-2020年在本院行自体造血干细胞移植的79例患者的临床资料,根据首次移植前CONUT评分将患者分为Low-CONUT组(0-4分,62例)和High-CONUT组(5-12分,17例),对比分析两组患者的临床特征、造血重建与不良反应、疗效和生存情况,同时对预后进行危险因素分析,并用时间依赖的ROC曲线验证结果。结果:High-CONUT组男性患者比例和初诊时骨髓浆细胞>30%的患者比例均较Low-CONUT组高(均P<0.05),而在造血重建与不良反应(2级以上的非血液学不良反应)方面无显著差异。Low-CONUT组移植前完全缓解率、完全缓解+非常好的部分缓解率都显著高于High-CONUT组(均P<0.05),移植后3个月后者优势仍然保持(P<0.01),但前者已无显著差异(P>0.05)。Low-CONUT组总生存期、无进展生存期均优于High-CONUT组(均P<0.05)。移植前的CONUT评分低(0-4分)、移植后6个月微小残留病阴性是患者总生存期和无进展生存期的有利因素(均P<0.05),初诊时国际骨髓瘤工作组预后危险分层为高危和移植前乳酸脱氢酶>250 U/L仅是无进展生存期的危险因素(均P<0.05)。时间相关的ROC曲线分析提示,CONUT评分和移植后6个月微小残留病灶状态可单独或联合预测1和2年总生存期、无进展生存期,且联合预测效果更好。结论:结合移植前CONUT评分和移植后微小残留病灶状态可以较好地预测多发性骨髓瘤患者的预后。

教育通用人工智能大模型标准体系框架研制

当前,人工智能大模型在各领域迅猛发展,其中教育领域的人工智能大模型虽然能够在知识生产、知识计算和知识服务方面完成多种智能任务以提供教学辅助,但其在功能构建、数据收集与管理、教学测评和应用等方面仍存在局限,同时缺乏适用于多个教育场景的通用人工智能大模型。基于此,文章从人工智能的发展和标准化的现状出发,对教育通用人工智能大模型的概念、原则和属性做出界定,并提出教育通用人工智能大模型标准体系,包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范和教学应用要求等,以从指导角度对教育通用人工智能大模型的研发、应用、管理和评估进行规范。文章通过研究,旨在规范通用人工智能大模型在教育领域的应用与发展,赋能、赋智于教育,推动教育的高质量发展。