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关键词： 图题   自明性   主题明确   图意   看图   总体趋势   正文  

摘要： 1、图的基本要求(1)图应主题明确,具有进一步说明和补充文字的功能,可用于强调事物的性状或参数变化的总体趋势,或者提供实证。图的内容不要与正文文字、表格内容重复。图的性质应与资料性质匹配。(2)图应有“自明性”,即只看图、图题、图文或图例,不阅读正文就可理解图意。

关键词： 深度图聚类   无监督学习   特征信息整合   模块最大化   聚类自训练  

摘要： 图聚类的目的在于发现网络的社区结构。针对目前聚类方法无法很好地获取网络深层潜在社区信息,且不能对特征进行合适的信息整合导致节点社区语义不清晰的问题,提出了一种路径掩码自编码器引导无监督属性图节点聚类模型(Path-Masked Autoencoder Guiding Unsupervised Attribute Graph Node Clustering, PAUGC)。该模型通过对网络进行随机路径掩码后使用自编码器来深度挖掘网络拓扑结构,从而获得良好的全局结构语义信息,利用规范性方法来对特征进行信息整合,使节点特征能够更好地表征特征的类别信息。此外,模型结合模块最大化来抓取整个图中的底层社区群落信息,目的在于更合理地将其融合到低维度节点特征中。最后通过自训练聚类来不断迭代优化更新聚类表示以获得最终的节点特征。通过在8个基准数据集上与11种经典方法进行大量实验对比,证明了PAUGC的有效性。

关键词： 24 h动态心电图   心肌损伤标志物   肺炎支原体肺炎   心肌损伤评估  

摘要： 目的探究24 h动态心电图联合心肌损伤标志物在肺炎支原体肺炎患儿心肌损伤评估中的应用效果。方法回顾性分析2023年1—12月福建医科大学附属泉州第一医院收治的98例肺炎支原体肺炎患儿,全部患儿均接受24 h动态心电图以及心肌损伤标志物指标检测,根据患儿心肌损伤程度划分为无/轻度心肌损伤组(39例)和中/重度心肌损伤组(59例),统计2组患儿24 h微伏级T波电交替(microvolt T wave alternans,MTWA)水平、碎裂QRS波(fragmented QRS complex,fQRS)病例数和心肌损伤标志物指标[氨基末端脑利钠肽前体(N-Terminal pro-brain natriuretic peptide,NT-proBNP)、肌酸激酶同工酶(creatine kinase isoenzyme,CK-MB)、心肌肌钙蛋白Ⅰ(cardiac troponinⅠ,cTnI)]水平。使用受试者工作特征曲线(receiver operation characteristic curve,ROC)评估上述指标应用于肺炎支原体肺炎患儿心肌损伤严重程度预测中的效果。结果中/重度心肌损伤组出现fQRS的病例数显著高于无/轻度心肌损伤组(P<0.05);中/重度心肌损伤组MTWA水平显著高于无/轻度心肌损伤组(P<0.05);中/重度心肌损伤组NT-proBNP、CK-MB、cTnI水平显著高于无/轻度心肌损伤组(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,24 h动态心电图联合心肌损伤标志物应用于肺炎支原体心肌损伤评估的曲线下面积(area under curve,AUC)和灵敏度高于单独应用的评估结果(P<0.05)。结论24 h动态心电图联合心肌损伤标志物在肺炎支原体肺炎患儿的心肌损伤评估中具有较高的临床应用价值,值得临床推广。

关键词： 中成药   脑出血   临床研究   证据图  

摘要： 运用证据图系统检索与梳理口服中成药治疗脑出血(intracerebral hemorrhage,ICH)的临床研究证据,了解该领域现有证据分布及质量。通过检索中国知网(CNKI)、万方(Wanfang)、维普(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、PubMed、Web of Science、EMbase、Cochrane Library数据库,建库至2024年7月5日发表的相关文献,采用图、表结合文字形式展示数据分布特征。共检索到35种中成药,纳入261篇文献,将中成药的基本信息、发文趋势、中医证型、干预措施、结局指标等进行对比和分析,并对文献方法学质量进行评价。结果显示,治疗ICH的中成药临床定位宽泛;未充分体现中医优势与特色;安全性信息尚不完善;结局指标评价方面评价标准不统一,对认知功能、心理学方面关注略显不足;文献方法学质量较低。建议在今后的临床研究中,规范试验设计,突出中医特色;将中医证候评价作为重要结局指标,并统一评价标准,多关注患者认知功能与心理学情况;建议治疗ICH中成药的上市许可持有人按照国家药品监督管理局相关要求,规范临床定位,修订完善说明书中安全性信息;提高医保目录中甲类中成药占比,合理配置有限的医疗资源。

关键词： 长江下游   滩涂湿地   功能性状   土壤因子   适应策略  

摘要： 植物功能性状是植物响应外界环境变化的外在表达,反映了植物对生长环境的生态适应策略。探究长江下游滩涂湿地植物功能性状及其与环境之间的关系,有助于理解区域尺度上滩涂湿地植物的生态适应性和资源利用策略,对于长江流域湿地植被的恢复与重建具有重要意义。以长江安庆段流域为研究区域,选取了滩涂湿地17种代表性植物的14个功能性状指标,旨在探究滩涂湿地植物功能性状特征及其对环境因子的响应。结果表明:(1)滩涂湿地植物功能性状变异程度不同,变异系数最大为叶片组织密度(CV=361.39%),最小为相对叶绿素含量(CV=21.75%),平均变异幅度为106.55%。(2)叶性状间、茎性状间以及茎-叶性状间具不同程度的相关性。其中,叶性状间相关性较大,叶长与叶宽、叶干重、相对叶绿素含量、叶周长间均为极显著正相关(P<0.01)。茎干物质含量与叶长、叶厚度、叶面积和叶组织密度为显著负相关相关(P<0.05),而与叶周长显著正相关;小枝组织密度与叶干物质含量、叶长、叶厚度为显著负相关(P<0.05)。(3)RDA分析表明,铵态氮、速效磷、土壤容重、有机质、全磷、pH和速效钾是影响滩涂湿地植物适应策略的关键土壤因子。综上,长江下游滩涂湿地典型植物功能性状变异丰富及差异显著,但可通过形成一定的性状组合的策略以及与环境因子间的相互作用以提高对环境变化的适应性。

关键词： 日志异常检测   日志分析   图神经网络   混合特征提取   数据不平衡  

摘要： 针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性,导致异常检测准确率低的问题。提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。构建混合日志图构建模块,通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构,增强日志特征间的关联性,并采用日志图构建模块构建日志图,有效保留空间结构特征。设计平衡日志图生成模块,解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。采用图日志异常检测模块进行异常检测。使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证,实验结果表明,F1 score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题,充分考虑日志数据特征的关联性,而且有效降低了漏检率。

关键词： 核心素养   历史课堂   教学信息   创新育人   思维导图   智慧应用   初中生学习   品质感  

摘要： 核心素养理念开启了初中历史课堂创优争先、智慧育人的新时代起点,教师着意优化教学设计的科技感、教学信息的品质感,助力生命跃升。为了促进核心素养理念的高效落实,教师精心研讨核心素养理念对历史教学的要求,全面总结思维导图在历史教学中的智慧应用策略,加速初中生学习进步、课程发展。因此,思维导图能够成为核心素养理念落实于历史课堂的创新育人基石。

关键词： 普通本科   价值体系   退学   高考   理工科   高校   生命体验  

摘要： “18岁考上‘985’,22岁从‘985’理工科退学,24岁重新高考,25岁在普通本科读文学”,知道孙涵(化名)经历的人中,不少人觉得他“亏了”。毕竟在就业市场上,“985”有光环,而年轻也是求职的优势。但孙涵自己清楚,人生才刚刚开始,“外部的价值体系,无法提供任何真切的生命体验”。事实上,像孙涵这样从“985”高校退学的人不在少数。

关键词： 岸线保护和利用规划   形势分析   划分   生态环境  

摘要： 河湖岸线是生态保护和经济发展重要基石,岸线具有供水、防洪、灌溉、经济发展等功能,河湖管理工作主要包括管理区域划分、岸线保护、利用规划、水利基础规划等编制内容。本文研究喀什吐曼河岸线保护和利用规划内容,通过系统分析吐曼河岸线保护和利用规划现状、利用形式,科学制定规划方案,合理分析环境影响,综合提出有效建议,为岸线保护与利用规划研究与实施提供重要参考。

关键词： 关系抽取   图推理   路径推理   证据增强   图注意力机制   多头注意力机制  

摘要： 针对生物医学文献句式冗长、实体密集从而导致关系抽取复杂度高、难度大的问题,提出一种证据路径增强的图推理框架(EPE-GR)。首先建立一种引入结构化偏差的图注意力机制(B-GAT)增强图推理中信息聚合的指向性,结合提及级和实体级图建模学习全局交互特征和局部依赖信息;其次使用启发式搜索聚焦证据句子,同时构建一种基于掩膜多头注意力(MMHA)机制的路径推理结构,强化非邻居证据句子之间的相关性并缓解细粒度证据编码带来的复杂度剧增的问题;最后协同全局、局部和路径推理预测实体之间的语义关系。与已有方法相比,EPE-GR在药物-突变相互作用(DMI)数据集和化学物质诱导疾病(CDR)数据集上都获得了最佳的性能,前者在二分类和多分类任务的设定下相比次优方法准确率分别提高了5.65和5.13百分点,后者F1值提高了2.85百分点,证明所提方法是一个有效的生物医学文档级关系抽取方法且具有较好的泛化能力。此外,通过进一步的实验表明所提出的关系依赖建模和证据路径推理机制能够有效提升模型推理句间关系的能力。