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大数据时代何以推进近代经济史研究

山西财经大学学报 2024年第S01期46卷 28-30页

作者：兰彩英刘畅内蒙古工业大学马克思主义学院内蒙古呼和浩特010051 广西医科大学护理学院广西南宁530000

大数据时代带给了历史研究者前所未有的机遇和挑战。虽然传统的历史研究方法和工具在一定程度上仍然适用,但大数据时代为历史研究提供了更多可能性。对于近代经济历史研究而言,大数据时代为研究者们提供了处理和分析大量数据的工具,可... 详细信息

大数据时代带给了历史研究者前所未有的机遇和挑战。虽然传统的历史研究方法和工具在一定程度上仍然适用,但大数据时代为历史研究提供了更多可能性。对于近代经济历史研究而言,大数据时代为研究者们提供了处理和分析大量数据的工具,可使其更深入地研究历史和趋势,以揭示经济发展的规律和机制。此外,使用大数据技术可以从历史数据中发现未曾被察觉的规律或趋势,这可能会为研究者提供全新的近代经济历史研究视角。

关键词：大数据时代近代经济史历史研究

组蛋白修饰调控急性心肌梗死发病机制的研究进展

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华中科技大学学报（医学版） 2024年第4期53卷 535-538,568页

作者：胡彩英文斌武汉市红十字会医院心内科武汉430015 山西白求恩医院检验科太原030006

组蛋白修饰在急性心肌梗死(AMI)的发生、发展中起重要作用。AMI发生时,由于供能不足,心肌细胞主要供能的细胞器——线粒体无法正常合成ATP,从而发生线粒体功能障碍,进而诱导心肌细胞发生细胞焦亡;此外细胞凋亡同样在AMI的发生发展中扮... 详细信息

组蛋白修饰在急性心肌梗死(AMI)的发生、发展中起重要作用。AMI发生时,由于供能不足,心肌细胞主要供能的细胞器——线粒体无法正常合成ATP,从而发生线粒体功能障碍,进而诱导心肌细胞发生细胞焦亡;此外细胞凋亡同样在AMI的发生发展中扮演重要角色。组蛋白修饰包括甲基化、乙酰化、磷酸化、乳酸化等机制,这些多样化的修饰在心肌梗死的发生发展过程中相互协作又相互拮抗,形成一个复杂的调控网络。组蛋白修饰通过调控相关基因表达缓解炎症反应诱导的细胞焦亡及细胞凋亡,从而影响AMI的发病进程。该文主要就组蛋白修饰在AMI发病机制中的研究进展进行综述。

关键词：急性心肌梗死表观遗传组蛋白修饰

中小学校校本教研现状及优化路径研究——以固原市中小学校调研为例

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宁夏教育 2024年第6期 21-22页

作者：慕英固原市教学研究室

文章基于线上问卷调查数据和下沉教学视导活动调研,分析固原市义务教育阶段学校的校本教研现状和存在的问题,阐述了“双减”背景下校本教研优化路径:营造氛围,激发教师投身教研的积极性;创新形式,丰富校本教研内容:加强组织领导,确保校... 详细信息

文章基于线上问卷调查数据和下沉教学视导活动调研,分析固原市义务教育阶段学校的校本教研现状和存在的问题,阐述了“双减”背景下校本教研优化路径:营造氛围,激发教师投身教研的积极性;创新形式,丰富校本教研内容:加强组织领导,确保校本教研有效开展。

关键词：校本教研 “双减”政策教研现状优化路径

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TRB混凝土减水剂

工业建筑 1982年第6期 17-21页

作者：张宗和刘南杰黄嘉玲王桂芳刘文敏秦清黄瑞福邓海凤慕彩英孙玲中国林科院林产化工研究所黑龙江省交通科学研究所

从1979年开始,我们通过调查研究,并同有关单位协作,以栲胶工业废料和炼焦厂废液为原料,研制成功引气型高效能混凝土减水剂—简称TRB。经过两年多的实验室大量试验和工程应

关键词：混凝土减水剂水泥用量试验结果高强混凝土高强度混凝土引气量物理力学性能 TRB 水灰比水泥净浆水泥厂坍落度塌落度减水率掺量

间苯三酚联合镇痛分娩对自然分娩产妇产程的改善探讨

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中国科技期刊数据库医药 2024年第8期 0006-0009页

作者：慕运英南宁市中医医院广西南宁530001

分析为自然分娩产妇提供间苯三酚联合镇痛分娩的意义。方法实验时间范围制定为2023年1月至2023年12月,实验样本制定为自然分娩产妇,共计140例,电脑抽号法分为2组,研究组:70例,间苯三酚联合镇痛分娩;常规组:70例,间苯三酚干预,对比两组... 详细信息

分析为自然分娩产妇提供间苯三酚联合镇痛分娩的意义。方法实验时间范围制定为2023年1月至2023年12月,实验样本制定为自然分娩产妇,共计140例,电脑抽号法分为2组,研究组:70例,间苯三酚联合镇痛分娩;常规组:70例,间苯三酚干预,对比两组不同。结果研究组产妇的各项指标改善效果更理想(p均<0.05),其中包括:疼痛感、产程进展、生活质量、干预效果、满意度等指标。结论应用间苯三酚联合镇痛分娩的方式对自然分娩产妇进行干预,这种方式获得的效果更佳。

关键词：间苯三酚镇痛分娩自然分娩产程应用价值

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面向异构环境的物联网入侵检测方法

通信学报 2024年第4期45卷 114-127页

作者：刘静慕泽林赖英旭北京工业大学信息学部北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的... 详细信息

为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的准确率与复杂度来生成子模型下发给资源受限客户端。其次,提出了一种异构模型聚合算法,对通道采用相似度加权系数进行加权平均,有效降低了Non-IID数据在模型聚合中的负面影响。最后,网络入侵数据集BoT-IoT上的实验结果表明,相较于现有方法,所提方法能显著降低资源受限客户端的时间开销,处理速度提升20.82%,并且在Non-IID场景下,入侵检测的准确率提高0.86%。

关键词：联邦学习入侵检测模型剪枝非独立同分布