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金水宝胶囊对慢性肾功能不全患者肾功能、血脂及微炎症状态的影响

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中医临床研究 2023年第2期15卷 94-98页

作者：匡旭玲谢先达廖湘平南华大学衡阳医学院附属郴州医院湖南郴州423000

目的:探讨慢性肾功能不全患者应用金水宝胶囊治疗对其肾功能、血脂及微炎症状态的影响。方法:本次纳入对象共计200例,均为慢性肾功能不全患者,入组时间2020年1月-2022年1月。按照随机数字表法分为两组,给予基础治疗的为对照组,行基础治... 详细信息

目的:探讨慢性肾功能不全患者应用金水宝胶囊治疗对其肾功能、血脂及微炎症状态的影响。方法:本次纳入对象共计200例,均为慢性肾功能不全患者,入组时间2020年1月-2022年1月。按照随机数字表法分为两组,给予基础治疗的为对照组,行基础治疗联合金水宝胶囊治疗的为观察组。比较两组临床疗效、血脂指标、微炎症指标、生活质量及不良反应发生率。结果:观察组总有效率明显高于对照组(P0.05);治疗后,观察组的三酰甘油、总胆固醇明显低于对照组,高密度脂蛋白胆固醇高于对照组(P0.05);治疗后,观察组的各肾功能指标明显低于对照组(P0.05);治疗后,观察组的生活质量各评分均明显高于对照组(P0.05);治疗后,观察组的各微炎症指标明显低于对照组(P0.05)。结论:金水宝胶囊治疗慢性肾功能患者临床疗效显著,可明显改善肾功能、血脂指标及微炎症状态,提高患者生活质量,且安全性好,值得推广应用。

关键词：慢性肾功能不全金水宝胶囊肾功能血脂微炎症

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刑罚执行中的企业合规：困境、理据与路径

西部法学评论 2024年第2期 108-120页

作者：匡旭东刘新群中国人民大学法学院最高人民检察院第五检察厅办公室

随着“全流程合规”改革的深入推进，刑罚执行环节适用企业合规已经成为当前理论和实践的全新动向。在刑罚执行阶段引入合规激励机制，将涉企服刑人员的行刑制度与合规整改有机结合，打通了合规考察程序在起诉、审判和执行阶段的阻隔，... 详细信息

随着“全流程合规”改革的深入推进，刑罚执行环节适用企业合规已经成为当前理论和实践的全新动向。在刑罚执行阶段引入合规激励机制，将涉企服刑人员的行刑制度与合规整改有机结合，打通了合规考察程序在起诉、审判和执行阶段的阻隔，具有鲜明的中国特色。尽管存在理论分歧较大、实践阻碍较多、法律依据不足等现实困境，但是将涉案企业合规改革拓展至刑罚执行环节有着一定的规范融贯性、理论正当性和实践必要性。未来，以刑法、刑事诉讼法修改为契机，我国刑罚执行环节的合规探索可以从“社区矫正和减刑假释”两个维度予以展开，通过不断完善执行阶段合规激励的程序框架，与审前合规不起诉等形成梯级化的从宽体系，充分释放涉案企业合规改革的治理效能。

关键词：企业合规全流程合规并合主义减刑假释社区矫正

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波形蛋白在狼疮性肾炎中的研究进展

华西医学 2021年第7期36卷 969-973页

作者：罗慧敏廖湘平匡旭玲南华大学附属郴州医院(郴州市第一人民医院)肾脏风湿免疫科湖南郴州423000

系统性红斑狼疮是一种累及全身多器官的自身免疫性疾病,狼疮性肾炎是其最严重的器官表现之一。波形蛋白属于中间丝蛋白家族中的成员,参与了包括狼疮性肾炎在内的许多自身免疫性疾病的发病。越来越多的研究显示波形蛋白在狼疮性肾炎的发... 详细信息

系统性红斑狼疮是一种累及全身多器官的自身免疫性疾病,狼疮性肾炎是其最严重的器官表现之一。波形蛋白属于中间丝蛋白家族中的成员,参与了包括狼疮性肾炎在内的许多自身免疫性疾病的发病。越来越多的研究显示波形蛋白在狼疮性肾炎的发病机制中发挥了重要作用,且对狼疮性肾炎的疾病发展、治疗及预后都具有重要影响。该文从波形蛋白的结构、功能和翻译后修饰、与狼疮性肾炎发病机制的关系、在肾组织中的表达以及血清和尿液中表达水平的意义等方面进行阐述,旨在为未来的机制研究和临床应用提供理论依据。

关键词：波形蛋白狼疮性肾炎肾小管间质性肾炎上皮-间充质转化

前、中、后路小麦淀粉精制前后组成及特性差异性分析

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食品科学 2024年第11期45卷 84-90页

作者：王轶郑学玲河南工业大学粮油食品学院河南郑州450001

以小麦加工生产线的4种加工精度不同的小麦粉为原料,采用面团法从前、中、后路粉中制备粗小麦淀粉,通过去除黄浆得到精淀粉(R-S-1、R-S-2、R-S-3、R-S-4)和粗淀粉(C-S-1、C-S-2、C-S-3、C-S-4)共8种淀粉。研究黄浆保留与否对前、中、后... 详细信息

以小麦加工生产线的4种加工精度不同的小麦粉为原料,采用面团法从前、中、后路粉中制备粗小麦淀粉,通过去除黄浆得到精淀粉(R-S-1、R-S-2、R-S-3、R-S-4)和粗淀粉(C-S-1、C-S-2、C-S-3、C-S-4)共8种淀粉。研究黄浆保留与否对前、中、后路淀粉理化指标、糊化特性、凝胶特性、颗粒形态及晶体结构的影响。结果表明,在粗淀粉和精(去黄浆)淀粉颗粒特性分析中,粗淀粉的粒径(D10:7.51~8.26 μm)大于精淀粉(D10:6.46~7.70 μm)。粗淀粉的杂质含量高,灰分、粗蛋白和戊聚糖含量均高于相应的精淀粉。X射线衍射分析结果表明,粗淀粉和精淀粉都为A型晶型结构,精淀粉的相对结晶度比粗淀粉高。淀粉糊品质分析结果表明,粗淀粉与精淀粉具有显著性差异。精淀粉的透明度、峰值黏度、终值黏度、谷值黏度及回生值高于粗淀粉,而溶解度及膨润力低于粗淀粉。前、中、后路小麦淀粉凝胶质构特性无显著差异,但是后路淀粉的硬度及凝胶强度高于前、中路淀粉。

关键词：小麦淀粉精淀粉粗淀粉黄浆理化特性

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精英协同进化的蜉蝣算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1346-1356页

作者：吴慧玲刘升上海工程技术大学管理学院上海201620

蜉蝣算法的种群多样性低、寻优性能差,为此提出基于精英协同进化的蜉蝣算法(ECMA).将雄性蜉蝣种群根据自身种群适应度分为精英种群和普通种群,精英个体进行自我学习以保持种群的多样性,实现高水平的全局搜索;普通个体飞向统一目标进行... 详细信息

蜉蝣算法的种群多样性低、寻优性能差,为此提出基于精英协同进化的蜉蝣算法(ECMA).将雄性蜉蝣种群根据自身种群适应度分为精英种群和普通种群,精英个体进行自我学习以保持种群的多样性,实现高水平的全局搜索;普通个体飞向统一目标进行局部开发,以提高ECMA的收敛速度.根据婚姻市场理论改进雌性蜉蝣的位置更新,提高ECMA的寻优性能;引入新的自适应重力系数平衡全局搜索和局部开发能力,提高ECMA的收敛精度;引入莱维飞行的跳出策略,避免ECMA陷入局部最优.基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数进行算法的仿真优化分析,与蜉蝣算法以及其他优秀的群智能算法相比,ECMA在寻优精度、收敛速度和稳定性方面均有较大提升.

关键词：蜉蝣算法精英策略协同进化莱维飞行婚姻市场理论

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供电电压闪变对异步电动机转子故障在线检测的影响及应对

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中国电机工程学报 2024年第11期44卷 4525-4534,I0030页

作者：许伯强孙丽玲华北电力大学电力工程系河北省保定市071003

供电电压闪变可能对异步电动机转子故障在线检测产生不利影响,导致基于定子电流信号分析(motor current signature analysis,MCSA)的转子故障在线检测方法失效。通过理论分析,揭示供电电压闪变恶化转子故障在线检测性能的机制。提出免... 详细信息

供电电压闪变可能对异步电动机转子故障在线检测产生不利影响,导致基于定子电流信号分析(motor current signature analysis,MCSA)的转子故障在线检测方法失效。通过理论分析,揭示供电电压闪变恶化转子故障在线检测性能的机制。提出免于供电电压闪变影响的异步电动机转子故障在线检测方法,首先,根据转子故障主特征频率分量预判转子健康或故障;继而,根据转子故障独有的辅助特征频率分量进一步确认转子健康或故障。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：异步电动机转子故障转子断条供电电压闪变在线检测

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反应堆舱包容失效的辐射监测判断方法

核动力工程 2024年第1期45卷 145-148页

作者：林晓玲汪林 92609部队北京100077

堆舱包容失效是判断应急状态升级的重要技术条件,是应急决策的重要技术依据。本文提出了采用舱室辐射水平作为堆舱包容失效判定依据的方法,确定了用于判定包容失效的可监测量(131I核素活度浓度和舱室γ剂量率),建立了舱室辐射水平与堆... 详细信息

堆舱包容失效是判断应急状态升级的重要技术条件,是应急决策的重要技术依据。本文提出了采用舱室辐射水平作为堆舱包容失效判定依据的方法,确定了用于判定包容失效的可监测量(131I核素活度浓度和舱室γ剂量率),建立了舱室辐射水平与堆舱泄漏率之间的传递关系,并给出判据量值的计算方法。

关键词：反应堆舱包容失效泄漏率辐射监测核事故

特征域近端高维梯度下降图像压缩感知重构网络

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 119-130页

作者：杨春玲梁梓文华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注... 详细信息

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注。现有的深度学习重构算法可以划分为“黑盒子”以及基于优化启发网络两种类型。与“黑盒子”式的网络结构相比,基于优化启发的深度网络更容易获得高精度的恢复,同时也更具可解释性。然而现有基于优化启发的图像压缩感知重构网络在每个优化阶段仅学习单一梯度,存在测量值信息利用不足、难以准确地学习梯度等缺点,限制了重构性能的提升。为了更充分地利用测量值信息,降低梯度学习的难度,本文提出了高维空间梯度学习思想,实现更准确的梯度回归。在此基础上,本文提出了特征域近端高维梯度下降(FPHGD)算法,并设计了实现该算法的深度神经网络(FPHGD-Net)以获得高精度图像重构结果。此外,本文设计了3种不同复杂度的深度空间近端映射网络结构,以满足不同的应用条件,按空间复杂度从低到高,相应模型分别为FPHGD-Net-Tiny、FPHGD-Net、FPHGD-NetPlus。实验结果表明,与OPINE-Net+相比,所提3种模型在Set11数据上的平均PSNR分别提升1.34、1.51和1.88 dB,并且在重构视觉效果上,能够恢复出更丰富的图像细节。

关键词：图像压缩感知深度学习图像恢复卷积网络近端梯度下降

基于多尺度1D-CNN和注意力机制的汇率多步预测研究

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系统工程理论与实践 2024年第6期44卷 1934-1949页

作者：王刚陈红马敬玲王珏合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由... 详细信息

深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由于汇率时间序列呈现出非平稳、复杂度高等特点,直接利用传统深度学习方法进行预测无法充分挖掘汇率序列的特征及规律.为此,本研究提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(1D-CNN)和注意力机制的汇率多步预测方法,该方法在自适应的融合多尺度特征的同时,差异化的融合汇率不同时刻的时间序列特征,实现汇率的多步预测.通过实验发现,所提方法相较于基准方法,如差分整合移动平均自回归模型、支持向量回归、随机游走、极限梯度提升算法、长短期记忆网络等具有更高的预测精度,表明该方法能够为外汇市场投资者提供决策支持.

关键词：汇率多步预测深度学习多尺度1D-CNN 注意力机制