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优质护理结合人工肝治疗仪对重型肝炎患者肝功能及遵医行为的影响

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医疗装备 2020年第5期33卷 180-181页

作者：潘秋喜徐金贵江西省九江市第一人民医院江西九江332000

目的探究优质护理结合人工肝治疗仪在重型肝炎患者中的应用效果。方法选取2016年7月至2018年9月在医院就诊的76例重型肝炎患者,按照随机数字表法分为两组,各38例。两组均给予人工肝治疗仪治疗,对照组治疗期间实施常规护理干预,观察组在... 详细信息

目的探究优质护理结合人工肝治疗仪在重型肝炎患者中的应用效果。方法选取2016年7月至2018年9月在医院就诊的76例重型肝炎患者,按照随机数字表法分为两组,各38例。两组均给予人工肝治疗仪治疗,对照组治疗期间实施常规护理干预,观察组在对照组基础上实施优质护理干预,比较两组干预前后肝功能指标水平及遵医行为。结果干预后,观察组总胆红素(TBIL)、谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)水平均低于对照组,遵医行为评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论优质护理结合人工肝治疗仪在重型肝炎患者中的应用效果显著,可改善患者的遵医行为,促进患者肝功能改善。

关键词：重型肝炎优质护理人工肝治疗仪肝功能遵医行为

肝动脉介入化疗栓塞术治疗中晚期肝癌的观察与护理

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右江民族医学院学报 2004年第6期26卷 914-915页

作者：杨凤香潘秋喜广西百色市人民医院右江民族医学院附属西南医院内科广西百色533000

近年来，肝癌的介入放射学治疗在各方面已取得很大进展，并朝着多元化联合治疗的方向发展。对于中晚期肝癌，特别是不能手术的患者，肝动脉介入化疗栓塞术(TACE)治疗已成为目前对不能手术切除的中晚期肝癌患者较有效的治疗方法之一，我... 详细信息

近年来，肝癌的介入放射学治疗在各方面已取得很大进展，并朝着多元化联合治疗的方向发展。对于中晚期肝癌，特别是不能手术的患者，肝动脉介入化疗栓塞术(TACE)治疗已成为目前对不能手术切除的中晚期肝癌患者较有效的治疗方法之一，我科2002年4月～2004年2月对36例中晚期肝癌患者给TACE治疗，由于重视治疗前的充分准备、治疗中的严密观察和治疗后的精心护理，取得了良好疗效，现报告如下。

关键词：肝肿瘤肝动脉化疗介入治疗栓塞护理

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双阀可立输液瓶在减少微粒污染中的效果

当代护士（中旬刊） 2019年第8期26卷 133-134页

作者：徐金贵潘秋喜江婷江西省九江市第一人民医院

目的分析静脉输液中双阀可立输液瓶在减少不溶性微粒污染中的作用。方法取100mL的0.9%氯化钠注射液(双阀可立)50袋为观察组,100mL的0.9%氯化钠注射液(普通)50袋为对照组,分别向每袋注射液中加入肌苷注射液10mL,然后进行不溶性微粒检测... 详细信息

目的分析静脉输液中双阀可立输液瓶在减少不溶性微粒污染中的作用。方法取100mL的0.9%氯化钠注射液(双阀可立)50袋为观察组,100mL的0.9%氯化钠注射液(普通)50袋为对照组,分别向每袋注射液中加入肌苷注射液10mL,然后进行不溶性微粒检测。每袋输液测定3次取其平均值。比较2组不同直径微粒的数量,并行t检验。结果微粒直径≥10μm微粒数在观察组和对照组分别为(4.140±1.040)、(7.226±1.405);微粒直径≥25μm微粒数在观察组和对照组分别为(1.152±0.476)、(1.713±0.333)。经t检验以上差异有统计学意义(P<0.001)。结论双阀可立输液瓶可以有效避免微粒污染。

关键词：双阀可立输液瓶微粒污染静脉输液

基于数据驱动的盾构竖向姿态预测深度学习模型

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第2期55卷 485-499页

作者：王树英汪来潘秋景中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学隧地工程研究中心湖南长沙410075 中南大学重载铁路工程结构教育部重点实验室湖南长沙410075

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构... 详细信息

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构隧道工程,对收集的掘进数据进行预处理,包括去除停机状态数据及异常数据,提出用于盾构竖向姿态预测的CNN-LSTM组合模型,并将测试集上的模型预测结果与传统回归模型进行对比,最后对不同样本数量及固定网络参数时的模型性能进行研究。研究结果表明:CNN-LSTM组合模型对盾构竖向姿态的预测效果较好,在测试集上的预测平均绝对误差E_(MA)和均方根误差E_(RMS)较低,同时预测的决定系数R^(2)较高,表明模型具有较小的预测误差和较高的预测精度;与ARIMA、LSTM和SVR模型相比,CNN-LSTM模型在测试集上预测的R^(2)分别提高了1.04%、19.75%和79.63%,此外,模型的预测E_(MA)和E_(RMS)较低,并且训练耗时显著降低;不同训练集样本数量对CNN-LSTM模型性能有一定影响,当训练集样本数量与测试集样本数量之比为4:1时,模型预测的R^(2)最高,表明此时模型具有最佳的预测性能;增加训练集样本数量可能导致过拟合问题,降低模型的泛化能力,减少训练集样本数量则可能导致欠拟合问题,使模型在测试集上的预测精度下降;固定部分网络参数可以有效减少训练参数量和训练时间,同时提高模型的预测精度,当固定4层网络参数时,模型预测性能最佳,预测的R^(2)为0.93,预测的E_(MA)和E_(RMS)分别为0.029和0.048,训练耗时为46 s。

关键词：盾构隧道盾构竖向姿态停机状态 CNN-LSTM组合模型

智能反馈系统支持的初中体育精准教学模式研究

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智能反馈系统支持的初中体育精准教学模式研究

作者：潘秋彦西北师范大学

学位级别：硕士

考虑需求响应的微网群分布式日前经济优化调度

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电力系统及其自动化学报 2024年

作者：张家祥潘秋萍郑州铁路职业技术学院电气工程学院

为解决微电网群在优化调度中不同子网间存在的利益冲突问题，提出一种计及需求响应和电能交易的微网群分布式日前经济优化调度方法。首先分别将子微网用户和微网群经营者视为两类不同利益主体，构建双层微网群经济优化调度模型。然后，... 详细信息

为解决微电网群在优化调度中不同子网间存在的利益冲突问题，提出一种计及需求响应和电能交易的微网群分布式日前经济优化调度方法。首先分别将子微网用户和微网群经营者视为两类不同利益主体，构建双层微网群经济优化调度模型。然后，提出一种基于目标级联法的微网群分布式日前经济优化调度算法以实现模型的解耦和并行优化求解。最后通过算例对所提方法进行验证，结果表明所提方法能有效降低微网群整体经济调度成本。

关键词：微电网群日前经济优化调度利益主体需求响应目标级联法

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中国水仙NtMFT基因的功能研究

中国水仙NtMFT基因的功能研究

作者：潘秋宇福建农林大学

学位级别：硕士

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新疆汉代石刻书法艺术研究

新疆汉代石刻书法艺术研究

作者：潘秋彤新疆艺术学院

学位级别：硕士

本文研究致力于剖析新疆汉代石刻书法艺术的独特魅力与深远影响。通过对新疆地区汉代石刻的细致考察,可窥探汉代书法在新疆这一地域的独特发展脉络,这些石刻作品不仅体现了汉代书法的古朴雄浑风格,还深刻反映了当时社会文化背景下的艺... 详细信息

本文研究致力于剖析新疆汉代石刻书法艺术的独特魅力与深远影响。通过对新疆地区汉代石刻的细致考察,可窥探汉代书法在新疆这一地域的独特发展脉络,这些石刻作品不仅体现了汉代书法的古朴雄浑风格,还深刻反映了当时社会文化背景下的艺术审美与创作风尚。本文从多个维度对新疆汉代石刻书法艺术进行了探讨。本文分为以下四个部分:第一部分为新疆汉代石刻综述。从社会文化背景的角度,探讨了汉代石刻在新疆地区得以繁荣发展的原因。通过新疆石刻拓本的概况,揭示了《任尚碑》、《裴岑纪功碑》、《沙南侯获碑》、《刘平国摩崖刻石》拓本的传播与价值艺术。第二部分为汉代石刻书法艺术风格。笔者对“新疆四石”的书法风格艺术特点进行分析,其各具特色的书法艺术与汉代中原石刻相辉映,无论是在时间还是地域上,都对书法的发展起到了承前启后的关键作用。第三部分为新疆汉代石刻与中原石刻之比较。通过探讨新疆石刻与中原汉碑在影响上的交流与融合,并得出新疆石刻受到了中原汉碑的影响,为书法艺术的传承与创新提供了新的视角和启示。第四部分为笔者通过对“新疆四石”的书法学习心得及创作实践。在这一过程中,笔者结合了中原地区同时期的汉代隶书石刻,探讨了它们与“新疆四石”之间的艺术关联。通过这一综合性的研究,笔者成功地总结出了独特的创作方法与思路,并在此基础上进行了创新性的书法创作。这一探索不仅丰富了笔者的艺术实践,也进一步凸显了本论文的学术价值和实践意义。

关键词：汉代新疆石刻拓本书法风格传承发展

基于物理信息神经网络的盾构隧道诱发地表沉降预测

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工程力学 2024年第4期41卷 161-173页

作者：张子龙潘秋景仉文岗黄阜中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学隧地工程研究中心湖南长沙410075 重庆大学土木工程学院重庆400045 长沙理工大学土木工程学院湖南长沙410004

地表沉降是城市复杂环境下盾构隧道施工重点关注的问题。传统机器学习方法在预测隧道施工诱发地表沉降时忽略了其内在的物理机理,存在对训练样本需求量较大的弊端。基于深度神经网络(deep neural networks, DNN)对Verruijt-Booker解的... 详细信息

地表沉降是城市复杂环境下盾构隧道施工重点关注的问题。传统机器学习方法在预测隧道施工诱发地表沉降时忽略了其内在的物理机理,存在对训练样本需求量较大的弊端。基于深度神经网络(deep neural networks, DNN)对Verruijt-Booker解的围岩位移因子进行修正,构建地表沉降与隧道开挖面空间位置的关联。将修正后的Verruijt-Booker解的物理方程耦合至另一并行的DNN框架中,构建数据-物理双驱动的物理信息神经网络模型(physics-informed neural networks, PINN),从而约束神经网络在满足物理机制的空间中进行训练。算例分析的结果表明:在同等配置的条件下,提出的PINN模型的预测效果显著优于单一数据驱动的传统DNN模型,其外推泛化性能得到显著提升。工程应用的结果表明:PINN模型可以利用施工前期的实测数据,准确预测后续施工过程中开挖面在不同位置时监测断面的地表沉降值。提出的方法有助于提高盾构隧道施工过程中地表沉降控制的智慧化程度,可为工程的潜在风险及施工决策提供预警和指导。

关键词：盾构隧道地表沉降物理信息神经网络物理机理数据物理双驱动