检索结果-南通市图书馆

作者：刘斌石长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:观察腰腿痛宁胶囊治疗经皮椎间孔镜腰椎间盘摘除术(PTED)术后残余症状的临床疗效,为中医药治疗PTED术后残余症状提供临床依据和治疗思路。方法:收集2022年3月-2023年9月就诊于长春中医药大学第三附属临床医院骨科,符合纳入标准的行... 详细信息

目的:观察腰腿痛宁胶囊治疗经皮椎间孔镜腰椎间盘摘除术(PTED)术后残余症状的临床疗效,为中医药治疗PTED术后残余症状提供临床依据和治疗思路。方法:收集2022年3月-2023年9月就诊于长春中医药大学第三附属临床医院骨科,符合纳入标准的行PTED且术后出现腰腿疼痛、麻木等残余症状的患者67例,按随机数字表法随机分为对照组和治疗组。其中对照组33例,治疗组34例。术后前3d行常规治疗,对照组于术后第4d开始口服甲基钴胺分散片。治疗组在对照组治疗基础上,加服腰腿痛宁胶囊。分别在术后第4d(治疗前)、治疗后7d、14d、2个月4个时间点,记录患者NRS评分、JOA评分、ODI指数,并采用SPSS26.0软件对数据进行分析处理,评价疗效。结果:1、本次研究共纳入67例。治疗期间,因随访丢失,两组共脱落7例,实际纳入60例。随访时长2个月。试验前两组患者的基线数据(性别、年龄、病变节段)无显著性差异(P>0.05),组间具有可比性。术后第4d,两组间的NRS评分、JOA评分、ODI指数无显著性差异(P>0.05)。2、NRS评分:两组患者在治疗后14d、2个月观测时间点的NRS评分均较治疗前明显改善(P<0.05)。组间对比中,治疗组在治疗后14d、2个月时NRS评分下降程度较对照组更显著(P<0.05)。3、JOA评分:两组患者治疗后各随访时间点JOA评分均较治疗前明显改善(P<0.05),治疗组在治疗后7d、14d、2个月时,改善程度均较对照组更显著(P<0.05)。4、ODI指数:两组患者ODI指数在治疗后7d、14d、2个月3个时间点,均较治疗前有显著降低,且随时间呈持续降低,差异具有统计学意义(P<0.05)。组间对比中,治疗组在治疗后14d、2个月时ODI指数下降均较对照组更显著(P<0.05)。结论:腰腿痛宁胶囊治疗PTED术后残余症状疗效确切。在中长期的治疗时间上,可明显缓解术后腰腿疼痛、麻木。同时具有改善患者腰椎功能、提高生活质量的作用。

关键词：腰腿痛宁胶囊残余症状经皮椎间孔镜腰椎间盘突出症

基于课程思政理念的高中化学项目式教学设计与实践研究 ——以“化学反应与电能”为例

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于课程思政理念的高中化学项目式教学设计与实践研究 ——以“...

作者：石苏苏江西师范大学

学位级别：硕士

利用原子力显微镜研究胶原蛋白体外自组装的生物力学机制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

利用原子力显微镜研究胶原蛋白体外自组装的生物力学机制

作者：李廉石天津理工大学

学位级别：硕士

基于VMD-INFO-KELM方法下农产品期货的跨品种套利研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于VMD-INFO-KELM方法下农产品期货的跨品种套利研究

作者：石榕兰州财经大学

学位级别：硕士

近年来,计算机技术对金融市场的影响不断加深。在金融市场中,数据逐渐变得丰富起来,投资者也利用计算机技术进行量化投资决策分析,旨在提高投资效率。值得注意的是,这在一定程度上降低了投资风险。本研究基于引入技术指标的预测方法,构... 详细信息

近年来,计算机技术对金融市场的影响不断加深。在金融市场中,数据逐渐变得丰富起来,投资者也利用计算机技术进行量化投资决策分析,旨在提高投资效率。值得注意的是,这在一定程度上降低了投资风险。本研究基于引入技术指标的预测方法,构建了VMD-INFO-KELM模型并提出了在农产品期货市场上的跨品种统计套利策略。首先结合E-G协整检验和动态时间规整(DTW)技术,以交易活跃的8种农产品期货作为可选交易对象,从中选择最佳的统计套利组合。通过特征选择筛选出相关性高且重要程度高的技术指标,分别输入到向量加权平均优化算法(INFO)优化的KELM、RF、LSTM三个预测模型中,验证出技术指标在提高预测精度上起作用,通过制定的统计套利策略回测结果发现,其中构造的引入技术指标的INFO-KELM模型效果在回测结果中优于其他模型。其次,基于“分解-集成”框架下,利用变分模态分解(VMD)和样本熵(SE)方法对套利品种收盘价的价差序列进行分解重构新的序列,VMD是将高度波动的原始数据分解为相对稳定的、具有周期特征的、可逻辑解释的分量。再用RF、KELM、LSTM三种机器学习方法分别对各子序列预测后进行集成,实证分析,在VMD分解下的预测效果优于单一的机器学习模型。接着,将特征筛选后的技术指标进行机器学习模型预测和基于“分解-集成”框架下预测这两种方法相结合,进行非线性集成,得到的最终预测结果也有所提升。为了得到更精准的预测数据,体现模型的优势,为后续制定策略提供强有力支撑数据。在训练过程中,通过向量加权平均优化算法(INFO)对模型的权值和偏置进行优化,旨在提高预测精度。实证结果表明,引入技术指标的VMD分解下的INFO优化的KELM组合预测模型(VMD-INFO-KELM),表现出更好的预测效果。最后,基于最优组合的预测结果,设计出统计套利交易策略。实证交易回测表明,在本研究价差预测方法下,结合均值回复思想的套利策略在获得了更高的收益,提出开仓条件中加上价差处于在均值的三倍标准差之外的限制条件套利策略最有可借鉴价值。从投资角度来看,量化投资项目的可行性可以借助计算机进行观察,便于及时调整经营策略,实现资产价值最大化。结果分析作为有借鉴价值的参考材料,有助于投资者的最终决策。

关键词：跨品种套利 VMD 机器学习优化算法选股策略技术指标

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

猪源树突状细胞体外诱导方法的建立

猪源树突状细胞体外诱导方法的建立

作者：石祺扬州大学

学位级别：硕士

变形假单胞菌fliL基因的毒力作用及其对珍珠龙胆石斑鱼免疫应答的影响

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

变形假单胞菌fliL基因的毒力作用及其对珍珠龙胆石斑鱼免疫应答的...

作者：石涟集美大学

学位级别：硕士

变形假单胞菌（Pseudomonas plecoglossicida）可导致多种重要养殖经济鱼类在低温条件下爆发流行性疾病,给水产养殖业造成了巨大的经济损失。本实验室前期的dual RNA-seq发现变形假单胞菌fliL基因在宿主脾脏中高表达,推测此基因可能与... 详细信息

变形假单胞菌（Pseudomonas plecoglossicida）可导致多种重要养殖经济鱼类在低温条件下爆发流行性疾病,给水产养殖业造成了巨大的经济损失。本实验室前期的dual RNA-seq发现变形假单胞菌fliL基因在宿主脾脏中高表达,推测此基因可能与变形假单胞菌的致病性有关。为探究fliL基因对变形假单胞菌致病性的贡献及其感染宿主免疫应答的影响,本文构建了变形假单胞菌fliL基因缺失突变株（ΔfliL）及回补株（C-ΔfliL）,进而比较野生株与ΔfliL株在生物学性状、半数致死量(LD)、对珍珠龙胆石斑鱼（Epinephelus fuscoguttatus♀×***♂）的致病性以及抗感染免疫应答等方面的差异。主要结果如下:（1）根据fliL基因的序列,利用同源重组技术成功构建了变形假单胞菌fliL基因的缺失突变株（ΔfliL）,并构建了回补菌株（C-ΔfliL）,用于后续的一系列研究。与变形假单胞菌野生株NZBD9相比,ΔfliL株和C-ΔfliL株的生长均没有显著差异,但是ΔfliL株在LB半固体平板上形成的菌落直径比野生株的菌落直径小14.93%（P石斑鱼体表黏液里的ΔfliL株的细胞数量比变形假单胞菌野生株的少47.91%（P石斑鱼表皮黏液的黏附能力、生物膜形成能力,而回补fliL基因后,C-ΔfliL菌株均基本恢复了这些能力。人工感染实验结果显示ΔfliL株的LD比野生株高12倍,而C-ΔfliL菌株的LD低于野生株。（2）转录组分析发现,ΔfliL株和野生株的转录组之间存在126个差异表达基因（DEGs）,这些DEGs显著富集到了20个GO term以及KEGG通路中的ABC转运体通路。这些结果表明缺失fliL基因能显著降低变形假单胞菌的毒力,主要是通过影响多种物质的运输来实现的。（3）感染相同剂量（5×10～4 CFU/尾）ΔfliL菌株的珍珠龙胆石斑鱼初次死亡时间比感染野生株延后了一天,存活率提高了50%,并且脾脏白点症状有所减轻。在整个感染过程中,ΔfliL株在鱼脾脏、肝脏、头肾和肠道中的载量始终低于野生株,且ΔfliL株感染组的鱼组织损伤较野生株感染组的轻。取感染后第四天（4 dpi）的珍珠龙胆石斑鱼脾脏进行RNA-seq分析,发现fliL基因的缺失能够显著影响变形假单胞菌感染后珍珠龙胆石斑鱼的脾脏转录组,DEGs显著富集到与免疫相关的GO term有4个,KEGG免疫通路有7条,Toll样受体信号通路中TLR5的上调表达可激活NF-κB通路和AP-1转录因子,从而诱导趋化因子、促炎细胞因子和其他细胞因子表达上调,引发炎症反应,抵抗细菌感染。综上所述,fliL基因参与了调控变形假单胞菌毒力及其对珍珠龙胆石斑鱼的致病性,是变形假单胞菌重要的毒力相关基因。fliL基因的缺失能显著影响珍珠龙胆石斑鱼脾脏的转录组,通过激活Toll样受体信号通路等免疫相关通路,激活了宿主对变形假单胞菌的免疫应答。本文的研究结果有助于揭示fliL基因在变形假单胞菌致病过程的作用,深化对变形假单胞菌的致病机制的认识,有益于增进对感染后宿主免疫应答的理解。

关键词：水产病害变形假单胞菌 fliL 珍珠龙胆石斑鱼免疫应答

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

投保人如实告知义务的困境破解

投保人如实告知义务的困境破解

作者：石纪吉林大学

学位级别：硕士

如实告知义务制度最早源于英国海上保险,1906年英国《海上保险法》将其成文化。我国的投保人如实告知义务也经历了多年的发展变迁,相关法律规定及司法解释较为完善,但由于社会背景的不断变化,如实告知义务制度在司法实践中也面临新问题... 详细信息

如实告知义务制度最早源于英国海上保险,1906年英国《海上保险法》将其成文化。我国的投保人如实告知义务也经历了多年的发展变迁,相关法律规定及司法解释较为完善,但由于社会背景的不断变化,如实告知义务制度在司法实践中也面临新问题,应通过大量实证研究总结问题并试图提出解决办法。通过大量实证研究发现,目前我国保险法中投保人如实告知义务在司法适用过程中主要面临着几个方面的问题:首先,如实告知义务的主体认定存在问题,被保险人是否为告知义务主体争论不休;其次,如实告知义务的客观要件认定存在问题,法院对于“足以影响”、“危险程度显著增加”、“概括性条款”等问题裁判结果不同;再次,对于保险人是否应就相关询问条款履行提示说明义务的认定不一;最后,在违反如实告知义务的法律后果上,存在合同解除权与合同撤销权行使上的冲突。结合立法及理论深入分析司法适用困境的产生原因。首先,两大保险法基本原则的对弈冲突导致主体认定存在争论;其次,缺乏相对统一的裁判标准导致了各地法院对于客观要件认定不同;再次,保险人与投保人天然的角色对抗导致了保险人是否应就相关询问条款履行提示说明义务的认定不一;最后,《保险法》与《民法典》的适用关系尚未明确导致了法院对于违反如实告知义务的法律后果各不相同。针对现存问题,我国保险法可以适度借鉴外国先进的立法经验。在告知义务主体上继续坚持立法的限缩论,同时细化告知义务内容,明确被保险人知道或应当知道的内容也应当属于投保人告知范围;在告知义务的客观要件上,通过发布指导性案例建立相对统一的裁量标准,引导践行公平原则;明确保险人对于询问条款是否履行说明义务的判断路径路径;在违反告知义务法律后果上,处理好《保险法》与《民法典》的法律适用关系,细化除斥期间制度,新增变更合同的法律后果,改变全有或全无的法律后果。作为一项传统而古老的制度,投保人如实告知义务制度在各国不同的法律环境下蓬勃发展。随着我国《保险法》的多次修订完善,投保人如实告知义务制度亦随着时代进步展现出新的发展空间。为了使这项传统制度焕发出全新的生命力,应当与时俱进,不断调整立法、司法及政策,以期达到更好的实践效果。

关键词：如实告知义务概括性条款说明义务合同解除权合同撤销权

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

三七互娱公司ESG表现与企业绩效研究

三七互娱公司ESG表现与企业绩效研究

作者：石安东中央民族大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

电液视觉伺服阀控系统幅相控制研究

电液视觉伺服阀控系统幅相控制研究

作者：石译文燕山大学

学位级别：硕士

基于深度学习的密集人群口罩佩戴检测方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的密集人群口罩佩戴检测方法研究

作者：石双长春工业大学

学位级别：硕士

在当前的公共卫生管理中,面对传染病的挑战,口罩佩戴已成为密集人群中减少病毒传播的关键措施。然而,传统的人工监测口罩佩戴方式,在高密度人群中存在工作强度大、效率低下、监控覆盖范围有限以及响应速度慢等问题。因此,采用深度学习... 详细信息

在当前的公共卫生管理中,面对传染病的挑战,口罩佩戴已成为密集人群中减少病毒传播的关键措施。然而,传统的人工监测口罩佩戴方式,在高密度人群中存在工作强度大、效率低下、监控覆盖范围有限以及响应速度慢等问题。因此,采用深度学习技术自动识别密集人群中的口罩佩戴状态,能够有效提高监测的全面性与实时性,从而增强公共卫生安全管理的效率,对社会具有重要的意义。针对人群密集场合,本文旨在开发更高精度、更轻量级的口罩佩戴检测算法,主要工作内容如下:针对现有数据集在反映密集人群中口罩佩戴状态的样本分布不均衡问题,本文采集了一系列反映多种真实社会场景下的密集人群佩戴口罩的照片来扩充AIZOO数据集,确保了数据集的多样性和代表性,为模型训练奠定了坚实的基础。为了提高模型在密集人群中准确识别口罩佩戴状态的能力,本文在YOLOv8网络架构中引入了可变形注意力模块,并采用了一种新的损失函数Inner-MPD Io U Loss,提出YOLOv8-DA模型,增强模型在复杂背景下对口罩位置识别的精确度。通过实验验证,本文提出的YOLOv8-DA模型在密集人群口罩佩戴状态识别任务上,展现了显著的性能提升。为了使密集人群口罩佩戴检测模型更易部署在资源受限的设备中,本文基于GhostNetv2网络和Sim AM机制构建了C2f-Ghostsim模型,并将其集成到YOLOv8-DA模型中,进而提出了YOLOv8-DA-Ghostsim模型。该模型具备较小的体积和更高的计算效率,同时保留了高精度检测的特性。此外,它能够灵活适应不同的应用场景,为密集人群中的口罩佩戴检测提供了一个既高效又可靠的技术方案。实验结果表明,与基准的YOLOv8模型相比,本文提出的YOLOv8-DA-Ghostsim模型在密集人群口罩佩戴检测领域有更优的检测精度和较低的计算资源要求。具体来说,在AIZOO补充数据集上,该模型的平均精度(m AP@0.5和m AP@0.95)分别提高了1.8%和1.6%,在Face Mask Detection数据集上,这一提升更是达到了1.9%和2.7%。同时,该模型的计算量、参数量和模型权重数值分别降低了18.9%、24.2%和18.1%,在检测精度和资源效率之间实现了良好的平衡。

关键词：深度学习口罩佩戴检测 YOLOv8网络注意力机制 GhostNetv2网络