企业可持续发展评价指标体系和评价方法的初探

简要介绍了企业可持续发展和企业可持续发展评价的基本内涵。对我国企业可持续发展评价的研究工作进行了回顾,在此基础上提出了一套企业可持续发展评价指标体系以及运用主成分分析法进行企业可持续发展评价的建议。     

基于最大最小爬山算法的肺癌预后模型

利用最大最小爬山算法构建肺癌患者的预后模型,指导肺癌预后评价。以SEER(surveillance, epidemiology, and end results)数据库中2008年至2014年期间被确诊为肺癌的患者组成数据集,首先利用卡方检验、Logistic回归分析方法对数据集中的变量进行特征选择;然后,在训练集上利用最大最小爬山算法建立肺癌患者的预后模型,并在测试集上对患者进行5年后生存情况预测;最后,选择Logistic回归、人工神经网络、决策树、支持向量机方法和本研究模型在测试集上进行分类实验对比。最终结果显示本研究模型对肺癌患者5年后生存情况的预测准确率高于其他方法。     

基于生命周期管理的危险废物物流信息管理系统研究

针对我国危险废物转移运输过程监管和危险废物集中处置设施管理不完善的现实问题,本研究在提出基于生命周期管理理念的危险废物物流信息管理业务流程的基础上,建立了危险废物二维码＋RFID配合便携式掌机的物流信息智能化识别和采集模式、RFm远距离读卡器＋高频有源RnD标签的危险废物储存库实时定位监控模式,构建了危险废物物流信息管理系统,实现了危险废物的收集,运输和处置全流程的智能化、数字化管理。该系统提高了危险废物的物流信息管理效率,有助于降低危险废物转移过程中的环境风险,具有较好的应用前景。     

深度子领域迁移学习：一种细粒度主动迁移视角

迁移学习能以相关领域中的标注数据为基础，提升目标领域的学习效果。当领域间的数据分布差异很大时，会导致严重的负迁移问题。如何充分捕获源域和目标域之间的相似性，进一步挖掘更多有效信息，最终提高目标域的预测精度，是一个值得探索的问题。该文从细粒度主动迁移的视角，提出一种深度子领域迁移学习(Deep subdomain transfer learning, DSTL)算法，能迭代优化源域和目标域之间的相似性，提升模型预测性能。该文首先提出一种伪标签生成策略，对所有样本进行子领域的划分；制定中心+边缘的主动查询策略，获得关键代表性实例的真实标签；设计一种迭代分布优化策略，实现源域和目标域的子领域对齐，避免负迁移。将DSTL算法与传统迁移学习算法以及当前最新的深度迁移学习算法在主流的基准数据集上进行了测试。统计分析的结果表明，该文所提算法能实现性能的有效提升，扩大模型在实际应用中的适用范围。     

变频技术在锅炉引风机上的应用

变频技术的产生和发展解决了锅炉运行中控制的难题,不仅节约能源,降低运行成本,同时使锅炉对大气的污染大大减轻,司炉工强度大大改善,也为实现自动化控制提供了良好的帮助。     

肝细胞癌的CT和MRI研究进展

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)是世界上第六大常见癌症。计算机断层扫描(computed tomography, CT)和磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)是目前可实现HCC无创诊断的最佳成像技术。成像在HCC的早期检测、准确分期和规划管理策略中发挥着至关重要的作用。根据近年来国内外公开发表的相关文献，分析传统肝脏CT成像和MRI成像的优缺点，并对一些成像模式如双能CT、灌注CT、基于人工智能的方法、磁共振弥散加权成像、弹性成像、灌注加权成像、扩散峰度成像以及波谱成像的原理、优缺点和临床研究进展等进行系统概述，为进一步推进HCC的诊疗提供一定的参考。     

首个降低胆固醇的siRNA药物——Inclisiran

血脂异常可以引起多种疾病，临床上大多采用他汀类药物来降低低密度脂蛋白胆固醇(Low density lipoprotein-cholesterol, LDL-C)浓度，但部分患者应用后仍不能使LDL-C浓度降到正常水平.Inclisiran是前蛋白转化酶枯草溶菌素9(Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9,PCSK9)的特异性小干扰RNA(Small interfering RNA,siRNA),可阻止PCSK9信使RNA的翻译，从而降低蛋白质浓度和LDL-C浓度，可治疗动脉粥样硬化和高胆固醇血症等心血管疾病，在临床上还可与他汀类药物联合使用来增强疗效.ORION临床开发计划有部分试验还在进行，主要对其安全性及对心血管结局的改善能力进行评估.本文主要对Inclisiran的临床药理学、临床试验、不良事件和联合用药等进行综述，希望为Inclisiran临床应用提供支持.