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纤维蛋白原和外周血白细胞与糖尿病肾病患者肾功能损伤程度的关系

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国际医药卫生导报 2024年第13期30卷 2198-2203页

作者：王荔敏董恒利陕西省中医医院检验科西安710076 西安医学院第二附属医院检验科西安710038

目的探讨纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)和外周血白细胞与糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)患者肾功能损伤程度的关系。方法选取2022年3月至2024年2月陕西省中医医院收治的164例DKD患者为研究对象。按24 h尿蛋白定量水平将其分为... 详细信息

目的探讨纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)和外周血白细胞与糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)患者肾功能损伤程度的关系。方法选取2022年3月至2024年2月陕西省中医医院收治的164例DKD患者为研究对象。按24 h尿蛋白定量水平将其分为微量蛋白尿(30 mg≤24 h尿蛋白定量0.05)。多因素logistic回归分析显示,高BUN、Scr、FIB、FDP、FAR和单核细胞、中性粒细胞计数以及低eGFR是影响DKD患者肾功能损伤程度的独立危险因素(均P<0.05)。Pearson相关分析结果显示,FIB、FDP、FAR和单核细胞、中性粒细胞计数水平与BUN、Scr呈正相关(均P<0.05),与eGFR呈负相关(均P<0.05)。结论在DKD患者中,FIB、FDP、FAR以及单核细胞、中性粒细胞计数均升高,且与其肾功能损伤程度呈正相关。这些指标被识别为影响DKD患者肾功能损伤程度的独立危险因素,可成为评估DKD进展的指标。

关键词：纤维蛋白原外周血白细胞糖尿病肾病肾功能损伤程度

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太阳十兄弟

雪豆月读 2024年第11期 26-29页

作者：董恒波李支昌

古人最早认为天上的太阳也是有生命的:太阳有父亲和母亲,太阳的父亲是东方天帝,叫帝俊,母亲叫羲(xī)和。羲和一共生了十个太阳,每个太阳里都住着一只三足金乌。太阳兄弟们住在哪里呢?他们住在东方海外的汤谷。汤谷很美丽,那里有一棵叫...

古人最早认为天上的太阳也是有生命的:太阳有父亲和母亲,太阳的父亲是东方天帝,叫帝俊,母亲叫羲(xī)和。羲和一共生了十个太阳,每个太阳里都住着一只三足金乌。太阳兄弟们住在哪里呢?他们住在东方海外的汤谷。汤谷很美丽,那里有一棵叫“扶桑”的神树。每当春风吹来,扶桑树的枝叶随风飘舞,恍若仙境。羲和的十个太阳儿子不能一起睡觉。羲和安排九个太阳儿子住扶桑树下面的枝条,值班的那个太阳住扶桑树上面的枝条,按排好的次序每天轮流到天空值班。

关键词：

复杂网络视角下京津冀晋鲁豫地区PM_(2.5)的相互作用特征及归因分析

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地域研究与开发 2024年第4期43卷 168-173,180页

作者：柳林汪恒生李万武王晓霞朱燕煌山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 青岛市生态环境局城阳分局山东青岛266109

为实现空气质量的有效监控,从复杂网络的视角研究PM_(2.5)的相互作用,在传统复杂网络的基础上,采用格兰杰因果检验方法确定京津冀晋鲁豫地区城市间PM_(2.5)作用关系,引入生物学中的营养一致性理论,探索PM_(2.5)网络层次特征,从经济社会... 详细信息

为实现空气质量的有效监控,从复杂网络的视角研究PM_(2.5)的相互作用,在传统复杂网络的基础上,采用格兰杰因果检验方法确定京津冀晋鲁豫地区城市间PM_(2.5)作用关系,引入生物学中的营养一致性理论,探索PM_(2.5)网络层次特征,从经济社会因素和气象因素两种视角,对京津冀晋鲁豫地区PM_(2.5)复杂网络特征进行归因分析。结果发现:京津冀晋鲁豫地区PM_(2.5)具有显著的空间网络特征,区域间的相互作用关系和传输关系复杂,不同季节之间PM_(2.5)网络的稳定性不同;相比于高中介中心性节点,城市春秋两季网络的效率对度中心性高的节点更敏感,冬季则对二者的敏感程度相近;北京、郑州、济南、太原4个代表城市的PM_(2.5)浓度与经济社会因素之间有不同程度的相关关系,与气象因素之间则存在不同强度的长程正相关性特征。

关键词： PM_(2.5) 相互作用关系因果检验有向网络特征归因分析京津冀晋鲁豫地区

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他征服了海

少年时代（低年级） 2024年第9期 36-40页

作者：董恒波刘玲玲(图) 不详

人物简介:黄旭华(1924—),中共党员,中国工程院院士,中国第一代核潜艇的总设计师,毕生致力于中国核潜艇事业的开拓与发展。2014年,当选“2013年度感动中国十大人物”;2019年,获颁“共和国勋章”;2020年,获颁2019年度国家最高科学技术奖。

关键词：中国工程院院士人物简介中共党员国家最高科学技术奖核潜艇共和国

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女娲补天

雪豆月读 2024年第5期 16-19页

作者：董恒波李支昌

传说，人都是女娲造出来的。女娲真是太厉害了。有一天，百姓们正在悠闲地散步，他们欣赏着山间美丽的野花，听小河唱着欢快的歌曲。突然，大地开始摇晃，晃得大家有些晕。究竟发生了什么？女娲冷静地朝远方望去，“呀，大事不好了！天...

传说，人都是女娲造出来的。女娲真是太厉害了。有一天，百姓们正在悠闲地散步，他们欣赏着山间美丽的野花，听小河唱着欢快的歌曲。突然，大地开始摇晃，晃得大家有些晕。究竟发生了什么？女娲冷静地朝远方望去，“呀，大事不好了！天塌啦！”天怎么会塌呢？天，像一个圆圆的大锅盖，由几根粗粗的柱子支撑着。可是现在柱子断了，天上露出一个大窟窿。

关键词：

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神农氏炎帝

雪豆月读 2024年第8期 16-19页

作者：董恒波李支昌

豆苗儿们，我们常说自己是炎黄子孙，“黄”指的是黄帝，而“炎”说的就是炎帝——神农氏。炎帝和黄帝一样，都是我们中华民族的祖先。相传，炎帝的母亲叫任姒（sì）。有一天，她突然看到天空金光闪闪，有一条巨龙在云间盘旋，突然腾...

豆苗儿们，我们常说自己是炎黄子孙，“黄”指的是黄帝，而“炎”说的就是炎帝——神农氏。炎帝和黄帝一样，都是我们中华民族的祖先。相传，炎帝的母亲叫任姒（sì）。有一天，她突然看到天空金光闪闪，有一条巨龙在云间盘旋，突然腾空而下，向她直扑而来，转瞬又飞上云端。

关键词：

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共工怒触不周山(下)

雪豆月读 2024年第26期 14-17页

作者：董恒波李支昌

共工不远万里,来到不周山下。看,高高的不周山就在他的眼前。此时,共工心里燃起一团怒火。颛顼(zhuān xū)蛮横无理的样子在共工的脑海里呈现。他早就不满颛顼的统治,甚至想推翻颛顼的政权,夺取天帝的宝座。共工手下有两员大将,一个叫...

共工不远万里,来到不周山下。看,高高的不周山就在他的眼前。此时,共工心里燃起一团怒火。颛顼(zhuān xū)蛮横无理的样子在共工的脑海里呈现。他早就不满颛顼的统治,甚至想推翻颛顼的政权,夺取天帝的宝座。共工手下有两员大将,一个叫浮游,一个叫相柳。共工的儿子后土,本领虽然不如共工,但和他一样,有一颗不服输的心。共工带领他的部下和儿子与颛顼战斗过好几次。每次战斗,双方都投入全部的兵力,从天上打到地上,从西方打到不周山下。

关键词：

基于IMU传感器与深度度量学习的人体行为识别算法

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移动通信 2024年第3期48卷 131-136页

作者：时尚何正燃董恒南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210023

人体行为识别可以定义为通过一系列观察和周围环境来确定一个人的各种姿势和日常活动。很多研究尝试将深度学习技术用于HAR中,然而,现有的基于DL的HAR方法存在复杂度较高、算力需求大和泛化性与鲁棒性不足的问题。为了解决上述问题,围... 详细信息

人体行为识别可以定义为通过一系列观察和周围环境来确定一个人的各种姿势和日常活动。很多研究尝试将深度学习技术用于HAR中,然而,现有的基于DL的HAR方法存在复杂度较高、算力需求大和泛化性与鲁棒性不足的问题。为了解决上述问题,围绕基于智能手机内置IMU传感器的HAR方法,提出了一种名为RMDML的HAR方法,该方法结合了轻量化神经网络Res-MLP和深度度量学习的特征嵌入技术,旨在提取具有可分离性与可判别性的泛化特征,从而提高模型识别性能和泛化性能。RMDML模型在公开数据集UCI HAR上取得了97.26%的准确率,高于几种常见的HAR算法,证明了所提出方法的有效性。

关键词：人体行为识别惯性测量单元传感器残差多层感知机度量学习

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基于YOLOv5s模型的边界框回归损失函数研究

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现代电子技术 2024年第3期47卷 179-186页

作者：董恒祥潘江如董芙楠赵晴郭鸿鑫新疆农业大学交通与物流工程学院新疆乌鲁木齐830000 新疆工程学院控制工程学院新疆乌鲁木齐830000

针对车辆检测中边界框回归损失函数与检测目标尺度不匹配导致的误检、漏检以及精度较低等问题,基于YOLOv5s模型对4种有代表性的边界框回归损失函数进行对比实验,并在UA-DETRA、VisDrone2019、KITTI数据集上进行验证,利用漏检率、误检率... 详细信息

针对车辆检测中边界框回归损失函数与检测目标尺度不匹配导致的误检、漏检以及精度较低等问题,基于YOLOv5s模型对4种有代表性的边界框回归损失函数进行对比实验,并在UA-DETRA、VisDrone2019、KITTI数据集上进行验证,利用漏检率、误检率、准确率、召回率、mAP@0.5、迭代过程的边界框损失值以及目标检测结果对其适用场景进行分析研究。结果显示:CIoU整体性能最差;SIoU在KITTI数据集上整体性能最优,准确率最高,达到了94.5%,漏检率降到了1.2%,适用于中尺度目标检测任务;Focal-EIoU在VisDrone2019数据集中各项指标远优于其他损失函数,召回率和mAP@0.5指标相较于CIoU分别提高了1.6%和1.8%,误检率降低了6.9%,且迭代过程损失值远低于其他损失函数,适用于小尺度目标检测任务;WIoU在UA-DETRA数据集整体性能最优,漏检率、召回率以及mAP@0.5指标优于其他损失函数,适用于大尺度目标检测任务。此研究为目标检测任务的边界框回归损失函数的选择提供了重要的基础。

关键词：车辆检测边界框回归损失函数目标尺度 YOLOv5s CIoU SIoU Focal-EIoU WIoU

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