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关键词： 鬼子母   揭钵图   护法神   历史源流   本土信仰   印度  

摘要： 一、鬼子母与“揭钵”历史源流。(一)鬼子母形象的由来。鬼子母(Hariti),又称“鬼子母神”,梵文音译为诃利帝母,是佛教中的一位护法神,同时也是“揭钵图”这一图式题材的女性主角。记载表明,鬼子母起源于印度,但与印度本土信仰无关,她是佛教中的女神。

关键词： 乳腺癌   化疗   超声心动图  

摘要： 目的探析超声心动图在乳腺癌患者化疗后心功能评估中的应用价值。方法选择73例行化疗的乳腺癌患者,化疗前后均进行超声心动图检查并比较检查结果,分析超声心动图在乳腺癌患者化疗后心功能评估中的应用价值。结果化疗前后室间隔舒张末期厚度(IVST)与左心室后壁舒张末期厚度(LVPWT)、左心室舒张末期内径(LVDd)、左心室收缩末期内径(LVDs)比较,差异无统计学意义(P>0.05);乳腺癌患者化疗后超声心动图三维参数左心房主动收缩前容积(LAVprep)、左心房舒张末期容积(LAVmax)、左心房收缩末期容积(LAVmin)较化疗前升高(P<0.05)。结论超声心动图可以用于乳腺癌患者化疗后心功能评估,其三维参数变化能够反映心房功能的改变。

关键词： 肺炎支原体肺炎   右心室功能   二维斑点追踪技术   组织多普勒成像   心肌应变   三尖瓣环位移  

摘要： 目的探讨多模态超声心动图评估肺炎支原体肺炎(MPP)儿童右心室功能的应用价值。方法选取2024年1~3月在郑州大学第三附属医院就诊的MPP急性期儿童45例(MPP组)和同期健康儿童50例(对照组),运用二维斑点追踪(STI)技术测定右心室应变参数及三尖瓣环位移(TAD)参数,并应用传统二维超声心动图,频谱多普勒、组织多普勒成像(TDI)等不同超声评估方法进行右心室功能检查。对比两组儿童右心室径线(RVT、RVL)、三尖瓣频谱多普勒参数(TVE、TVA、TVE/A)、肺动脉瓣频谱多普勒参数(PVAT、PV)、三尖瓣环组织多普勒参数(s、e、a、IVCT、ET、IVRT、TDI-Tei指数)、右心室纵向应变参数(RV4CSL、RVFWSL)与TAD参数(T1、T2、Tm%、Tm)。运用Pearson相关性分析法分析MPP组患儿应变参数和TAD参数与心肌酶谱结果的相关性。结果与正常组相比,MPP组TVE和TVA增快、ET缩短、TDI-Tei指数增大(P<0.05),但TVE/A、三尖瓣环e/a与正常组相比差异无统计学意义(P>0.05);右心室纵向应变参数(RV4CSL、RVFWSL)及TAD参数(T1、T2、Tm%、Tm)均较对照组降低(P<0.05);MPP组应变和TAD参数与心肌酶谱结果呈负相关,其中Tm%与LDH,RV4CSL与LDH,Tm%与CK-MB,Tm%与CK,RV4CSL与CK-MB的相关性均较好(r=-0.706、-0.658、-0.664、-0.654、-0.636,P<0.05)。结论MPP患儿右心室整体功能减低,主要为收缩功能受损,舒张功能无影响;STI技术测定右心室应变参数及TAD参数有助于早期发现并量化评价MPP的右心室心肌收缩功能障碍;MPP患儿心肌酶谱水平越高,右心室应变参数及TAD参数越低,其右心室亚临床心肌受损程度越严重。

关键词： 思维导图   以问题为基础的教学法   迷你临床评估练习   呼吸内科   实习教学   教学效果  

摘要： 目的探讨在呼吸内科的实习教学中将思维导图与以问题为基础的教学法(problem-based learning,PBL)相结合的教学效果。方法选取2022年1月―2023年1月在重庆医科大学附属第一医院呼吸内科轮转的96名临床本科专业的实习生,按照随机数字表法分为试验组和对照组,各48名。将接受思维导图联合PBL教学法的48名实习生作为试验组,将接受传统学习教学的48名实习生作为对照组。比较2组的理论考核、实践考核、问卷调查结果和迷你临床评估练习(mini-clinical evaluationexercise,Mini-CEX)评分。结果试验组实习生的理论考核成绩和技能考核成绩为(93.56±2.34)分和(90.29±1.89)分,均高于对照组的成绩[(89.75±2.32)分和(88.50±2.40)分],差异有统计学意义(P<0.001)。试验组实习生在激发学习兴趣、对呼吸系统疾病理解、提高自主学习能力、提高临床思维、提高团队沟通能力、认可教学模式、总体满意度和总评分8个方面的评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。试验组实习生的各项Mini-CEX评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。结论在呼吸内科的实习教学中应用思维导图联合PBL教学法,可以提高实习生的理论考核成绩和技能考核成绩,教学效果显著。

关键词： SRT立方根算法   高基数   商位选择表   硬件算法  

摘要： SRT立方根算法在多媒体、计算机图形学等领域发挥着重要作用。虽然现有算法可通过增加基数以加快计算速度,但仍存在初始化处理缺乏、商位选择表设计复杂及实现困难的问题。研究设计并实现基数为4的SRT立方根算法。首先,提出一种高基数SRT立方根初始化算法,保证后续迭代计算的可执行性;设计基数为4的SRT立方根算法的商位选择表,为商位选择提供必要条件;优化即时转换算法,能够避免转换过程中出现多次进位的情况。其次,基于PyRTL工具改进并实现了上述基数为4的SRT立方根算法,有效缓解了高基数SRT立方根算法困难的问题。最后,与现有基数为2的SRT立方根算法进行对比,以证明该算法的有效性和优越性。

关键词： 亚热带土壤   田间持水量   土壤质地   容重   传递函数  

摘要： 田间持水量(θ_(f))是评估土壤持水性能和农业灌溉管理的重要指标,也是很多水文模型所需的输入变量。直接测量土壤θ_(f)既耗时又繁琐,因此发展用于预测θ_(f)的传递函数(PTF)至关重要。现有的PTF主要是基于热带和温带地区土壤θ_(f)数据开发的,对于亚热带地区土壤的适用性尚不清楚,亟需构建适用于该区域的新PTF。实测了中国典型亚热带地区175个径流小区土壤的θ_(f)值和质地、容重(ρb)、有机质含量(fom)等基本土壤参数,评估了现有主要PTF预测以上土壤θ_(f)的准确性,并采用多元逐步线性回归分析方法构建了适用于我国亚热带土壤的新PTF模型。研究结果表明:11个现有主要PTF总体上低估了亚热带土壤的θ_(f),只有由我国湖南地区土壤发展而来的PTF3模型显示出相对精确的预测结果,其均方根误差(εr)和平均偏差(ε)分别为0.051和-0.024 m^(3)/m^(3);利用175个径流小区土壤数据新构建的PTF模型为θ_(f)=0.502+0.0013fcl-0.115ρb,新模型显示我国亚热带土壤的θ_(f)主要受黏粒含量(fcl)和ρb影响;独立数据集验证显示,新模型预测θ_(f)值的R2为0.48,εr为0.035 m^(3)/m^(3),ε为-0.024 m^(3)/m^(3)。将基于温带和热带土壤开发的PTF应用于亚热带土壤时,预测θ_(f)的效果较差,新模型预测结果优于已有的PTF,且新模型仅需2个基本物理参数fcl和ρb,提高了其适用性。

关键词： 信贷欺诈审核   大规模动态图   分布不平衡   欺诈伪装   图神经网络  

摘要： 信贷欺诈审核是金融欺诈检测领域的研究热点与难点,尤其是大规模金融信贷交易场景下的欺诈检测问题。然而,信贷欺诈审核过程中的欺诈者类节点数量分布极不平衡和欺诈者节点伪装自身问题一直是其所面临的重要挑战。基于此,面向大规模互联网金融信贷动态图提出融合重构子图选择和强化邻域过滤的图神经网络(RSRF-GNN)模型,以提高信贷欺诈审核的有效性。该方法从数据角度定义欺诈者数量分布不平衡和欺诈伪装问题。依据节点类别和出入度信息设计重构平衡子图选择模块以解决欺诈者数量分布不平衡问题。针对欺诈伪装问题,设计动态过滤邻域节点嵌入的邻域过滤模块。设计了边聚合模块聚合中心节点的邻域边嵌入,进一步提高中心节点邻域嵌入信息表达效果。为验证RSRF-GNN模型的有效性,在真实数据集DGraph-Fin上进行实验,结果表明RSRF-GNN模型在有效性方面比现有模型有较大提升。RSRF-GNN模型在AUC上提高了5~8个百分点,AP分数表现提高了18~29个百分点,模型性能优势显著。

关键词： 会话推荐   图同构网络   混合阶残差门控图神经网络   对比学习  

摘要： 基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量,有效融合全局和局部信息,解决图神经网络善于捕获节点之间的局部连接而忽略全局信息的问题,并通过门控融合函数聚合用户的长短期兴趣以更好地捕捉用户兴趣的动态变化。使用混合阶门控图神经网络对位置嵌入向量进行处理以捕获用户长时间后重新交互所反映出的用户意图,并在此基础之上添加残差模块,解决深层网络的退化问题。将未去噪和去噪后的用户长期兴趣表示进行对比学习,缓解了数据稀疏和噪声干扰的问题。在Tmall和RetailRocket两个数据集上进行多次实验,并与先进基线模型进行比较,结果表明该模型在Tmall数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了3.26%和10.33%,在RetailRocket数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了0.55%和2.57%,证明了GIHR-GNN模型的有效性。

关键词： 有理Bézier曲线   权因子   混合权函数   toric退化  

摘要： 权因子是调整有理Bézier曲线形状的重要手段。当单个权因子趋于无穷时,有理Bézier曲线趋向于相应的控制顶点。已有研究表明,当所有权因子都以幂函数或指数函数形式趋于无穷时,有理Bézier曲线的极限曲线为其正则控制曲线。基于此,提出了一个新模型,结合幂权函数与指数权函数的转换关系,定义了具有混合权函数的有理Bézier曲线的正则控制曲线;结合toric退化理论,证明了当所有权因子都以混合函数形式趋于无穷时,有理Bézier曲线的极限曲线恰为其正则控制曲线;最后通过实例验证了结论的正确性。

关键词： 大语言模型   子图生成   分步推理  

摘要： 大语言模型(LLM)自问世以来在各种任务中取得了显著的成功,尤其是在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中的卓越表现,它们的应用也迅速扩展到了更多复杂的任务中。尽管LLM在多种任务中展现了强大的能力,但在需要深入推理和逻辑推导的任务场景中,它们仍然面临显著的挑战。由于模型训练过程中依赖大量的文本数据,往往难以全面涵盖所有领域的专业知识,导致LLM在处理特定领域问题时容易产生“幻觉”问题,即输出不准确或与实际知识不符的答案。该问题可以通过在大语言模型推理中引入外部知识图谱(KG)来辅助解决。提出基于外部子图生成的大模型分步增强推理框架(SbSER)。通过生成清晰的子图Schema引导大模型完成准确的语义解析以完成问题到逻辑查询语句的转换,将知识三元组导入图数据库中以完成准确的知识查询,通过采用直接查询推理和联合推理两种推理方式实现问题的最终增强推理输出。实验表明,提出的SbSER在多个数据集上取得优异结果,显著提升了LLM在解决复杂问题上的能力。