寒冷地区老年心血管病患者冬季护理研究

目的探讨寒冷地区老年心血管病患者冬季护理方法.方法对照组45例老年心血管病患者冬季进行正常护理,观察组45例患者除正常护理外,还行饮食护理、心理护理和生活护理,比较两组患者的护理效果.结果观察组45例患者行冬季护理后,住院满意度为97%,平均住院时间为12 d,3个月内再次入院率为45%,出现脑出血1例,无死亡病例;对照组45例患者行冬季护理后,住院满意度为61%,平均住院时间为16 d,3个月内再次入院率为70%,出现脑出血3例,高血压进展为心梗6例,死亡5例.结论寒冷地区冬季对老年心血管病患者的护理除正常护理外,还要加强饮食护理、心理护理和生活护理,这样可降低老年患者的再次入院率,提高患者生活质量.     

基于自适应虚拟电阻的低压微电网多阻性逆变器下垂控制策略

低压微电网线路阻抗以阻性为主的特点,影响了下垂控制策略的性能。为解决问题,首先通过电压、电流双闭环控制参数将逆变器等效输出阻抗设计成阻性,然后引入虚拟电阻,改善线路参数,以适应P-V、Q-f下垂控制。逆变器加入虚拟电阻之后,削减了功率之间的强耦合;但系统电压降落也会大为增加。因此,给虚拟电阻增加自适应环节,使其取值随母线电压幅值波动不断地调整,因而能够减小母线电压偏差,保证系统的稳定运行,提高微电网的供电质量;并有效抑制系统环流。最后,通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,仿真结果验证了所提控制方法的正确性和有效性。     

不同种类生物基增塑剂的制备及增韧聚乳酸研究进展

聚乳酸（PLA）是一种具有优异机械强度、可再生和生物降解的热塑性聚酯,已经发展成为极具竞争力、最有可能取代石油基聚合物的新型材料,但是由于PLA固有的脆性严重阻碍了在工业领域的广泛应用.增塑剂可以提高聚合物材料的可加工性和韧性.当前常用的邻苯类增塑剂会对人体健康和生态环境产生不良影响,越来越多的国家和机构限制了其使用范围.因此通过添加生物基增塑剂来共混增韧PLA,并尝试扩展其应用是当前的研究热点.综述了最近几年植物油类、柠檬酸类、糖类衍生物等生物基增塑剂的制备及其改性PLA的研究进展,比较了几类增塑剂的优缺点,并分析了几类增塑剂的增韧效果及在增韧PLA过程中存在的问题.最后展望了PLA增韧需要重点解决的问题,以期得到性能更为优异的生物基增塑剂.     

股权溢价的驱动因素和传导机制研究:基于中国股票市场的证据

本文基于中国股票市场数据研究了股权溢价的主要驱动因素及其对股权溢价变动的传导机制问题.我们的主要发现如下:1)产出差、通货膨胀率和投资者情绪冲击对股权溢价有统计显著的动态影响,而利率冲击对股权溢价的影响比较有限; 2)这些冲击对股权溢价的变动具有一定的状态依赖效应,产出差冲击在经济衰退时期对股权溢价的影响更大,而CPI、情绪和货币政策冲击在经济扩张时期的影响更大; 3)这些因素冲击对股权溢价的解释能力主要来源于对预期收益的解释能力,而来源于对现金流消息和折现率消息的解释能力相对较小; 4)市场情绪冲击对股权溢价的变动有最大的解释能力,因此充分发掘投资者情绪变化信息更有可能提高短期股权溢价预测的效果.我们的研究揭示了经济基本面、市场情绪和货币政策冲击对股权溢价的动态影响和传导机制,可以为预测模型的构建和投资决策提供有价值的指导.     

氢冶金的发展历程与关键问题

在“双碳”(碳达峰碳中和)战略背景下,以氢代碳的氢冶金成为钢铁企业优化能源结构和工艺流程、实现绿色低碳可持续发展的有效途径之一。以《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》的通过为时间节点,梳理和追溯了氢冶金的发展历程。从“以煤代焦、以气代焦”到“以氢代碳、以氢减碳”,铁矿石冶炼工艺由以减少焦炭和焦煤依赖为初衷,转变为以降低碳排放为重心,再到以净零碳排放为最终目标,逐渐形成高炉富氢冶炼和全氢直接还原工艺两大技术路线。从目前中国钢铁生产结构以及降碳目标来看,长流程产钢量占90%,高炉炼铁碳排放占比大、基数大。高炉低碳冶炼是规模化实现中国钢铁工业低碳的重要路径,而高炉富氢冶炼对“双碳”过渡时期的炼铁工业应用具有重要意义。从未来钢铁行业发展及能源结构转变来看,全氢直接还原工艺是实现钢铁行业净零碳排放的重要路线。发展氢冶金的关键问题包括如何解决绿色经济化制氢和安全规模化用氢。     

基于Hausdroff距离的扩展模糊数相似性测度

提出了一种新的度量扩展模糊数相似性的新方法．在分析了现有几种相似性测度原理的基础上,指出了它们的不足之处,通过将每个扩展模糊数当作图像样本,并引入了模式识别领域中Hausdroff距离,构造了新的相似性测度公式．多组数值算例表明,该方法可以有效地度量扩展模糊数之间的相似性．     

基于互信息的鲁棒跨域推荐系统

由于大量新用户和新产品的出现,跨域推荐系统已经成为解决推荐系统冷启动问题的关键。然而,现有的跨域推荐系统都假设其训练数据中不存在任何的错误标注,但是在现实情况下,该假设很难得到满足,这就导致了跨域推荐系统在相当多的真实推荐场景下的表现很难令人满意。为了减少现实情况下错误标注对跨域推荐系统的影响,提高真实推荐场景下跨域推荐系统推荐结果的准确性,本文提出了一种基于互信息的鲁棒跨域推荐系统,该推荐系统由域分离网络和互信息鲁棒风险两个模块构成。域分离网络模块很好地解决了源域与目标域差异的问题;在互信息鲁棒风险模块中,提出了一个基于互信息的风险函数来过滤掉数据中的错误标注,使用该风险函数所训练出的跨域推荐系统可以很好地处理训练数据中存在的错误信息,使跨域推荐系统能更好地应用在各种真实的推荐场景下。本文采用对比试验的方法,在真实的数据集上将所提出的方法与几种现有的推荐方法进行了比较,试验表明,现有的推荐方法在现实情况下很难不受到错误标注的影响,而本文提出的方法很好地应对了错误标注的影响,具有更优越的性能。