检索结果-南通市图书馆

心血管疾病与子宫内膜异位症因果关联的双样本孟德尔随机化研究

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医学理论与实践 2025年第1期 20-25+37页

作者：申梦琦杜泓成郑云飞钟璐广西中医药大学研究生院广西中医药大学附属瑞康医院妇科二区

目的：采用孟德尔随机化(MR)方法研究心血管疾病(CVD)与子宫内膜异位症(EM)之间的双向因果关系。方法：根据预设的阈值从心血管疾病的全基因组关联研究数据中提取出与其强相关的独立单核苷酸多态性位点(SNP)作为工具变量，主要采用逆方... 详细信息

目的：采用孟德尔随机化(MR)方法研究心血管疾病(CVD)与子宫内膜异位症(EM)之间的双向因果关系。方法：根据预设的阈值从心血管疾病的全基因组关联研究数据中提取出与其强相关的独立单核苷酸多态性位点(SNP)作为工具变量，主要采用逆方差加权法(IVW)评估CVD与EM发生风险的关联；并辅以MR-Egger回归、MR-PRESSO、Cochran’s Q检验和“留一法”的敏感性分析来评估因果关系，检验结果的可靠性。结果：在MR分析中显示CVD和EM之间存在明显的因果关系(OR=1.333,95%CI:1.120～1.587,P=0.001)。在反向MR分析中显示，EM与CVD之间不存在明显因果关系。结论：遗传学预测CVD与EM的发生风险升高有关。

关键词：孟德尔随机化心血管疾病子宫内膜异位症因果关系

一种基于大数据的建筑工程造价全生命周期管控技术

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中国科技信息 2025年第1期 88-90页

作者：陈克胜党世成张亚东山东银华项目管理有限公司山东明珠建筑工程有限公司济宁港航建设有限公司

随着建筑科技的飞速发展，基于大数据的全生命周期建筑工程造价管控技术是一种创新且高效的管理手段，它贯穿于工程项目的准备期、建设期、使用期和维护期，旨在通过大数据技术的应用，实现工程造价的精细化、科学化和动态化管理。通过...

随着建筑科技的飞速发展，基于大数据的全生命周期建筑工程造价管控技术是一种创新且高效的管理手段，它贯穿于工程项目的准备期、建设期、使用期和维护期，旨在通过大数据技术的应用，实现工程造价的精细化、科学化和动态化管理。通过数字化的方式，对工程项目进行全面的规划和管理，从而实现工程建设的精细化和高效化。与此同时，可对整个建筑项目生命周期进行信息化管理，实现信息的共享和协同工作，使各方参与者在整个项目周期内更有效地沟通和协作。可实现强化合同管理、优化设计方案、加强施工现场管理、建立奖惩机制等对策，可有效提升造价管控效率与工程质量，提高造价管控水平，为企业提供更丰富的资金支持。

关键词：

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高职院校人才培养模式数字化转型研究

镇江高专学报 2025年第1期 1-5页

作者：徐吉成卢兵邱舒吕玉梅镇江高等专科学校教务处镇江高等专科学校卫生护理学院镇江高等专科学校医药技术学院

高等职业教育作为培养技术技能型人才的主阵地，必须紧跟时代步伐，积极推进数字化转型，以适应新技术、新产业、新业态的发展需求。针对高职院校人才培养模式数字化转型中存在的人才培养目标定位模糊、实施过程不完善、教学评价方法滞... 详细信息

高等职业教育作为培养技术技能型人才的主阵地，必须紧跟时代步伐，积极推进数字化转型，以适应新技术、新产业、新业态的发展需求。针对高职院校人才培养模式数字化转型中存在的人才培养目标定位模糊、实施过程不完善、教学评价方法滞后等问题，可以采取如下措施：明确人才培养目标，完善人才培养方案，构建专业课程体系，优化教学方法，强化数字化资源建设，提升教师与管理人员数字化素养，创新数字化赋能质量评价体系，推动产教融合融入数字化转型。

关键词：数字化转型人才培养模式教学改革

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必修中引入选修搞好因材施教

清华大学教育研究 1994年第2期 26-29页

作者：朱祖成清华大学工程力学系

必修中引入选修搞好因材施教朱祖成在当前社会主义市场经济体制下，不少学校已开始全面推行学分制，这符合教育改革的总趋势。那么，作为一门课程，应该如何跟上形势？结合长期担任多学时类材料力学课工作实践，根据本人从１９９０年开... 详细信息

必修中引入选修搞好因材施教朱祖成在当前社会主义市场经济体制下，不少学校已开始全面推行学分制，这符合教育改革的总趋势。那么，作为一门课程，应该如何跟上形势？结合长期担任多学时类材料力学课工作实践，根据本人从１９９０年开始在水电系前后共四届本科生中进行的...

关键词：本科生水电学习主动性低年级材力教学内容学分制学分积累制教学制度习题作业材料力学社会主义市场经济体制学时

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发展氢能源的技术问题探讨

计算机与应用化学 2011年第8期28卷 1079-1081页

作者：朱来成上海烟草集团有限责任公司天津卷烟厂天津300163

氢能源具有许多优于传统化石能源的特性,人们对其应用前景十分看好。然而,如何达到大规模实用阶段,还需要解决很多技术问题。本文将从氢的制备和储存技术方面,探讨解决这些问题的途径,从而对氢能源的未来有一个清晰的认识。

关键词：氢能源制氢技术储氢技术

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’97哥本哈根国际图联大会的主题及论文撰写和投递的要求

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新世纪图书馆 1996年第6期 14-16页

作者：朱复成

’９７哥本哈根国际图联大会的主题及论文撰写和投递的要求朱复成１大会主题图书馆和信息社会的人类发展获取信息。知识和文化是全世界公认的除了受教育以外的基本人权，它们对于人类的持续发展，对经济的和社会的进步是关键性因素。’... 详细信息

’９７哥本哈根国际图联大会的主题及论文撰写和投递的要求朱复成１大会主题图书馆和信息社会的人类发展获取信息。知识和文化是全世界公认的除了受教育以外的基本人权，它们对于人类的持续发展，对经济的和社会的进步是关键性因素。’９７ＩＦＬＡ大会将涉及“图书馆和信...

关键词：国际图联大会专业图书馆论文撰写哥本哈根丹麦

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浅谈字体色彩在海报设计中的运用

青春岁月 2021年第18期 68-69页

作者：倪筛成江苏省南京工程高等职业学校

字体色彩设计是指字体的色相、明度、纯度设计,改变了色彩,就改变了含义。海报字体的识别性特征体现在独特的风格与鲜明的个性印象上,它必须依据海报主题、文化背景和行业特征等因素,创作出不同性格的字体表现。具有艺术性;海报字体在...

字体色彩设计是指字体的色相、明度、纯度设计,改变了色彩,就改变了含义。海报字体的识别性特征体现在独特的风格与鲜明的个性印象上,它必须依据海报主题、文化背景和行业特征等因素,创作出不同性格的字体表现。具有艺术性;海报字体在视觉传达中,造型因素是决定性条件。作为视觉形象的要素之一,字体造型具有传达情意的功能。所以它必须遵循造型原理。具有科学性;海报字体应注意形式服务于内容,服务于视觉生理,才能符合现代海报信息所讲究的效率特点。力求艺术性与科学性相结合的特点,避免形式唯美的随意性而造成辨认困难。

关键词：

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美国图书馆业务外包的得失及启示

大学图书馆学报 2000年第1期18卷 30-33页

作者：朱复成南京气象学院图书馆南京210044

介绍了美国图书馆业务外包———编目和信息服务外包的得失。

关键词：对外承包美国图书馆管理经营管理图书馆业务

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锂动力电池剩余使用寿命预测方法研究

锂动力电池剩余使用寿命预测方法研究

作者：赵筛筛安庆师范大学

学位级别：硕士

锂动力电池以其能量密度高、循环寿命长、自放电率低、无污染等优势,广泛服役于电动汽车、储能电站以及航天航空等场景。锂动力电池剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)是直观反应电池当前寿命状态,衡量电动汽车的使用周期与安全... 详细信息

锂动力电池以其能量密度高、循环寿命长、自放电率低、无污染等优势,广泛服役于电动汽车、储能电站以及航天航空等场景。锂动力电池剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)是直观反应电池当前寿命状态,衡量电动汽车的使用周期与安全性能的关键指标。然而,锂动力电池的健康状态在服役中不断下降,表征为放电容量持续损失和使用寿命缩短等问题。因此,为了预警电池失效,保证电动汽车的安全,研究锂动力电池RUL的有效预测方法十分必要。从锂动力电池实际应用难点出发,针对锂动力电池RUL预测的实时性和准确率,本文分析了锂动力电池的老化机理,提出了基于混合模型和小样本双数据驱动的锂动力电池RUL预测方法。主要研究内容如下:(1)锂动力电池老化机理与特性分析。考虑锂动力电池老化过程,阐述锂动力电池工作原理,进而理论分析了容量失效机理。基于实验室搭建的高性能电池测试平台,开展了锂动力电池寿命衰减实验,结果表明充放电倍率大小与电池老化速率成正比,且电池工作温度的剧烈变化会加速电池寿命衰减,为开展锂动力电池RUL预测方法的研究奠定基础。(2)基于改进变分模态分解与混合模型的锂动力电池RUL预测方法。针对锂动力电池老化过程非线性强烈与含噪程度深的问题,提出一种基于经验模型与数据驱动相结合的RUL预测方法。提出后验反馈置信度(Posterior Feedback Confidence,PFC)方法,优选变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)模态层,重构锂动力电池老化数据,生成衰减趋势序列和残差序列。基于粒子滤波和高斯过程回归搭建衰减趋势序列预测模型和残差序列预测模型,进而计算锂动力电池RUL。实验结果验证了所提预测方法的未来退化曲线预测误差小于1.5%,RUL预测误差在3个循环周期以内,具有优秀的预测精度与泛用性。(3)小样本双数据驱动的锂动力电池RUL预测方法。针对车载电池管理系统计算成本有限问题,基于输入的健康因子利用广义学习系统(Broad Learning System,BLS)创建特征节点与增强节点,取缔并扩展长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTMNN)输入层,构建一种新的BLS-LSTM融合神经网络模型。该融合神经网络仅需25%的老化数据集训练模型,有效预测锂动力电池RUL,具有计算成本低,鲁棒性好的特点。

关键词：锂动力电池剩余使用寿命预测改进变分模态分解混合模型小样本双数据驱动