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中医推拿和中药热敷法应用于髌骨软化症临床治疗的效果探讨

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中外医疗 2014年第26期33卷 159-160页

作者：崔绍昇王洪燕吉林省长春市绿园区青年社区卫生服务中心吉林长春130052 吉林省长春市一汽总医院吉林长春130011

目的探讨中医推拿和中药热敷法应用于髌骨软化症临床治疗的效果。方法将该院2012年8月—2013年8月收治的100例髌骨软化症患者随机分为对照组和研究组,每组50例,对照组采用常规治疗,研究组在此基础上采用中医推拿治疗和中药热敷法并予以... 详细信息

目的探讨中医推拿和中药热敷法应用于髌骨软化症临床治疗的效果。方法将该院2012年8月—2013年8月收治的100例髌骨软化症患者随机分为对照组和研究组,每组50例,对照组采用常规治疗,研究组在此基础上采用中医推拿治疗和中药热敷法并予以护理健康指导,观察比较两组的疗效。结果治疗后,研究组治疗总有效率为90.0%,优于对照组的60.0%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论中医推拿和中药热敷法应用于髌骨软化症临床治疗的效果显著,能够有效改善髌骨软化症患者的健康状况,值得临床推广与应用。

关键词：中医推拿中药热敷法髌骨软化症临床效果

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平台数字赋能、资源拼凑与企业创业绩效

华东经济管理 2024年

作者：黄绍升闫春花磊岭南师范学院社会与公共管理学院山西财经大学工商管理学院重庆大学公共管理学院

秉承“为我所用”原则，越来越多的中小企业选择嵌入电商平台，寻求充分调配电商平台数字赋能。文章基于“赋能—资源行动—绩效”的逻辑框架，阐释电商平台数字赋能（社群赋能和数据赋能）影响企业创业绩效的内在机制。研究结果表明：... 详细信息

秉承“为我所用”原则，越来越多的中小企业选择嵌入电商平台，寻求充分调配电商平台数字赋能。文章基于“赋能—资源行动—绩效”的逻辑框架，阐释电商平台数字赋能（社群赋能和数据赋能）影响企业创业绩效的内在机制。研究结果表明：平台社群赋能和平台数据赋能能够提升企业创业绩效；平台数字赋能通过资源拼凑行为提升企业创业绩效，且资源拼凑发挥中介作用；环境不确定性不仅能够强化平台社群赋能和平台数据赋能对资源拼凑的作用，还能够增强平台社群赋能和平台数据赋能对创业绩效的作用，并强化资源拼凑的中介作用。研究结论对于推进电商平台构建及促进平台入驻企业发展，均具有重要的实践意义。

关键词：电商平台数字赋能资源拼凑创业绩效环境不确定性

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基于剪枝算法的无监督领域自适应分类研究

基于剪枝算法的无监督领域自适应分类研究

作者：崔绍君南京信息工程大学

学位级别：硕士

氟马替尼联合多药化疗治疗费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病的临床疗效及安全性分析

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氟马替尼联合多药化疗治疗费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病的临...

作者：崔绍娟重庆医科大学

学位级别：硕士

组织学习、环境不确定性对直播电商企业场景化创新的影响——资源拼凑的视角

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企业经济 2024年第1期43卷 14-23页

作者：闫春黄绍升山西财经大学工商管理学院山西太原030006 岭南师范学院社会与公共管理学院广东湛江524048

内外部经验学习广泛存在于直播电商行业,并影响企业的场景化创新。本文基于组织学习视角,通过334家直播电商企业数据,阐释了替代式学习和体验式学习对企业场景化创新的作用机理。研究发现:替代式学习、体验式学习及两者的互补效应正向... 详细信息

内外部经验学习广泛存在于直播电商行业,并影响企业的场景化创新。本文基于组织学习视角,通过334家直播电商企业数据,阐释了替代式学习和体验式学习对企业场景化创新的作用机理。研究发现:替代式学习、体验式学习及两者的互补效应正向影响场景化创新,且互补效应作用效果更大;资源拼凑在替代式学习和体验式学习影响场景化创新路径上具有中介效应;环境不确定性对组织学习与场景化创新的作用具有“双刃剑”调节效应,即正向调节替代式学习与场景化创新的关系,但负向调节体验式学习与场景化创新的关系。因此,直播电商企业应增强组织学习的积极性,重视组织资源的拼凑利用,依托外源性知识把握场景创新机会,以更好应对环境不确定性带来的挑战。

关键词：场景化创新组织学习资源拼凑环境不确定性直播电商

基于加密技术的感知结果可验证隐私保护群智感知方案

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北京理工大学学报 2024年第4期44卷 413-420页

作者：郑晓东崔连和张磊王波袁琪冯光升哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 齐齐哈尔大学计算机控制与工程学院黑龙江齐齐哈尔161006 佳木斯大学信息电子技术学院黑龙江佳木斯154007 齐齐哈尔大学通信学院黑龙江齐齐哈尔161006

针对群智感知过程中对于任务服务器和工作者的隐私泄露问题,以及感知反馈结果验证过程中的隐私保护问题,借助于边缘节点和加密技术,基于代理重加密和同态加密算法,提出了一种感知结果可验证的隐私保护群智感知方案.该方案通过两轮对感... 详细信息

针对群智感知过程中对于任务服务器和工作者的隐私泄露问题,以及感知反馈结果验证过程中的隐私保护问题,借助于边缘节点和加密技术,基于代理重加密和同态加密算法,提出了一种感知结果可验证的隐私保护群智感知方案.该方案通过两轮对感知结果的加密传递,完成对感知结果的隐私保护传送和结果校验.其次,对所提出的方案的处理过程进行详细描述,并分析了这一方案对任务服务器和工作者的隐私保护情况。最后,通过实验验证比较,进一步证明所提出方案的优越性.

关键词：群智感知隐私保护结果验证边缘计算代理重加密同态加密

融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：王婷季繁繁崔绍君袁晓彤数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学自动化学院

提出一种融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法(CADA)，旨在将从标记良好的源域训练得到的模型推广到未标记的目标域时仍然保持良好的泛化性能. 针对于以往的基于对抗的无监督领域自适应方法中存在的只在整体上对齐源域... 详细信息

提出一种融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法(CADA)，旨在将从标记良好的源域训练得到的模型推广到未标记的目标域时仍然保持良好的泛化性能. 针对于以往的基于对抗的无监督领域自适应方法中存在的只在整体上对齐源域和目标域的特征，而忽略了两个领域在全局分布对齐的同时属于同一类的特征是否对齐的问题，以及对无标签的目标域样本利用不充分的问题，将对比学习的思想引入到基于对抗的无监督领域自适应方法中，通过不断地拉近目标域中相似样本在特征空间中的距离，同时不断地推离不相似的样本，使得无标签的目标域样本的分类边界更加清晰，从而使得源域和目标域样本在全局对齐的同时也实现类内对齐; 将目标域的样本经过数据增强后送入对比学习模块，使得目标域无标记的样本得到了更充分的利用. 与原有的基于对抗的无监督领域自适应方法相比，提出的CADA在Office-31、Office-Home、VisDA-2017数据集上的平均准确率比原有方法提高了2～6个百分点.

关键词：无监督领域自适应自监督学习对比学习类对比知识图像分类

自拟五子泄浊汤联合针刺治疗肥胖型多囊卵巢综合征糖脂代谢及排卵率的影响

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中华中医药学刊 2024年

作者：任秋伟孙杰崔绍彬陈道芒南阳医学高等专科学校第一附属医院妇产科南阳医学高等专科学校第一附属医院中医妇科南阳医学高等专科学校第一附属医院检验科南阳医学高等专科学校第一附属医院彩超室

目的探讨自拟五子泄浊汤联合针刺治疗肥胖型多囊卵巢综合征糖脂代谢及排卵率的影响。方法选取诊治的肥胖型多囊卵巢综合征患者80例，随机分为对照组与研究组，每组40例，对照组给与达英-35及二甲双胍口服治疗，研究组给与自拟五子泄浊... 详细信息

目的探讨自拟五子泄浊汤联合针刺治疗肥胖型多囊卵巢综合征糖脂代谢及排卵率的影响。方法选取诊治的肥胖型多囊卵巢综合征患者80例，随机分为对照组与研究组，每组40例，对照组给与达英-35及二甲双胍口服治疗，研究组给与自拟五子泄浊汤联合针刺腹部穴位治疗，观察治疗前后糖代谢指标、脂代谢指标、性激素水平、排卵情况上的变化。结果研究组与对照组治疗前空腹血糖（Fastingbloodglucose，FBG）、空腹胰岛素（Fastinginsulin，FINS）及胰岛素抵抗指数（HOmeostasisModelAssessment-InsulinResistance，HOMA-IR）水平比较（P>0.05），以上指标治疗后较治疗前均下降，且研究组下降水平大于对照组（P 0.05），TC、TG、LDL-C治疗后较治疗前均下降，且研究组下降水平大于对照组，HDL-C治疗后较治疗前升高，且研究组升高水平大于对照组（P 0.05），LH、P、LH/FSH治疗后较治疗前均下降，且研究组下降水平大于对照组，FSH治疗后较治疗前升高，且研究组升高水平大于对照组（P 0.05），治疗后排卵率较治疗前均升高，且研究组升高水平大于对照组（P <0.05）。结论自拟五子泄浊汤联合针刺治疗肥胖型多囊卵巢综合征有助于改善紊乱的糖脂代谢，而且可进一步调节性激素水平，提高排卵率。

关键词：五子泄浊汤针刺肥胖多囊卵巢综合征糖代谢脂代谢排卵率

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基于梯度权值追踪的域自适应分类研究

南京信息工程大学学报 2024年

作者：崔绍君季繁繁王婷袁晓彤南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学自动化学院

本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法（GWP），旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题，即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度。针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法，将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过... 详细信息

本文提出一种基于梯度权值追踪的剪枝与优化算法（GWP），旨在解决无监督领域中存在的过拟合问题，即在下游任务上的精度远低于在训练集上的精度。针对无监督领域自适应中基于差异与基于对抗的方法，将稠密-稀疏-稠密策略应用于解决过拟合问题。先对网络进行密集预训练，并学出哪些连接是重要的；在剪枝阶段，与原有的稠密-稀疏-稠密策略中的剪枝过程不同，本文的优化算法同时将权值和梯度联合考虑，既考虑到了权值信息（即零阶信息），也考虑到了梯度信息（即一阶信息）对网络剪枝过程的影响；在重密集阶段，恢复被修剪的连接，并以较小的学习率重新训练密集网络。最终，得到的网络在下游任务上取得了理想的效果。实验结果表明，与原有的基于差异和基于对抗的领域自适应方法相比，本文提出的GWP可以有效提升下游任务精度，且具有即插即用的效果。

关键词：梯度权值追踪无监督领域自适应稠密-稀疏-稠密过拟合零阶信息一阶信息