王国维的“无我之境”与艾略特的“无个性文学”

20世纪初,王国维引西方哲学来观察分析中国文学历史和现象,第一次提出了“无我之境”、“有我之境”及其有关的“以物观物”、“以我观物”和“优美”、“壮美”等等概念,给中国文艺思想研究带来了一种外来的推动力。它既产生了正面的效果,也不可避免地带来了负面的影响,从而引发了一个世纪以来中国文艺实践和文艺思想的种种问题。本文就这一问题进行了深入的探讨,并与艾略特的“无个性文学”观念加以比较研究。

基于社会经济水平、人口流动和疫情防控措施评估我国主要城市应对2019冠状病毒病的策略

目的:评估我国主要城市社会经济水平、人口流动和疫情防控措施对2019冠状病毒病(COVID-19)疫情初期发展的影响。方法:对湖北省以外地区截至2020年2月19日COVID-19累计确诊病例数最多的51个城市的COVID-19每日新增感染率趋势进行时间序列聚类分析,并从社会经济水平、人口流动和疫情防控措施三方面进行评估。结果:在51个城市中共识别出4种不同类别的疫情发展模式,包括高峰模式(新余)、晚发高峰模式(甘孜州)、中高峰模式(温州等13个城市)和趋势缓和稳定模式(杭州等36个城市)。4种模式以及同种模式不同城市的指标得分分布均有差异。结论:中国各城市的COVID-19疫情发展模式差异较大,可能是受城市社会经济水平、人口流动和疫情防控措施等多方面影响。及时的卫生应急措施和城市内部人口流动控制可能影响COVID-19疫情发展模式,高风险地区人口迁入强度对COVID-19累计确诊病例数有较大影响。

利用人口流动数据以及两阶段模型预测2019冠状病毒病流行趋势

目的:基于人口流动和疫情防控措施信息构建数学模型,预测2019冠状病毒病(COVID-19)疫情的发展趋势。方法:获取截至2020年2月8日浙江省乐清市151例确诊病例的患病过程以及乐清和武汉之间的人口流动等信息,采用两阶段的方法构建数学模型,将人口流动数据与确诊病例症状开始时间以及输入性病例和本地病例的传播动力学特征整合起来,模拟并预测乐清的COVID-19疫情发展趋势。结果:在疫情初期,每日从武汉来的输入性病例数(症状出现日)与当日、6 d前和9 d前从武汉到乐清的旅客数量成正相关。利用根据武汉到乐清的旅客数量估计的输入性病例数以及易感-暴露-感染-恢复模型预测乐清最终的病例数为170例。如果根据每日报告的输入性病例数来预测,预计最终病例数为165例。截至2020年4月27日,乐清实际监测到的病例数为170例,这两个预测值与实际值均接近。结论:本研究建立的两阶段预测模型能够对COVID-19的流行趋势做出准确预测。

肿瘤免疫治疗走向何方

陈列平教授长年从事免疫学机理及肿瘤免疫治疗和免疫疾病治疗的相关研究,是美国华裔血液及肿瘤专家协会终身成就奖的获得者。他在全球首次揭示PD-L1/PD-1通路在肿瘤微环境免疫逃逸中的作用并首创以抗体阻断PD-1/PD-L1通路治疗癌症的方法,2014年获全球免疫学界最高奖项William B.Coley Award,该成果亦被Science杂志评为2013年最为重要的科学突破。