检索结果-南通市图书馆

城市地下综合管廊项目建设管理研究——以苏州为例

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项目管理技术 2019年第8期17卷 57-61页

作者：马梦薇苏州大学

城市地下综合管廊项目建设是新型市政基础设施建设的重要内容,对于减少道路开挖、改善城市景观,延长管线使用年限,节省管线维修费用等具有重大意义。苏州自2011年建成江苏省内第一条综合管廊起,管廊建设事业不断发展,在管理体制、费用... 详细信息

城市地下综合管廊项目建设是新型市政基础设施建设的重要内容,对于减少道路开挖、改善城市景观,延长管线使用年限,节省管线维修费用等具有重大意义。苏州自2011年建成江苏省内第一条综合管廊起,管廊建设事业不断发展,在管理体制、费用分摊、运营维护、监督考核等综合管廊项目建设的重难点方面形成了自己独特的运行模式,总结苏州综合管廊项目建设方面的若干经验,可以为其他地区综合管廊项目的建设提供新的思路。

关键词：综合管廊管理体制费用分摊

护理本科专业课课程思政教学评价指标体系的构建

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护理学杂志 2022年第1期37卷 6-10页

作者：马孟伟王茜金莉张翮蚌埠医学院护理学院安徽蚌埠233030 山东女子学院社会与法学院蚌埠医学院马克思主义学院安徽蚌埠233030

目的构建护理本科专业课课程思政教学评价指标体系,为客观评价护理本科专业课课程思政教学质量、指导课程思政教学开展提供参考。方法设计指标体系初稿,运用德尔菲法对20名专家进行2轮函询,采用层次分析法确定指标权重。结果 2轮函询专... 详细信息

目的构建护理本科专业课课程思政教学评价指标体系,为客观评价护理本科专业课课程思政教学质量、指导课程思政教学开展提供参考。方法设计指标体系初稿,运用德尔菲法对20名专家进行2轮函询,采用层次分析法确定指标权重。结果 2轮函询专家积极系数均为100%;专家权威系数为0.858;2轮函询后一、二、三级指标专家意见协调系数分别为0.327、0.304、0.311。护理本科专业课课程思政教学评价指标体系包含5个一级指标(目标定位、师资队伍、课程资源、教学实施、教学效果)、12个二级指标和45个三级指标。结论护理本科专业课课程思政教学评价指标体系具有较好的可靠性和实用性,可作为客观评价课程思政教学质量的工具。

关键词：护理本科课程思政教学评价指标体系德尔菲法层次分析法

影像组学在乳腺癌分子分型中的应用现状及研究进展

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国际医学放射学杂志 2020年第4期43卷 452-456页

作者：马梦伟秦耿耿陈卫国(审校) 南方医科大学南方医院放射科广州510515

影像组学通过提取并分析不同成像中肿瘤的灰度直方图特征、形态特征等肉眼无法识别的特征以量化肿瘤异质性,目前已广泛应用于乳腺癌的诊断与鉴别诊断、生物学行为评价以及预后评估等方面,尤其在术前无创性评估乳腺癌的分子分型方面显示... 详细信息

影像组学通过提取并分析不同成像中肿瘤的灰度直方图特征、形态特征等肉眼无法识别的特征以量化肿瘤异质性,目前已广泛应用于乳腺癌的诊断与鉴别诊断、生物学行为评价以及预后评估等方面,尤其在术前无创性评估乳腺癌的分子分型方面显示出极大的潜能。就影像组学在乳腺癌分子分型中的研究进展予以综述。

关键词：乳腺癌分子分型影像组学数字乳腺X线摄影超声磁共振成像

基于X线及超声乳腺影像报告和数据系统构建机器学习模型预测乳腺癌分子分型

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中国医学影像技术 2020年第12期36卷 1814-1819页

作者：马梦伟秦耿耿徐维敏刘仁懿文婵娟曾辉陈卫国南方医科大学南方医院放射科广东广州510515

目的观察基于X线及超声的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)选取影像学特征构建的机器学习模型预测乳腺癌分子分型的可行性。方法回顾性分析200例经病理的浸润性乳腺癌,根据免疫组织化学结果分为Luminal组(n=109)与非Luminal组(n=91),组... 详细信息

目的观察基于X线及超声的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)选取影像学特征构建的机器学习模型预测乳腺癌分子分型的可行性。方法回顾性分析200例经病理的浸润性乳腺癌,根据免疫组织化学结果分为Luminal组(n=109)与非Luminal组(n=91),组内按7∶3比例随机分为训练亚组及测试亚组。采集11个临床信息,并提取24个影像学特征,建立4种机器学习模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型预测不同分子分型乳腺癌的效能,比较各模型曲线下面积(AUC)的差异。结果测试组随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)、逻辑回归(LR)及支持向量机(SVC)模型判断不同分子分型乳腺癌的敏感度分别为74.10%、74.10%、77.80%和70.40%,特异度分别为63.60%、51.50%、57.60%和60.60%,准确率分别为68.30%、61.70%、66.70%和65.00%;其中RF模型判断Luminal型与非Luminal型乳腺癌的AUC值最大(AUC=0.70,P0.05)。结论 RF模型预测不同分子分型乳腺癌的效能较好。

关键词：乳腺肿瘤人工智能乳腺影像报告和数据系统体层摄影术 X线计算机超声检查

基于层次分析法的护理本科专业课“课程思政”教学评价指标权重研究

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蚌埠医学院学报 2024年第5期49卷 690-694页

作者：马孟伟王茜金莉张翮蚌埠医科大学护理学院安徽蚌埠233030 山东女子学院社会与法学院山东济南250300 蚌埠医科大学马克思主义学院安徽蚌埠233030

目的:探讨护理本科专业课“课程思政”教学评价指标权重,为护理本科专业课“课程思政”教学建设提供依据和方向。方法:在通过德尔菲法获得数据资料的基础上,采用层次分析法建立层次结构模型,利用Yaahp10.3辅助软件依据专家对指标的重要... 详细信息

目的:探讨护理本科专业课“课程思政”教学评价指标权重,为护理本科专业课“课程思政”教学建设提供依据和方向。方法:在通过德尔菲法获得数据资料的基础上,采用层次分析法建立层次结构模型,利用Yaahp10.3辅助软件依据专家对指标的重要性赋值均数确定Satty标度,构建判断矩阵,确定护理本科专业课“课程思政”教学评价指标权重值。结果:目标理念、师资队伍、课程资源、教学实施、教学效果5个一级指标的权重值分别为0.306、0.078、0.104、0.306、0.206,同时确定了12个二级指标和45个三级指标的权重值。各层级指标判断矩阵的一致性比例均<0.100,逻辑一致性较好。结论:利用层次分析法确定的护理本科专业课“课程思政”教学评价指标权重科学、合理,可为护理本科专业课“课程思政”教学建设提供理论指导与实践借鉴。

关键词：护理教学课程思政教学评价指标权重

Gyroid Triply Periodic Minimal Surface Lattice Structure Enables Improved Superelasticity of CuAlMn Shape Memory Alloy

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Acta Metallurgica Sinica(English Letters) 2024年第6期37卷 1047-1065页

作者： mengwei Wu Chunmei ma Ruiping Liu Huadong Fu Department of materials Science and Engineering China University of Mining and Technology(Beijing)Beijing100083China Institute for Advanced materials and Technology University of Science and Technology BeijingBeijing100083China

Improving the shape memory effect and superelasticity of Cu-based shape memory alloys(Smas)has always been a research hotspot in many *** work systematically investigates the effects of Gyroid triply periodic minimal surface(TPMS)lattice structures with different unit sizes and volume fractions on the manufacturing viability,compressive mechanical response,superelasticity and heating recovery properties of CuAlMn *** results show that the increased specific surface area of the lattice structure leads to increased powder adhesion,making the manufacturability proportional to the unit size and volume *** compressive response of the CuAlMn Smas Gyroid TPMS lattice structure is negatively correlated with the unit size and positively correlated with the volume *** superelastic recovery of all CuAlMn Smas with Gyroid TPMS lattice structures is within 5%when the cyclic cumulative strain is set to be 10%.The lattice structure shows the maximum superelasticity when the unit size is 3.00 mm and the volume fraction is 12%,and after heating recovery,the total recovery strain increases as the volume fraction *** study introduces a new strategy to enhance the superelastic properties and expand the applications of CuAlMn Smas in soft robotics,medical equipment,aerospace and other fields.

关键词： Shape memory alloys Superelasticity Gyroid triply periodic minimal surface(TPMS)lattice structure Selective laser melting(SLM)

基于影像特征建立乳腺癌腋窝淋巴结转移机器学习预测模型

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国际医学放射学杂志 2023年第3期46卷 255-260页

作者：吴泽琪马梦伟刘仁懿曾凤霞陈卫国秦耿耿南方医科大学南方医院放射科广州510515

目的探索乳腺癌原发灶的X线及超声征象术前无创预测腋窝淋巴结(ALN)转移的价值。方法回顾性收集320例经病理证实为浸润性乳腺癌女性病人的临床及影像资料。根据ALN病理结果是否有转移灶,将病人分为ALN阳性组(154例)和阴性组(166例)。数... 详细信息

目的探索乳腺癌原发灶的X线及超声征象术前无创预测腋窝淋巴结(ALN)转移的价值。方法回顾性收集320例经病理证实为浸润性乳腺癌女性病人的临床及影像资料。根据ALN病理结果是否有转移灶,将病人分为ALN阳性组(154例)和阴性组(166例)。数据集以8∶2的比例随机分为训练集(256例)和测试集(64例)。提取乳腺癌原发灶的全视野数字化乳腺X线摄影(FFDM)和超声(US)影像征象,选择最优算法分别构建基于FFDM、US征象以及两者联合的ALN转移预测模型,根据受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型效能并选取最优模型。采用SHAP可解释技术可视化最优模型决策过程,解析乳腺癌ALN转移的影像预测因子。2组病人FFDM和超声影像征象比较采用mann-Whitney U检验、卡方检验或Fisher确切概率检验。采用Delong检验比较各模型的AUC。结果基于FFDM、US以及联合特征构建的3种模型,其AUC值有递增趋势,但AUC差异均无统计学意义(均P>0.05)。SHAP可解释技术显示,乳腺癌ALN转移的前5个重要影像预测因子包括2个US征象(肿块最大径、强回声光点)以及3个FFDM征象(皮肤增厚、乳头回缩、乳腺密度散在纤维腺体类)。其中,US显示肿块较大、FFDM上表现为皮肤增厚或乳头回缩时,模型更倾向于预测ALN转移为阳性;而在US上未发现强回声光点或在FFDM上乳腺腺体类型表现为散在纤维腺体类时,模型更倾向于预测ALN阴性。结论基于FFDM及US征象构建的可解释机器学习模型能较好地预测乳腺癌ALN转移,有望成为术前无创预测乳腺癌ALN转移的新手段。

关键词：乳腺肿瘤淋巴转移乳腺X线摄影术超声检查机器学习

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machine learning-assisted efficient design of Cu-based shape memory alloy with specific phase transition temperature

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International Journal of Minerals,Metallurgy and materials 2024年第4期31卷 773-785页

作者： mengwei Wu Wei Yong Cunqin Fu Chunmei ma Ruiping Liu Department of materials Science and Engineering China University of Mining&Technology(Beijing)Beijing 100083China Institute for Advanced materials and Technology University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China

The martensitic transformation temperature is the basis for the application of shape memory alloys(Smas),and the ability to quickly and accurately predict the transformation temperature of Smas has very important practical *** this work,machine learning(ML)methods were utilized to accelerate the search for shape memory alloys with targeted properties(phase transition temperature).A group of component data was selected to design shape memory alloys using reverse design method from numerous unexplored *** modeling and feature modeling were used to predict the phase transition temperature of the shape memory *** experimental results of the shape memory alloys were obtained to verify the effectiveness of the support vector regression(SVR)*** results show that the machine learning model can obtain target materials more efficiently and pertinently,and realize the accurate and rapid design of shape memory alloys with specific target phase transition *** this basis,the relationship between phase transition temperature and material descriptors is analyzed,and it is proved that the key factors affecting the phase transition temperature of shape memory alloys are based on the strength of the bond energy between *** work provides new ideas for the controllable design and performance optimization of Cu-based shape memory alloys.

关键词： machine learning support vector regression shape memory alloys martensitic transformation temperature

Li Ion Exchanged a-MnO2 N anowires as Efficient Catalysts for Li-O2 Batteries

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Chemical Research in Chinese Universities 2020年第6期36卷 1261-1264页

作者： ma Jie ZHANG Yu YUAN mengwei NAN Caiyun College of Chemistry Beijing Normal UniversityBeijing 100875P.R.China

Due to the limited energy densities,which could be achieved by lithium-ion cells,Li-O2 batteries,which could provide a promising super energy storage medium,attract much attention *** its high activity,high storage and low cost,Mn-based oxides have shown versatile application in various *** enhance the cyclability of Li-O2 batteries,here,we synthesized a kind of a-MnO2 nanowires as a bifunctional catalyst for Li-O2 *** particular structure of a-MnO2 reduces the mass transfer resistance of the battery,and the MnO2 nanowires were ion ex-changed by saturated lithium sulfate solution so as to further improve the performance of the *** exchanged a-MnO2 catalyst showed a high discharge specific capacity(6243 ma·h/g at a current density of 200 ma/g)and signifi-cantly improved the cyclability up to the 55th cycle(200 ma/g with capacity of 1000 ma h/g).The results show that the Li ion exchange method is a promising strategy for improving the performance of MnO2 catalyst for Li-O2 batteries.

关键词： MnO2 nanowire Electrocatalyst lon exchange Li-O2 battery