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作者：陈梦醒黑龙江八一农垦大学

学位级别：硕士

我国规模化牧场的养殖规模逐年扩大,牧场使用自动监测设备逐年增多,在生产管理上为奶牛发情、同期配种、分群管理等方面提供了极大的便利,但生产管理系统中持续监测数据并没有充分的为牧场生产实践所用,大部分数据仍需借助计算机技术进... 详细信息

我国规模化牧场的养殖规模逐年扩大,牧场使用自动监测设备逐年增多,在生产管理上为奶牛发情、同期配种、分群管理等方面提供了极大的便利,但生产管理系统中持续监测数据并没有充分的为牧场生产实践所用,大部分数据仍需借助计算机技术进行深度挖掘服务于生产实践。本试验基于规模化牧场1自动监控系统下奶牛患有常见四类疾病（繁殖类疾病、消化类疾病、蹄病、呼吸系统疾病）确诊前20天的持续监测数据包括产奶量、活动量和反刍时间作为训练集。通过对数据的描述性统计和显著性分析与疾病进行关联分析,确定各类疾病风险因子,利用二元logistics回归分析分别建立奶牛常见疾病的预警模型,判别分析建立奶牛常见疾病分类模型,并采用牧场1测试集和牧场2测试集对模型进行验证。主要试验结果如下:1.奶牛繁殖类疾病中奶牛乳房炎疾病基于牧场1训练集数据通过描述性统计和显著性分析,利用二元logistics回归分析建立预警模型可以得出奶牛患有乳房炎确诊前2天产奶量均值（P＜0.001）、前3天活动量均值（P=0.032）和确诊前3天反刍时间均值（P=0.007）明显低于健康奶牛呈负相关,说明下降幅度越大奶牛患有乳房炎疾病的风险越高。奶牛乳房炎疾病预警模型的灵敏度为63.11%、特异度97.02%、曲线下面积（AUC）0.8786、准确性为89.62%。通过牧场1测试集数据对乳房炎预警模型进行验证结果显示灵敏度为66.67%、特异度94.83%、曲线下面积（AUC）0.9470、准确性85.88%。牧场2测试集数据验证结果显示灵敏度为92.11%、特异度94.64%、曲线下面积（AUC）0.9807、准确性93.62%。奶牛子宫炎疾病利用牧场1训练集数据通过描述性统计和显著性分析,利用二元logistics回归分析建立预警模型可以得出奶牛患有子宫炎确诊前第13天和确诊前第14天两天活动量均值（P=0.006）明显低于健康奶牛,说明奶牛患有子宫炎疾病对这两天活动量有负影响。奶牛子宫炎疾病预警模型的灵敏度为60%、特异度99.19%、曲线下面积（AUC）0.8799、准确性90.51%。通过牧场1测试集数据对奶牛子宫炎预警模型进行验证结果显示灵敏度为80%、特异度98.31%、曲线下面积（AUC）0.9492、准确性94.59%。牧场2测试集验证结果显示灵敏度为72.22%、特异度98.55%、曲线下面积（AUC）0.9090、准确性93.10%。2.奶牛消化类疾病利用牧场1训练集数据通过描述性统计和显著性分析,利用二元logistics回归分析建立预警模型可以得出奶牛患有消化类疾病确诊前2天产奶量均值（P=0.017）和确诊前3天反刍时间均值（P＜0.001）显著低于健康奶牛。建立预警模型的灵敏度为76.32%、特异度96.80%、曲线下面积（AUC）0.9404、准确性92.02%。通过牧场1测试集数据对消化类疾病预警模型进行验证结果显示灵敏度为84.62%、特异度100%、曲线下面积（AUC）0.9815、准确性97.92%。通过牧场2测试集数据验证结果显示灵敏度为64.71%、特异度98.55%、曲线下面积（AUC）0.9455、准确性93.75%。3.奶牛蹄病利用牧场1训练集数据通过描述性统计和显著性分析,利用二元logistics回归分析建立预警模型可以得出奶牛患有蹄病确诊前第14天至前第12天三天产奶量均值（P=0.006）、确诊前7天产奶量均值（P=0.006）、确诊前第14天和确诊前第13天两天反刍时间均值（P=0.013）和确诊前1天反刍时间（P=0.012）明显低于健康奶牛呈负相关,说明下降幅度越大奶牛患有蹄病的风险越高。预警模型灵敏度为78.95%、特异度98.84%、曲线下面积（AUC）0.9694、准确性95.24%。通过牧场1测试集数据对蹄病预警模型进行验证结果显示灵敏度为75.00%、特异度100%、曲线下面积（AUC）0.9701、准确性97.47%。牧场2测试集数据验证结果显示灵敏度为70.00%、特异度98.70%、曲线下面积（AUC）0.9455、准确性为95.40%。4.奶牛呼吸系统疾病利用牧场1训练集数据通过描述性统计和显著性分析,利用二元logistics回归分析建立预警模型可以得出奶牛患有呼吸系统疾病确诊前1天产奶量（P＜0.001）明显低于健康牛。预警模型的灵敏度为77.78%、特异度97.75%、曲线下面积（AUC）0.9501、准确性94.39%。通过牧场1测试集数据对奶牛消化类预警模型进行验证结果显示为灵敏度77.78%、特异度98.61%、曲线下面积（AUC）0.9783、准确性96.30%。测试集牧场2数据验证结果显示为灵敏度90.00%、特异度100.00%、曲线下面积（AUC）0.9844、准确性98.85%。5.奶牛常见疾病分类模型基于牧场1训练集患病牛数据建立判别分析分类模型整体准确性为73.0%,乳房炎81.6

关键词：疾病预警产奶量活动量反刍时间二元Logistic

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医疗剧的健康传播效果影响因子研究

医疗剧的健康传播效果影响因子研究

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作者：陈梦醒浙江传媒学院

学位级别：硕士

在过去的十余年中,以科学为主题的虚构类影视剧的研究已经取得一定进展,包括电影、电视节目、短篇故事和小说在内的虚构作品对人们认知科学的影响,进而形成在正式与非正式两种科学教育环境下向公众传播科学、提高其批判性思考的能力等... 详细信息

在过去的十余年中,以科学为主题的虚构类影视剧的研究已经取得一定进展,包括电影、电视节目、短篇故事和小说在内的虚构作品对人们认知科学的影响,进而形成在正式与非正式两种科学教育环境下向公众传播科学、提高其批判性思考的能力等理念。作为虚构类影视剧中的一种,医疗剧向受众传播健康知识信息的涵化影响也在上述背景下得以重视。本文以回顾大众媒介的健康传播效果研究为起点,以中外医疗剧作为切入点,采用问卷调查等方法,选取医疗剧爱好者为样本,对虚构类的健康传播效果进行分析研究。研究发现,观看者的健康素养、观看动机、情感卷入程度是影响影视剧传播效果的三大主要变量,虽然后两者都与传播效果具有正相关关系,但是观众的情感卷入程度对健康传播效果的影响更为直接、显著,并且这种效果一般呈现为短期效果。观众的健康素养与健康传播效果相关;观众的情感卷入程度与健康传播效果相关,且存在正相关关系。在实证研究基础上,本文为医疗剧的制作与营销提出一些优化建议:首先能更注重提升受众健康素养,形成健康传播良性循环;其次要重视情感卷入程度,名演员好剧情缺一不可;最后则是加强影视剧专业性,培养公众正确医学认知。

关键词：健康传播健康素养情感卷入医疗剧

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阿扎胞苷结合HAG方案治疗急性髓系白血病效果观察

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中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生 2022年第12期 0056-0058页

作者：陈梦醒无锡市第二人民医院血液内科江苏无锡214000

阿扎胞苷结合高三尖杉酯碱+阿糖胞苷+重组人粒细胞集落刺激因子(HAG)方案治疗急性髓系白血病效果观察。方法筛选出2018年1月至2022年5月间于我院接受治疗的60例老年急性髓系白血病患者,以随机动态数字表作为分组依据,其中30例归为对照... 详细信息

阿扎胞苷结合高三尖杉酯碱+阿糖胞苷+重组人粒细胞集落刺激因子(HAG)方案治疗急性髓系白血病效果观察。方法筛选出2018年1月至2022年5月间于我院接受治疗的60例老年急性髓系白血病患者,以随机动态数字表作为分组依据,其中30例归为对照组,以HAG方案治疗;余30例归为观察组,以HAG方案联合阿扎胞苷治疗;记录两组患者治疗前、治疗后的细胞因子水平、骨髓抑制情况、免疫功能以及围治疗期间不良反应情况,并由统计学软件验证组间差值是否有意义。结果治疗前两组患者在细胞因子、骨髓抑制、免疫功能方面的指标经统计学检验发现组间差值无意义(P>0.05);治疗后两组乳酸脱氢酶(LDH)、肝细胞生长因子(HGF)、血管内皮生长因子(VEGF)均有降低,但同期数据统计学检验发现组间差值有意义(P<0.05);治疗后两组血小板(PLT)、血红蛋白(Hb)均有提升,但同期组间差值有意义(P<0.05);治疗后两组CD3+、CD4+、CD4+/CD8+均降低,但同期可见观察组高于对照组(P<0.05);在不良反应方面,观察组发生率为16.67%,低于对照组的40.00%(P<0.05)。结论阿扎胞苷结合HAG方案治疗老年急性髓系白血病有较好的细胞因子调节功效,缓解骨髓抑制情况,有利于减少免疫功能的损害以及不良反应风险。

关键词：急性髓系白血病老年患者 HAG方案阿扎胞苷细胞因子骨髓抑制免疫功能

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导师陈莹教授以通因通用之活血化瘀法治疗崩漏的经验总结

导师陈莹教授以通因通用之活血化瘀法治疗崩漏的经验总结

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作者：陈梦醒辽宁中医药大学

学位级别：硕士

崩漏属月经病范畴,表现为经血量多如注、暴下不止,或量少淋漓、经久不尽,是月经的周期、经期、经量出现严重异常的病证。本病可与西医学中无排卵性功能失调性子宫出血互参,是妇科的常见病、疑难病,亦是急重症之一,严重影响女性的健康及... 详细信息

崩漏属月经病范畴,表现为经血量多如注、暴下不止,或量少淋漓、经久不尽,是月经的周期、经期、经量出现严重异常的病证。本病可与西医学中无排卵性功能失调性子宫出血互参,是妇科的常见病、疑难病,亦是急重症之一,严重影响女性的健康及生活。引起崩漏发病的原因多样,病机复杂,多数医家认为是脾虚、肾虚、血热、血瘀等,导致冲任失调,约制功能失司,经血非时妄下发为崩漏,治疗多从健脾、补肾、清热、祛瘀等方面入手。导师陈莹教授从事中医妇科的临床、教学、科研工作30余年,总结前人之理念,吸取各家之学说,结合自己多年临床经验,对本病有自己独到的见解,认为无论上述何种病因终可转化为血瘀,瘀阻冲任,血不归经才是发为崩漏的关键所在。治疗上,本着“急则治标,缓则治本”的原则,灵活运用治崩三法,出血期擅用“通因通用”之法,活用血府逐瘀胶囊等活血化瘀之品,以通治通,先除冲任、胞宫之瘀血,恶血既祛,新血有归,再用自拟固冲汤加减益气固冲以止血,血止后注重整体调理,结合个体差异及所处月经时期的不同,辨证求因,固本善后,恢复正常月经周期,改善生活质量,临床疗效显著。

关键词：崩漏血瘀活血化瘀

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在哈瓦那寻找粤剧名伶

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看世界 2020年第21期 36-39页

作者：陈梦醒

在古巴首都哈瓦那,竟然居住着一位能够演出粤剧的白人女性。这位与广东文化有着不解之缘的老迈女性,现在处于什么生存状态?时逢中国的大年初五,我从广州出发,和一行人在寒冷的莫斯科度过了12个小时的转机时间。当我们的飞机从寒冷的莫...

在古巴首都哈瓦那,竟然居住着一位能够演出粤剧的白人女性。这位与广东文化有着不解之缘的老迈女性,现在处于什么生存状态?时逢中国的大年初五,我从广州出发,和一行人在寒冷的莫斯科度过了12个小时的转机时间。当我们的飞机从寒冷的莫斯科降落到炎热的哈瓦那夏天的时候,窗外的景色也从严寒的雪山,变成了镶着大片云朵的蓝色海岸线和一望无际的绿色植被。我们一行三人,穿越了时空一般来到了另一个世界。

关键词：

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高校海外高层次人才引育存在的问题与对策

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唯实（现代管理） 2017年第5期 28-30页

作者：陈梦醒南京工业大学

综合国力的竞争说到底是人才的竞争,衡量一个国家在发展中是否具有潜力,关键在于其是否保持着人才优势。同样,高校综合实力的竞争不仅仅是学生生源和科研成果的竞争,更是师资人才的竞争。近年来,随着国家海外高层次人才引进计划等人才... 详细信息

综合国力的竞争说到底是人才的竞争,衡量一个国家在发展中是否具有潜力,关键在于其是否保持着人才优势。同样,高校综合实力的竞争不仅仅是学生生源和科研成果的竞争,更是师资人才的竞争。近年来,随着国家海外高层次人才引进计划等人才项目的大力推进。

关键词：海外高层次人才学科引育海外人才

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高校文化建设的时代要求和发展使命

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唯实（现代管理） 2018年第10期 53-54页

作者：陈梦醒南京工业大学人才资源部

高校文化建设是中国特色社会主义文化建设的重要组成部分,传承、创新、发展社会主义文化既是中国特色社会主义文化建设的时代要求,也是高校文化建设的重要使命。高校文化建设要牢牢把握党的领导、"中国道路"、文化现代化的时代方向,努... 详细信息

高校文化建设是中国特色社会主义文化建设的重要组成部分,传承、创新、发展社会主义文化既是中国特色社会主义文化建设的时代要求,也是高校文化建设的重要使命。高校文化建设要牢牢把握党的领导、"中国道路"、文化现代化的时代方向,努力实现创造性继承传统文化、传承性发展革命文化、创新性引领先进文化的伟大使命。

关键词：高校文化建设时代要求发展使命

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基于编解码网络的遥感图像语义分割方法研究

基于编解码网络的遥感图像语义分割方法研究

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作者：宋梦醒中原工学院

学位级别：硕士

当前,随着卫星和航空设备的不断更新发展,遥感图像的数量与质量也在不断攀升。如何利用这些遥感图像对农业、军事和城市发展等领域进行研究,是现阶段很重要的问题。本文主要以遥感图像作为研究主体,与基于深度学习的图像分割算法相结合... 详细信息

当前,随着卫星和航空设备的不断更新发展,遥感图像的数量与质量也在不断攀升。如何利用这些遥感图像对农业、军事和城市发展等领域进行研究,是现阶段很重要的问题。本文主要以遥感图像作为研究主体,与基于深度学习的图像分割算法相结合,提出语义分割网络模型并在高分辨率遥感数据集上进行训练与测试。主要的工作如下:对于从遥感图像中提取道路表面的分割任务,道路宽度是一个值得重视的问题,因此本章更侧重于道路的边界细节分割。在本章中,设计了一种基于边界损失的多尺度环境感知网络(MCBNet),用于在基于涂鸦的遥感图像数据集中进行路面提取。本章设计了一种全新的特征编码网络,采用残差网络作为骨干网络。并在残差网络的每一层中添加ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块,目的是以不同的扩张率去捕获图像的上下文信息,由此得到图像的多尺度特征,建立更加灵活的信息流。同时在骨干网络的每一层以层间残留的连接方式添加CABlock(Context Aggregation Block)模块,进一步增强提取的图像特征。在本章,使用了一种新的损失函数BF,可以更加有效地提取道路边界轮廓。由于基于监督语义分割方法依赖于大量像素级标记图像,因此遥感图像的监督语义分割方法成本较高。本章采用一种弱监督的分割方法,即对比学习方法,首先使用大量未注释样本进行预训练,之后利用少量注释样本进行图像分割。受此启发,提出密集多尺度特征对比学习网络(DMF-CLNet),该网络分为全局特征提取和局部特征提取两个部分。首先,在全局部分,与传统的ASPP相比,DenseASPP可以在不增加参数的情况下,以密集的方式获取更多的遥感图像上下文信息。其次,在全局部分和局部部分分别引入协调注意(CA)模块,提高分割模型的整体性能;然后,在全局和局部部分计算感知损失,增强特征的细节信息。为解决低分辨率分割方法无法适用于高分辨率遥感图像的问题,本章提出一个级联细化注意力网络。其中设计了一个细化注意力模块,采用编码器解码器的网络架构,可以提取多尺度的特征图;跳跃连接部分将低级别的细节信息和高级别的语义分割信息结合在一起,获得更多的细节信息。对于提出的级联细化注意力网络,细化原始图像的分割图,堆叠的级联设计方式可以由粗糙到精细地细化结构,获得更好的分割图像。最后将高分辨率遥感图像数据集应用在网络上,利用所提网络实现遥感图像场景解析语义分割,实验结果表明,该网络提高了遥感图像的分割精度。

关键词：编解码网络边界分割对比学习高分辨率

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一种有效且稳健的变量选择方法

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上海理工大学学报 2023年第3期45卷 244-252页

作者：胡毓榆郭子君陈梦醒樊亚莉上海理工大学理学院上海200093

当数据中存在异常值时,一些基于最小二乘估计的统计模型会产生较大的偏差,最小一乘估计对异常值具有比较强的抵抗能力。考虑到数据中可能存在异常值的情况,用绝对值损失代替平方损失,针对同时具有变量稀疏性和相邻系数差分稀疏性这种结... 详细信息

当数据中存在异常值时,一些基于最小二乘估计的统计模型会产生较大的偏差,最小一乘估计对异常值具有比较强的抵抗能力。考虑到数据中可能存在异常值的情况,用绝对值损失代替平方损失,针对同时具有变量稀疏性和相邻系数差分稀疏性这种结构的线性模型,提出了最小一乘融合熔断自适应岭估计模型(LAD-Fused-BAR)。该模型将上一步估计的回归系数倒数的平方作为下一步惩罚权重,自适应地给予不同变量不同的惩罚,通过不断迭代得到最终解。运用交替方向乘子法(ADMM)求解LAD-Fused-BAR模型,并证明了ADMM算法的收敛性。数值模拟和实证分析也验证了该模型的有效性和稳健性。

关键词： LAD-Fused-BAR模型稳健回归交替方向乘子法

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基于传感器监测数据的预测泌乳牛乳房炎机器学习算法研究

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黑龙江畜牧兽医 2023年第2期 43-50页

作者：赵紫瑄陈梦醒周晓晶黑龙江八一农垦大学动物科技学院黑龙江大庆163319 黑龙江八一农垦大学理学院黑龙江大庆163319

为了预测集约化牧场奶牛患有临床乳房炎的风险,试验选择黑龙江省黑河市两个集约化奶牛场的288头泌乳牛及其数据为研究对象,分为患病组(确诊患有乳房炎的奶牛189头)和健康组(109头),选择这些奶牛的日平均产奶量、日平均活动量、日平均反... 详细信息

为了预测集约化牧场奶牛患有临床乳房炎的风险,试验选择黑龙江省黑河市两个集约化奶牛场的288头泌乳牛及其数据为研究对象,分为患病组(确诊患有乳房炎的奶牛189头)和健康组(109头),选择这些奶牛的日平均产奶量、日平均活动量、日平均反刍时间、日白天平均反刍时间、日夜间平均反刍时间、昼夜反刍时间比、日每2 h的反刍时间偏差绝对值、日加权反刍时间变化绝对值的和、日平均电导率变化百分比、日电导率峰值14个指标数据,比较分析上述变量在患病组和健康组组间和组内差异;然后采用3种机器学习算法(决策树、随机森林、eXtreme Gradient boosting)和二元逻辑分类算法预测奶牛乳房炎的发病情况。结果表明:在d-0时,患病组奶牛的日平均产奶量[(34.89±11.81)kg]极显著低于健康组[(41.96±8.69)kg,P0.05)。患病组奶牛的日平均反刍时间、日白天平均反刍时间、日夜间平均反刍时间在d-1时均达到最低[(515.37±66.88)min、(206.63±67.05)min、(309.56±64.52)min],分别比健康组奶牛[(560.68±51.30)min、(225.81±34.04)min、(334.38±39.89)min]平均少45.31 min(P0.05)、24.82 min(P<0.05)。患病组奶牛的昼夜反刍时间比、日每2 h反刍时间偏差绝对值、日加权反刍时间变化绝对值的和均在d-0时达到最大值,而健康组奶牛的上述3个指标从d-7~d-0均无明显变化。患病组奶牛的日加权反刍时间变化绝对值的和在d-1和d-0时分别比健康组极显著高48.83和94.27(P<0.01)。患病组奶牛的日电导率变化百分比、日电导率峰值从d-3~d-0逐渐增大,d-0时达到最大值,而健康组奶牛上述指标均无明显变化。随机森林模型的Se值最高,二元逻辑分类模型最低;eXtreme Gradient boosting模型Sp值高于随机森林模型,但随机森林模型的Acc、F1和AUC值优于其他3种模型。说明随机森林算法对奶牛乳房炎的预测效果最优,日平均产奶量、昼夜反刍比、日加权反刍时间变化绝对值的和、日电导率变化百分比、日电导率峰值可作为奶牛乳房炎预测因子。

关键词：乳房炎传感器数据预测决策树算法随机森林算法 eXtreme Gradient boosting算法

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