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妇科常见恶性肿瘤全专结合管理专家共识

中国全科医学 2024年

作者：章静菲白文佩首都医科大学肿瘤学系妇科肿瘤学组首都医科大学附属北京世纪坛医院

为提升妇科恶性肿瘤患者的全程健康管理质量，充分发挥基层医疗卫生机构在妇科恶性肿瘤患者筛查、早期识别、干预及康复中的作用，首都医科大学肿瘤学系妇科肿瘤学组联合全科医学、营养学、心理学、康复医学、护理学、卫生统计学等专家... 详细信息

为提升妇科恶性肿瘤患者的全程健康管理质量，充分发挥基层医疗卫生机构在妇科恶性肿瘤患者筛查、早期识别、干预及康复中的作用，首都医科大学肿瘤学系妇科肿瘤学组联合全科医学、营养学、心理学、康复医学、护理学、卫生统计学等专家，基于基层医疗机构现状，结合循证医学证据、妇科恶性肿瘤管理相关指南等，制定了本共识。妇科常见恶性肿瘤患者全专结合管理应该以妇科医生和全科医生为核心，联合肿瘤、康复等多学科团队，从妇科恶性肿瘤的预防、筛查、随访、转诊、心理疏导、运动康复、营养管理、延续护理、健康教育以及社会功能恢复等方面进行综合管理，致力于延长患者生存期和提高患者生存质量。

关键词：妇科肿瘤宫颈肿瘤子宫内膜肿瘤卵巢肿瘤社区卫生服务全科医学医院,专科全专协作专家共识

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PSR模型在青海省生态安全评价中的应用

安全与环境学报 2024年

作者：李小玲刘逸瑞王成保长佩青海大学土木水利学院青海省建筑节能材料与工程安全重点实验室

为了对青海省的生态安全水平进行定量评价，分析并认识青海省生态状况及其影响因素，进而为生态工作提供相应方向和措施，研究基于“压力–状态–响应”（Pressure-State-Response，PSR）模型构建青海省生态安全评价体系，采用熵权法计... 详细信息

为了对青海省的生态安全水平进行定量评价，分析并认识青海省生态状况及其影响因素，进而为生态工作提供相应方向和措施，研究基于“压力–状态–响应”（Pressure-State-Response，PSR）模型构建青海省生态安全评价体系，采用熵权法计算指标权重，运用综合指数法评价分析青海省生态安全的状况，并采用灰色关联度法和障碍度模型，分析影响青海省生态安全的关键因素。结果显示：（1）青海省生态安全指数整体呈现“波浪式”上升趋势，安全等级由较不安全等级逐年上升至较安全等级。（2）从关联度来看，在子系统中，状态子系统占主要地位。在各评价指标中，影响青海省生态安全的因素主要集中于经济和环境维度。（3）从障碍度来看，目前阻碍青海省生态安全发展的障碍因子主要为造林面积、治理废气项目完成投资、二氧化硫排放量等要素。在2005—2020年，青海省生态安全水平显著提高，但仍有提升空间。政府需积极落实政策，发展绿色产业，保护生态环境，实现走可持续发展道路。

关键词：环境科学技术基础学科青海省生态安全综合指数法灰色协调度法障碍度模型

基于自适应光照估计的Retinex-Net矿井图像增强算法研究

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煤炭科学技术 2024年

作者：田丰陈婷婷刘晓佩西安科技大学通信与工程学院西安市网络融合通信重点实验室

随着煤矿智能化建设的逐步推进，智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响，视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题，导致煤矿井下视频监控视觉效果差，... 详细信息

随着煤矿智能化建设的逐步推进，智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响，视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题，导致煤矿井下视频监控视觉效果差，极大影响了后续图像分析与智能决策。因此，研究煤矿井下图像增强方法具有重要意义。针对非均匀照明下井下图像出现的局部区域亮度低和细节特征缺失的问题，提出了一种基于自适应估计的改进Retinex-Net井下图像增强算法。设计了分解网络来分离图像的照度分量和反射分量；在反射分量处理中，引入了融合通道和空间注意力的注意力模块CBAM（Convolutional Block Attention Module），进一步提升图像的细节和对比度，使图像更加清晰；在光照估计网络中构建渐进式的光照优化过程，通过多个网络层的级联，逐步优化光照分量的估计，引入了自校准模块，能够自动调整光照分量的估计值，使其更加接近真实的光照条件，最后将优化后的照度分量和反射分量结合，得到增强后的井下图像。基于自建井下图像数据集，改进算法较其他算法，其平均梯度、峰值信噪比、结构相似性、信息熵分别提高了25%、17%、24%、8%。实验结果表明，该算法能有效地提高光照不均匀照明中暗区域的图像亮度，增加图像细节信息，提高图像质量。

关键词：煤矿图像增强 Retinex理论注意力机制自适应光照估计

制造业和生产性服务业协同集聚与绿色经济效率

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统计与决策 2024年

作者：杨军杨宝成申佩巢湖学院经济与法学学院济宁医学院管理学院合肥经济学院马克思主义学院

制造业和生产性服务业协同集聚为新质生产力发展奠定了坚实基础。文章基于2006—2020年中国地级市面板数据，系统测度了制造业和生产性服务业协同集聚水平，并利用双向固定效应模型考察了两业协同集聚对城市绿色经济效率的影响。研究发... 详细信息

制造业和生产性服务业协同集聚为新质生产力发展奠定了坚实基础。文章基于2006—2020年中国地级市面板数据，系统测度了制造业和生产性服务业协同集聚水平，并利用双向固定效应模型考察了两业协同集聚对城市绿色经济效率的影响。研究发现：我国两业协同集聚主要集中在东部沿海地区，同时，两业协同集聚显著提升了城市绿色经济效率；此外，降低CO2排放和资源错配水平是两业协同集聚发挥积极作用的重要路径。

关键词：制造业生产性服务业协同集聚绿色经济效率

基于多源数据的流域植被水文敏感性与气候水文敏感性研究

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基于多源数据的流域植被水文敏感性与气候水文敏感性研究

作者：刘子佩电子科技大学

学位级别：硕士

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基于学段特征推进大中小学思政课深度一体化

思想理论教育导刊 2024年第2期 106-116页

作者：王淑荣王青佩吉林大学马克思主义学院

大中小学思政课一体化建设是一项循序渐进、由浅入深、由深入远的过程。为更好实现习近平新时代中国特色社会主义思想“入脑入心”,思政课要在现有的初步一体化建设成果基础上,实现大中小学思政课深度一体化,这是当前思政课一体化建设... 详细信息

大中小学思政课一体化建设是一项循序渐进、由浅入深、由深入远的过程。为更好实现习近平新时代中国特色社会主义思想“入脑入心”,思政课要在现有的初步一体化建设成果基础上,实现大中小学思政课深度一体化,这是当前思政课一体化建设的当务之急。实现大中小学思政课深度一体化要扎根于学段特征。学生的认知方式、思想动态、价值取向和行为特征等构成了学段特征的基本要素。学段特征是推进大中小学思政课深度一体化的教育基点。思政课教师要在充分尊重和把握学段特征的基础上,依据学段特征开展不同学段的学情分析、开展教材体系向教学体系转化、开展跨学段集体备课,并依据学段特征创新教学方法,从而有效推进大中小学思政课深度一体化。

关键词：思政课学段特征一体化

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数列极限的求解方法探析

楚雄师范学院学报 2024年第3期39卷 77-84页

作者：杨雄袁新全娄底职业技术学院公共课部湖南娄底417000

数列极限的求解是极限学习的基础,针对应用数列极限的定义、数列极限运算技巧及Stolz定理等对数列极限的求解进行探析,发现二个数列极限求解的命题能够解决求解数列极限中的很多问题。列举了几种求解数列极限的方法,为求解数列极限的学... 详细信息

数列极限的求解是极限学习的基础,针对应用数列极限的定义、数列极限运算技巧及Stolz定理等对数列极限的求解进行探析,发现二个数列极限求解的命题能够解决求解数列极限中的很多问题。列举了几种求解数列极限的方法,为求解数列极限的学习提供参考。

关键词：数列极限求解极限 Stolz定理代换法

氧化石墨烯及其分散方法对水泥基材料微观结构和力学性能的影响研究进展

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功能材料 2024年第3期55卷 3023-3034页

作者：王月赵思毅俞佩瑶北京交通大学土木建筑工程学院北京100044

氧化石墨烯(GO)因其出色的性能在改善水泥基材料微观结构、力学性能上均有很好的应用前景。然而,GO的增强效果很大程度上取决于其在水泥基体中的分散性。总结了近年来GO在水泥基材料中的研究成果,重点综述了GO的分散方式、分散机理以及... 详细信息

氧化石墨烯(GO)因其出色的性能在改善水泥基材料微观结构、力学性能上均有很好的应用前景。然而,GO的增强效果很大程度上取决于其在水泥基体中的分散性。总结了近年来GO在水泥基材料中的研究成果,重点综述了GO的分散方式、分散机理以及相应的力学性能改善机理;对比了不同GO分散方式的优缺点,分析了GO分散前后对水泥基材料微观结构和力学性能的影响;提出了目前研究存在的问题,并对未来研究趋势进行展望;旨在为后续GO在水泥基材料中的稳定应用提供参考,以促进制备高效功能化的GO水泥基复合增强材料。

关键词：水泥基材料氧化石墨烯分散微观结构强度机理

基于双向长短期记忆和多层级联注意力的配电网态势感知模型

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计算机应用 2024年第S01期44卷 343-346页

作者：袁新平原野王海燕唐铭云南电网有限责任公司信息中心昆明650000

配电网态势感知的准确性和及时性对保障电网工作的稳定性具有重要意义。针对传统方法中存在模型提取关键特征不显著、对特征的深层关系挖掘不深入和算法鲁棒性较弱等问题,提出一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)和多层级联注意力的配电网... 详细信息

配电网态势感知的准确性和及时性对保障电网工作的稳定性具有重要意义。针对传统方法中存在模型提取关键特征不显著、对特征的深层关系挖掘不深入和算法鲁棒性较弱等问题,提出一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)和多层级联注意力的配电网态势感知模型。首先,利用Bi-LSTM网络捕捉与学习配电网故障因素的浅层语义特征;其次,提出多层级联注意力模块,通过学习不同周期的数据曲线函数,增强模型对数据分布的拟合能力;最后,通过实验验证所提模型的有效性。在全省16个州(市)的电力数据上的实验结果显示,所提模型的平均绝对百分比误差(mAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.04%与20.4,验证了所提模型的有效性。

关键词：态势感知双向循环神经网络多层级联注意力配电网深度学习