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慢性心力衰竭合并心房颤动患者中医证素及用药规律研究

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慢性心力衰竭合并心房颤动患者中医证素及用药规律研究

作者：汪碧萍长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:运用数据挖掘和数据分析的相关方法对慢性心衰合并房颤患者的一般信息、证候要素、中医用药规律等方面进行分析,以科学的理论依据为中医临床的辨证及规范化治疗提供参考和思路。方法:本研究以2016年1月至2023年10月期间于长春中医... 详细信息

目的:运用数据挖掘和数据分析的相关方法对慢性心衰合并房颤患者的一般信息、证候要素、中医用药规律等方面进行分析,以科学的理论依据为中医临床的辨证及规范化治疗提供参考和思路。方法:本研究以2016年1月至2023年10月期间于长春中医药大学附属医院心病疗区符合纳排标准的慢性心衰合并房颤患者为研究对象,进行回顾性分析,采集患者一般资料、四诊信息、中药处方等信息,建立数据库,运用古今医案云平台对数据进行频次统计、关联规则及聚类分析,归纳慢性心衰合并房颤患者中医证素分布及用药规律。结果:1.共纳入200例患者,其中男性113例,女性87例,男女比例约为1.3:1;年龄以65-75岁居多,平均年龄70.45±9.09岁;吸烟者占总人数的20.5%,饮酒者占总人数的16%;心功能III级较多;常见的合并病以心脑血管疾病多主。2.慢性心衰合并房颤患者症状以胸闷,气短,心悸,乏力,喘促,头晕,小便少,眠差,呼吸困难、汗出,下肢水肿为主;舌象以舌质暗,苔白腻多见,脉象以促、结代为主。3.中医病位证素分布依次为心、肺、肾、脾、肝,以心肺组合频数最多;病性证素分布依次为气虚、血瘀、阴虚、水饮、痰浊、阳虚及其他,以两证素组合气虚+血瘀频数最多,其他组合也多虚实相兼。4.本研究涉及200首处方,使用频次最高的中药为黄芪;按功效前三类药分别为补气药、活血化瘀药、利水渗湿药;药物四气以温为主,五味以甘、辛、苦为主,归经以肺经为主。5.关联规则分析:共现频次较高的药对有白术-茯苓、黄芪-川芎、白术-黄芪、猪苓-泽泻、降香-甘松、蝉蜕-僵蚕、茯苓-桂枝、黄芪-当归等。6.中药聚类分析:得到3组药物组方:(1)地黄、山茱萸、当归、麦冬;(2)茯苓、泽泻、白术、桂枝;(3)川芎、丹参、降香、蝉蜕、僵蚕、葶苈子、黄芪;复杂网络分析得到15味核心药物,分别为黄芪、白术、丹参、川芎、葶苈子、茯苓、泽泻、猪苓、当归、地黄、桂枝、蝉蜕、僵蚕、甘松、降香。结论:1.慢性心衰合并房颤的病位主要在心,与肺、肾、脾、肝密切相关;病性以气虚为本,血瘀、痰浊、水饮为标;证素组合以双证素多见,且多属虚实夹杂。2.治疗上标本兼治、五脏同治,用药以补气活血、化瘀利水为主,辨证配伍助阳化气、滋阴养血安神、息风止痉等药物;基于聚类分析得到3首新处方,需临床进一步验证。

关键词：慢性心力衰竭房颤证素数据挖掘用药规律

TBL结合PBL教学法在胃肠外科教学查房中的应用

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中国继续医学教育 2024年第4期16卷 62-66页

作者：朱跃坤哈尔滨医科大学附属第一医院胃肠外科黑龙江哈尔滨150001

目的分析以团队为主导的教学法(team-based learning,TBL)结合以问题为主导的教学法(case-based learning,CBL)在胃肠外科教学查房中的应用效果。方法在2021年1月—2023年1月,于哈尔滨医科大学附属第一医院胃肠外科实习生60名,按随机双... 详细信息

目的分析以团队为主导的教学法(team-based learning,TBL)结合以问题为主导的教学法(case-based learning,CBL)在胃肠外科教学查房中的应用效果。方法在2021年1月—2023年1月,于哈尔滨医科大学附属第一医院胃肠外科实习生60名,按随机双盲法分为2组。对照组(n=30)采用常规教学,观察组(n=30)采用TBL结合PBL教学法。对比两组实习生的理论成绩、实践技能等。结果实习结束后,观察组的理论成绩、实践能力均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组学习意识、学习行为、学习策略、学习评价及人际关系学习能力分别均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组实习生的识别危机征象、医疗措施干预、团队分工合作、救治完成时间得分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组对本次教学评价的满意率96.67%高于对照组的73.33%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论TBL结合PBL教学法用于胃肠外科教学查房中,能提高实习生的实践技能,取得较好的理论成绩,值得应用。

关键词：胃肠外科教学查房 TBL CBL 理论成绩实践技能

高中英语专家型教师和新手型教师课堂言语互动的比较研究

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高中英语专家型教师和新手型教师课堂言语互动的比较研究

作者：翁碧霄湖北大学

学位级别：硕士

基于半监督学习的冷轧带钢表面缺陷分类方法研究

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基于半监督学习的冷轧带钢表面缺陷分类方法研究

作者：曹孝碧西安理工大学

学位级别：硕士

冷轧带钢作为各种涂层钢板的主要原材料,被广泛应用于建筑、包装、汽车等行业。在繁琐的精加工过程中,冷轧带钢表面无法避免会出现各种缺陷,缺陷不仅会影响产品外观,而且会严重降低产品性能。近年来,由于计算能力不断提高,深度学习被广... 详细信息

冷轧带钢作为各种涂层钢板的主要原材料,被广泛应用于建筑、包装、汽车等行业。在繁琐的精加工过程中,冷轧带钢表面无法避免会出现各种缺陷,缺陷不仅会影响产品外观,而且会严重降低产品性能。近年来,由于计算能力不断提高,深度学习被广泛应用于表面缺陷检测。因此,研究出一种基于深度学习的冷轧带钢表面缺陷检测系统对于保证产品质量、减少废品率、提高生产效率和用户满意度具有重要意义。缺陷分类是缺陷检测的重要环节,为了提高系统中分类模型的检测精度和检测速度,同时解决由于标注成本高昂、数据量较少阻碍分类模型性能提升的问题。本文提出了一种基于半监督学习的冷轧带钢表面缺陷分类方法,主要研究内容如下:(1)针对现阶段由于缺少冷轧带钢表面缺陷数据集和仅有热轧带钢表面缺陷数据集的情况,本文提出了应用迁移学习思想来对冷轧带钢表面缺陷进行分类的方法:首先采用后者对分类模型进行预训练,然后依据两者之间的相似点对模型进行微调,最后将模型应用于前者。另外,依据两者的缺陷成因和特点,采用类别匹配和模型微调的方法,解决了负迁移问题。(2)针对如何得到大量无标注样本来辅助少量有标注样本训练半监督分类模型的问题,本文提出了一种改进的InfoGAN数据生成模型。该模型以无监督学习的方式训练,在InfoGAN的生成器中添加了SENet,以提高其挖掘小目标缺陷特征的能力;将InfoGAN的判别器中步长为2的卷积替换为2×2的最大池化,并调整优化算法,以均衡生成器和判别器的性能;并对训练策略进行改进,以解决判别器分类效果不佳的问题。通过改进后的InfoGAN数据生成实验,结果表明该模型能够有效生成多样性更为丰富、质量更高的热轧带钢表面缺陷仿真图像。(3)针对现阶段大多数分类模型无法同时保证高精度和实时性的问题,本文提出了一种基于Res Net-50和FPN层的分类模型。该分类模型以半监督学习的方式训练,在训练策略方面,除了应用伪标签方法之外,还改进了无监督损失的平衡系数,进而提高了模型训练的稳定性。通过预训练实验,本文提出的模型平均准确率、精确率、召回率均在97.50%以上,最优分类准确率达到了99.86%,且平均单张图像检测速度为28)。实验结果表明,该模型能够同时满足高精度和实时性的需求。同时测试了在少量标注样本下的检测效果,当有标签数据量仅为25%(270张)时,模型分类准确率仍能达到可观的96.25%。(4)为了验证预训练好的分类模型微调后迁移到冷轧带钢表面缺陷分类的可行性,本文搭建了由硬件和软件组成的冷轧带钢表面缺陷检测系统。使用该系统对人工制作的色差、油污、锈蚀、辊印、划痕等五类冷轧带钢表面缺陷进行分类和可视化功能测试实验,系统检测的平均准确率、平均精确率和平均召回率分别达到了98.08%、99.38%和98.68%,平均检测速度达到了78.13FPS,并且该系统能够实现将缺陷类型、数量、位置及检测所用时长进行可视化展示,测试结果表明该系统能够在可观的分类精度下实现冷轧带钢表面缺陷的实时分类。

关键词：冷轧带钢热轧带钢表面缺陷分类深度学习半监督学习迁移学习 InfoGAN

基于CCN-IFP项目的预科生线上教学研究 ——以江苏大学为例

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基于CCN-IFP项目的预科生线上教学研究 ——以江苏大学为例

作者：常碧君黑龙江大学

学位级别：硕士

目前,全国预科教育正处于高速生长期。留学中国预科教育联盟(CHINA CAMPUS NETWORK,简称CCN)始终立足规模、质量、发展三大核心战略锚点,持续构建CCN国际预科项目的核心竞争力。本文运用数据分析法、问卷调查法和课堂观察法等研究方法,... 详细信息

目前,全国预科教育正处于高速生长期。留学中国预科教育联盟(CHINA CAMPUS NETWORK,简称CCN)始终立足规模、质量、发展三大核心战略锚点,持续构建CCN国际预科项目的核心竞争力。本文运用数据分析法、问卷调查法和课堂观察法等研究方法,结合在CCN成员高校江苏大学的助教实践经验,对CCN的国际预科中文授课项目(International Foundation Program,简称IFP)在江苏大学的线上教学进行研究。本文从项目背景、培养方案、师资力量、学员构成和在线学习等方面对IFP项目进行介绍,并总结了预科生线上汉语教学的特殊性。在此基础上,进一步详细介绍了IFP项目江苏大学国际预科中心线上汉语课堂的教学实施情况,包括课程设置、教学制度、课堂实施以及测试评估等方面。最后,结合调查问卷结果和教学实践经历,分析并总结IFP项目线上教学现存的六个问题,包括助教制度有待完善、缺少文化教学以及读写课学生课堂参与度较低等,并针对这些问题提出了相应的对策和建议,以期对提升IFP项目教学质量和效果提供有益的参考。

关键词：预科教育 IFP项目线上教学

GADD45α在家蝇免疫与衰老过程中的功能研究

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GADD45α在家蝇免疫与衰老过程中的功能研究

作者：董碧珊河北大学

学位级别：硕士

生长阻滞和DNA损伤诱导45基因α（growth arrest and DNA damage inducible 45α,GADD45α）是一种响应环境变化的应激蛋白,也是一种典型的胞内信号蛋白,参与细胞周期抑制、细胞凋亡调控、DNA损伤修复、基因组稳定维持,并与衰老、免疫... 详细信息

生长阻滞和DNA损伤诱导45基因α（growth arrest and DNA damage inducible 45α,GADD45α）是一种响应环境变化的应激蛋白,也是一种典型的胞内信号蛋白,参与细胞周期抑制、细胞凋亡调控、DNA损伤修复、基因组稳定维持,并与衰老、免疫等生理过程,目前有关GADD45α的研究多在哺乳动物中进行,无脊椎动物GADD45α相关报道很少,且具体的分子机制尚未得到很好揭示。本研究在分析家蝇转录组时,发现GADD45α同源基因能够响应细菌刺激而显著上调,所以对其进行了克隆和表达分析,并利用CRISPR/Cas 9技术获得了GADD45α缺失突变体(GADD45α-/-)。结果发现GADD45α缺失不仅导致家蝇抗菌免疫力显著降低,还促进了家蝇的衰老进程,于是重点对GADD45α参与免疫和衰老调控的机制进行了探索,取得的主要研究结果如下:（1）家蝇体内仅有一条GADD45α（Md GADD45α）基因序列,进化分析发现GADD45α蛋白在昆虫中具有高度保守性,仅有Ribosomal-L7Ae结构域。组织定量分析发现GADD45α在幼虫肠道中的表达量最高,其次是脂肪体;Md GADD45α在成蝇各组织中的表达情况存在较大差异,雌雄蝇的脂肪体Md GADD45α表达量最高,生殖器官卵巢和精巢次之。Md GADD45α基因表达在细菌感染后显著升高。（2）利用CRISPR/Cas 9技术获得了缺失35 bp的突变体,敲除后的Md GADD45α基因发生了移码突变,翻译的蛋白提前终止,功能丧失。纯合突变体(GADD45α-/-)家蝇能够存活和繁殖,但卵孵化率和幼虫生长率略低于野生型（WT）。（3）与WT家蝇相比,GADD45α-/-成蝇对粘质沙雷菌（Serratia marcescens）感染的敏感性显著增加,并伴有体内细菌清除能力降低。转录组分析发现,GADD45α敲除导致Toll/Imd信号通路抑制,大量抗菌肽基因表达下调。亚细胞定位分析结果表明,正常情况下GADD45α主要定位于细胞核,但在脂多糖（LPS）刺激下,GADD45α会移位到线粒体,可能与免疫过程中的线粒体稳定有关。（4）饲养过程发现GADD45α-/-雌蝇出现早衰现象,中位寿命较野生型雌蝇缩短13天。与野生型相比,30日龄GADD45α-/-雌蝇体内ROS水平显著升高,卵巢细胞DNA损伤加剧,线粒体基础呼吸降低,ATP含量减少,肠道上皮细胞增殖能力减弱。综上所述,本研究证明GADD45α参与了家蝇的免疫和衰老过程,其作用机制涉及维持机体线粒体功能稳定和氧化还原平衡,促进DNA损伤修复和免疫基因表达等。

关键词： GADD45α 免疫衰老家蝇

低共熔溶剂提取和田红葡萄皮籽多酚及微胶囊化研究

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低共熔溶剂提取和田红葡萄皮籽多酚及微胶囊化研究

作者：龙碧秀塔里木大学

学位级别：硕士

和田红葡萄皮籽具有丰富的生物活性物质,多酚作为其中一类活性物质,具有较好的生物活性作用。但酚类物质的稳定性受到多种因素的影响,包括空气、光照、p H值、温度等。本文以超声辅助DES法提取和田红葡萄皮籽多酚物质并对其进行包埋制... 详细信息

和田红葡萄皮籽具有丰富的生物活性物质,多酚作为其中一类活性物质,具有较好的生物活性作用。但酚类物质的稳定性受到多种因素的影响,包括空气、光照、p H值、温度等。本文以超声辅助DES法提取和田红葡萄皮籽多酚物质并对其进行包埋制备微胶囊。研究主要结果如下:（1）对比16种DES对葡萄皮籽多酚的提取效果,通过单因素和响应面优化超声辅助DES提取工艺,并与传统溶剂（水、80%乙醇、80%甲醇）提取法进行对照。结果表明:大孔树脂纯化后多酚的纯度为86.56±1.46%。氯化胆碱-乙二醇（DES-4）的多酚提取率较高。最佳提取工艺条件为含水率37%、料液比1:21 g/m L、超声温度40℃和超声时间28 min。所得多酚提取率为58.68±1.43 mg/g。DES-4对多酚的提取率分别比水10.7±1.43 mg/g、80%甲醇25.91±0.83 mg/g、80%乙醇37.6±1.65mg/g高448.13%、126.36%和55.98%。（2）测定通过DES-4提取的葡萄皮籽多酚抗氧化活性,并采用HPLC-IM-QTOF-MS法和HPLC-TQ-MS法对葡萄皮籽多酚组成分进行定性、定量分析。结果表明:多酚提取液对DPPH和ABTS+自由基的清除率分别为79.78%和81.55%,其中IC50分别为0.25 mg/m L和0.11 mg/m L。DES-4提取液中单体酚的含量多数高于传统溶剂,其中DES-4中没食子酸、原花青素B1、原花青素B2、儿茶素和槲皮素含量最高,分别为1175.09、167.38、153.69、646.49和3.65μg/m L。比80%乙醇高1.97%、65.46%、628.60%、2.28%和54.66%,比80%甲醇高15.94%、168.11%、78.34%、68.56%和24.15%,比水高118.99%、66.71%、32.16%、51.08%和12066.67%。（3）为提高和田红葡萄皮籽多酚的稳定性,以海藻酸钠、壳聚糖、氯化钙为壁材,和田红葡萄皮籽多酚为芯材。通过锐孔-凝固浴法和复凝聚法制备葡萄皮籽多酚微胶囊,并比较这两种方法制备的微胶囊颗粒稳定性、体外模拟消化性质及生物利用率。结果表明:锐孔-凝固浴法的最佳制备条件为海藻酸钠浓度2.5%、壳聚糖浓度1.5%、氯化钙浓度3.0%、芯壁比为1:2;复凝聚法的为海藻酸钠浓度2%,壳聚糖浓度1%,氯化钙浓度2.0%,包埋时间均为1.5 h,在此优化条件下,所得包埋率分别为83.38±1.78%、74.58±1.96%。微胶囊平均粒径分别为23.75μm和29.99μm,颗粒完整,近似球形。通过红外光谱、X射线光子能谱对多酚微胶囊结构进行表征及对其热稳定性和储存稳定性、体外缓释效果的研究,并与游离的葡萄皮籽多酚进行比较,对比这两种方法制备的微胶囊对葡萄皮籽多酚的保护效果。结果表明,锐孔-凝固浴法制备的微胶囊可以作为葡萄皮籽多酚的有效递送载体。

关键词：低共熔溶剂葡萄皮籽多酚组分分析微胶囊

基于机器学习的Cu-Ni-Co-Si合金带材形变热处理组织性能预测

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基于机器学习的Cu-Ni-Co-Si合金带材形变热处理组织性能预测

作者：闫碧霄太原科技大学

学位级别：硕士

Cu-Ni-Co-Si合金是一种典型的时效强化型合金,由于它同时具备了高强度和高导电的特点,已经成为目前引线框架和接触线的理想材料。形变热处理是提高Cu-Ni-Co-Si合金综合性能的有效手段,因此研究形变热处理对其微观组织和性能的影响是十... 详细信息

Cu-Ni-Co-Si合金是一种典型的时效强化型合金,由于它同时具备了高强度和高导电的特点,已经成为目前引线框架和接触线的理想材料。形变热处理是提高Cu-Ni-Co-Si合金综合性能的有效手段,因此研究形变热处理对其微观组织和性能的影响是十分必要的。本文以Cu-Ni-Co-Si合金为研究对象,研究了固溶处理以及冷变形时效处理对微观组织和性能的影响;并采用机器学习方法,进行了形变热处理组织和性能的预测,可为Cu-Ni-Co-Si合金带材的成分优化和形变热处理组织性能控制提供依据。首先,对Cu-Ni-Co-Si合金进行温度为850～925℃、保温时间为30～150min的固溶处理。结果表明,随着固溶温度的升高和保温时间的延长,Cu-Ni-Co-Si合金的晶粒尺寸呈现出逐渐增大的趋势。然而,晶粒尺寸的增长速率并不是随着温度和时间的增加而线性上升的。900℃以下时晶粒随时间的生长速度较为平缓;当温度达到900℃以上时,晶粒随时间的生长速度十分迅速。根据实验所获得的晶粒尺寸参数,建立了三种不同的Cu-Ni-Co-Si合金晶粒尺寸机器学习模型,并通过随机森林模型发现固溶温度对晶粒尺寸的影响更大;通过对比相关系数和平均相对误差得出BP神经网络模型对于预测Cu-Ni-Co-Si合金晶粒尺寸更精确,平均相对误差为8.55%。通过遗传算法对其进行优化,最终BP-GA模型平均相对误差降低到2.08%。然后,对Cu-Ni-Co-Si合金进行了30%～80%的冷变形,以及时效温度为450～550℃、时效时间为60～240min的时效处理。结果表明,随着变形量的增加,晶粒被压扁拉长。当变形量增加到为80%时,晶粒完全变成纤维状。且随着变形量的增加,Cu-Ni-Co-Si合金经过相同温度相同时间的时效处理后的导电率和硬度的增幅也越大。导电率在时效初期先快速上升,经过一定时间的时效后缓慢上升,时效后期趋于平缓。而Cu-Ni-Co-Si合金的硬度先快速上升,当到达时效峰值后,硬度开始降低。最终得出,Cu-Ni-Co-Si合金在80%冷变形条件下,时效温度在500℃下,保温时间为90～120min时效效果最好。此时Cu-Ni-Co-Si合金的导电率为44.9～46.2%IACS,合金的硬度为267.7～277.1HV。最后,通过集合本实验数据和收集的相关数据,建立了Cu-Ni-Co-Si合金成分-工艺-性能的三种机器学习预测模型。通过随机森林模型得出,冷变形量对硬度的影响最大,Ni含量和Si含量次之,Co含量、时效时间和时效温度对于硬度的影响相对较小。对于导电率来说,时效时间、冷变形量、Si含量、Ni含量几乎同等重要,而时效温度和Co含量影响相对较小。对比了三种不同机器学习模型的预测精度,发现BP神经网络模型对预测Cu-Ni-Co-Si合金性能更加准确,其测试集平均相对误差为6.1%。通过遗传算法进一步优化BP神经网络模型得到BP-GA模型。BP-GA模型测试集平均相对误差为4.5%。在此基础上,通过在14400组候选特征组中优化出了3组低Co含量,高硬度高导电率的不同成分工艺的Cu-Ni-Co-Si合金,其成分分别为Cu-2.0Ni-1.0Co-0.5Si、Cu-2.5Ni-0.5Co-0.5Si和Cu-3.0Ni-1.0Co-1.5Si,导电率分别为40.0、47.4、39.5%IACS,硬度分别为264.3、264.6、250.5HV。

关键词： Cu-Ni-Co-Si合金固溶时效冷变形组织性能机器学习

氧化铁/铁/石墨烯复合材料的制备及吸波性能的研究

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氧化铁/铁/石墨烯复合材料的制备及吸波性能的研究

作者：彭碧云江西理工大学

学位级别：硕士