检索结果-南通市图书馆

“双心治疗”对合并轻度焦虑抑郁的老年性高血压患者的治疗效果观察

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

湘南学院学报（医学版） 2022年第2期24卷 45-48页

作者：曾梦雅朱丹胡铁邓凌志刘佳陈丽陈小亮郴州市第一人民医院心内科湖南郴州423000 海南医学院第二附属医院心血管病医院海南海口570100 南华大学附属郴州医院心内科湖南郴州423000

目的观察合并轻度焦虑抑郁的老年性高血压患者经双心治疗(常规降压药物治疗+心理干预)后的临床疗效。方法选取2018年1月—2020年1月,在郴州市第一人民医院心内科就诊的合并轻度焦虑抑郁的老年性高血压患者300例,利用随机数字分组方法将... 详细信息

目的观察合并轻度焦虑抑郁的老年性高血压患者经双心治疗(常规降压药物治疗+心理干预)后的临床疗效。方法选取2018年1月—2020年1月,在郴州市第一人民医院心内科就诊的合并轻度焦虑抑郁的老年性高血压患者300例,利用随机数字分组方法将入选患者分为观察组(n=150)和对照组(n=150),对照组予以常规降压治疗,观察组予以双心治疗。比较两组患者治疗前后24 h动态血压(各阶段血压数值以及血压昼夜节律)、焦虑抑郁评分及临床疗效。结果治疗前,对照组和观察组各阶段血压、血压昼夜间节律、PHQ-9与GAD-7评分比较差异无统计学意义(P>0.05);治疗后,两组间各阶段血压数值均有所下降,且观察组血压下降更为显著(P<0.05),观察组杓型血压患者比例高于对照组(P<0.05),观察组的总疗效优于对照组(P<0.05),PHQ-9与GAD-7评分观察组低于对照组(P<0.05)。结论对合并轻度焦虑抑郁的老年性高血压患者,采用双心治疗方案可以使患者焦虑抑郁状态、昼夜间节律异常得到改善,有助于更好地控制血压,总体疗效优于常规降压治疗方案。

关键词：双心治疗抑郁焦虑老年性高血压动态血压杓型血压

气候变化对粮食生产韧性的影响——基于作物多样化的调节效应研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生态学报 2024年

作者：陈有华曾梦晴陈彬华南农业大学经济管理学院华南农业大学农业产业发展研究中心北京师范大学环境学院

近年来气候灾害频发，给全球粮食生产系统造成了严重影响，气候变化对粮食生产韧性的冲击更是其中需重点关注的问题。据此，基于2000—2020年31个省份的面板数据，在剖析气候变化与粮食生产关系的基础上，揭示了气候变化对粮食生产韧性... 详细信息

近年来气候灾害频发，给全球粮食生产系统造成了严重影响，气候变化对粮食生产韧性的冲击更是其中需重点关注的问题。据此，基于2000—2020年31个省份的面板数据，在剖析气候变化与粮食生产关系的基础上，揭示了气候变化对粮食生产韧性的影响机制。研究发现：首先，气候因子的变化，包括积温的上升以及降雨的亏缺或过量，对粮食生产韧性具有抑制作用；其次，作物多样性在该关系中具有重要的调节作用，具体表现为提高作物多样性程度缓解了积温上升对粮食生产韧性的负向影响，但对降雨的影响并不明显；第三，对主要粮食作物分类回归表明，积温上升对谷物作物具有负向影响，对豆类、薯类作物影响不明显，降雨亏损或过量则对谷物、豆类作物具有负向影响，对薯类作物影响不明显；降雨差异分析表明，降雨亏损对于粮食生产韧性的负向影响较大，降雨过量对粮食生产韧性的影响较不明显，且降雨过量可以缓解高温的不利影响；进一步分区域研究发现，气候变化对粮食主产区和非粮食主产区均有负向影响；但相比粮食主产区，提高作物多样性程度在非粮食主产区发挥的调节作用更强。为保障粮食生产安全，应提升气候监测能力，强化应对气候变化的适应韧性，且不同粮食产区应根据气候条件和土壤特点，因地制宜选择作物多样化程度以发挥区域优势，不同粮食产区应采取不同保障措施，应加强对粮食主产区的政策倾斜和资金投入，为粮食安全提供可靠的保障。

关键词：气候变化积温降雨粮食生产韧性作物多样化

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

人工智能音乐翻唱的法律性质争议及风险应对

学习论坛 2024年第4期 125-136页

作者：曾梦陈娜中国人民大学法学院北京100872 西南政法大学民商法学院重庆401120

AI翻唱作为人工智能革命的主要应用场景之一,在巨大的社会影响力下同时引发了来自数字经济市场及各类权利主体的多重纠纷,它的技术原理是影响法律评价的基础性因素。在法律性质争议方面,就其“主体”而言,AI翻唱歌手等虚拟数字人无法被... 详细信息

AI翻唱作为人工智能革命的主要应用场景之一,在巨大的社会影响力下同时引发了来自数字经济市场及各类权利主体的多重纠纷,它的技术原理是影响法律评价的基础性因素。在法律性质争议方面,就其“主体”而言,AI翻唱歌手等虚拟数字人无法被现行法赋予物格或表演者地位;就其“行为”而言,AI翻唱尽管不能构成现场表演,但可构成机械表演;就其“生成内容”而言,司法实务逐步将对作者资格的认定与对作品资格的认定二分,并适用“客观主义标准”判断人工智能生成物的作品属性。在法律风险类别上,AI翻唱对数据权及数据市场秩序、人格权、著作权、表演者权及录音录像者权等皆会产生侵权风险,但被牵涉的公众收听侵权翻唱歌曲的行为及声音商标权则不在风险范围内。对于AI翻唱这一整体合法,却风险类别多、涉及主体多、适用法律多、性质争议多、社会覆盖面广的现象综合体,需要在宏观上制定数据确权的一般法,但对于细分后的各类数据行为,仍应适用特殊法。此外,还需要在证据端重建以“公益性原则”为核心的司法鉴定收费制度,以使当事人能实质接近司法公正。

关键词：人工智能数字经济数据权知识产权翻唱

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

双路径合作的原型矫正小样本分类模型

计算机科学与探索 2024年第3期18卷 693-706页

作者：吕佳曾梦瑶董保森重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分... 详细信息

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分类模型。首先,通过双路径合作模块从多视图角度自适应地突出关键特征和弱化弱相关特征,充分利用特征信息获得先验知识来提升特征的表达能力;其次,通过基于查询集样本特征信息的原型矫正分类策略来解决类内原型的偏差问题;最后,通过损失函数反向更新模型参数,模型分类准确率得以提升。在五个公开的数据集上进行了5-way 1-shot和5-way 5-shot对比实验,较基准模型而言,在miniImageNet数据集上,准确率提升了5.57个百分点和3.90个百分点;在tieredImageNet数据集上,准确率提升了5.68个百分点和3.93个百分点;在CUB数据集上,准确率提升了6.93个百分点和3.13个百分点;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升了8.03个百分点和1.65个百分点;在FC-100数据集上,准确率提升了4.25个百分点和4.89个百分点。实验结果表明,提出的双路径合作的原型矫正小样本分类模型能在小样本学习领域有良好的性能,且模型中的模块可迁移到其他模型中使用。

关键词：小样本学习元学习度量学习自适应双路径合作学习原型矫正

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

房价上涨对城镇居民初婚推迟的影响

劳动经济研究 2024年第3期12卷 64-86页

作者：许敏波曾梦房慧北京师范大学经济与工商管理学院

近20年来,中国年轻群体的初婚年龄不断推迟,与房价攀升趋势相吻合,二者之间的关系值得探究。本文利用2010年以来的全国人口普查和1%人口抽样调查数据及城市统计信息,实证检验了城市房价上涨对城镇居民未婚比例和初婚年龄的影响。基于性... 详细信息

近20年来,中国年轻群体的初婚年龄不断推迟,与房价攀升趋势相吻合,二者之间的关系值得探究。本文利用2010年以来的全国人口普查和1%人口抽样调查数据及城市统计信息,实证检验了城市房价上涨对城镇居民未婚比例和初婚年龄的影响。基于性别-年龄群组的分析结果发现,房价上涨显著提高了16~49岁适婚年龄人口的未婚比例,房价上涨1%导致城镇居民的未婚比例提高约0.11个百分点。进一步利用2010年和2020年两次全国人口普查数据构建的个人回顾性事件史数据进行生存分析,结果表明房价上涨导致年轻群体维持未婚状态的几率增加,房价上涨1%导致适婚人口的结婚几率在2000-2010年间和2010-2020年间分别降低0.09个和0.13个百分点,影响程度不断增大。分年龄段来看,房价上涨主要使得30岁以下年轻群体推迟了初婚时间。

关键词：房价上涨初婚年龄婚姻市场

线性矩法在分布未知条件下的随机结构抗震可靠度分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

振动工程学报 2024年

作者：吴罗成张龙文曾梦澜湖南农业大学水利与土木工程学院湖南大学土木工程学院

在工程结构领域，结构参数的分布往往由于缺乏足够的数据而未知，这成为结构可靠性分析中常见而复杂的挑战。在结构参数分布未知的情况下，本文提出了随机结构抗震可靠度的线性矩法。构造了仅由两个基本随机变量描述的随机动力系统：（... 详细信息

在工程结构领域，结构参数的分布往往由于缺乏足够的数据而未知，这成为结构可靠性分析中常见而复杂的挑战。在结构参数分布未知的情况下，本文提出了随机结构抗震可靠度的线性矩法。构造了仅由两个基本随机变量描述的随机动力系统：（1）基于结构随机参数的前四阶线性矩，借助标准正态分布随机变量的随机函数表达，将结构参数的随机变量表达为仅有一个基本随机变量的一元三次多项式；（2）利用一个基本随机变量的随机函数-谱表示模型描述非平稳地震动过程。在此基础上，根据数论方法确定两个基本随机变量的代表点集，并进行时程分析计算结构响应极值，进而计算在确定界限下功能函数的样本及其线性矩；利用功能函数的前四阶线性矩求解三次多项式转换系数；并根据一元三次方程根的求解，建立了基于线性矩的结构抗震可靠指标表达式。以结构参数分布未知的非线性单自由度为例，说明了本文方法的应用，同时与Monte Carlo模拟结果对比，验证了本文方法的精确性。

关键词：抗震可靠度随机结构线性矩分布未知随机函数-谱表示

具有超高碱性稳定性和尺寸稳定性的聚芳烃N-甲基奎宁基阴离子交换膜

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

Science China Materials 2024年第3期67卷 965-973页

作者：文菊贺显颖张干兵曾梦莹钱宇黎明 Collaborative Innovation Center for Advanced Organic Chemical Materials Co-constructed by the Province and Ministry Ministry-of-Education Key Laboratory for the Synthesis and Application of Organic Functional MoleculesHubei Key Laboratory of Polymer MaterialsCollege of Chemistry and Chemical EngineeringHubei UniversityWuhan 430062China

阴离子交换膜水电解槽的阴离子交换膜成本低、无需铂族贵金属催化剂,有望取代高成本的质子交换膜水电解槽.然而,阴离子交换膜的尺寸稳定性差以及在高温、高浓度碱液中的稳定性差,阻碍了阴离子交换膜水电解槽的发展.最近,我们合成了一种... 详细信息

阴离子交换膜水电解槽的阴离子交换膜成本低、无需铂族贵金属催化剂,有望取代高成本的质子交换膜水电解槽.然而,阴离子交换膜的尺寸稳定性差以及在高温、高浓度碱液中的稳定性差,阻碍了阴离子交换膜水电解槽的发展.最近,我们合成了一种具有优异碱性稳定性的聚(三苯基-N-甲基奎宁基)阴离子交换膜,为了进一步提高这种阴离子交换膜的机械强度和尺寸稳定性,在本工作中,我们添加了三氟苯乙酮来制备聚(三苯基-三氟苯乙酮-N-甲基奎宁基)阴离子交换膜.这种共聚阴离子交换膜具有超高的碱性稳定性(在80℃,10 mol L^(-1)的NaOH溶液中浸泡1600小时后OH^(-)电导率和机械强度不发生衰减),优异的尺寸稳定性(30–80℃温度下,纯水中溶胀率不超过7%;10 mol L^(-1)的NaOH溶液中溶胀率不超过2%),高氢氧根电导率(80°C时达134.5 mS cm^(-1))和高机械强度(抗拉伸强度达43.2 MPa).这种阴离子交换膜和镍合金泡沫电极组装的简易水电解槽在80°C下,2.0 V和5 mol L^(-1)的KOH水电解质中具有1780 mA cm^(-2)的优异电流密度,并且具有高耐久性.

关键词： anion exchange membrane N-methylquinuclidinium alkaline stability dimensional stability water electrolyser

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法

计算机应用研究 2024年第4期41卷 1052-1057页

作者：曾梦岳肖燕珊刘波广东工业大学计算机学院广州510006 广东工业大学自动化学院广州510006

目前,只有少量面向多任务学习的序数回归方法。这些方法假设不同的任务具有相同的权重,对整体模型具有相同的贡献。然而,在真实应用中,不同任务对于整体模型的贡献往往是不同的。为此,提出了一种基于任务权重自动优化的多任务序数回归... 详细信息

目前,只有少量面向多任务学习的序数回归方法。这些方法假设不同的任务具有相同的权重,对整体模型具有相同的贡献。然而,在真实应用中,不同任务对于整体模型的贡献往往是不同的。为此,提出了一种基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法。首先,提出了基于支持向量机的多任务序数回归模型,通过分类器参数共享,实现不同任务之间的信息迁移;其次,考虑到不同任务对整体模型可能具有不同贡献,赋予每个任务一个权重,这些权重将在学习过程中自动优化求解;最后,采用了启发式框架,交替地建立多任务序数回归模型和优化任务权重。实验结果表明,提出方法相比于其他多任务序数回归方法,平均0-1误差降低了3.8%~12.3%,平均绝对误差降低了4.1%~11%。考虑了每个任务的不同权重,通过自动优化这些权重,降低了多任务序数回归模型的分类误差。

关键词：序数回归多任务学习权重优化