消费的社会逻辑生成及其当代价值

消费的社会逻辑是社会经济发展的产物并随经济社会的发展而变迁,具有历史性。随着现代西方社会步入后现代社会,消费的社会逻辑越来越主宰人们的消费行为,反过来对社会经济的发展起重要作用。在社会产品日益丰裕的现代社会,人们购买、消费商品不是简单追求其表面的实用价值,而是为获取其内涵的符号价值,符号消费因而成为消费的社会逻辑的突出特征。符号消费的盛行源于资本获得最大利润的根本动力和摆脱扩张困境的外在压力,客观上催生了文化创意产业的发展、促进了产业结构升级并暂时克服了生产过剩的危机,同时对人们享乐主义、拜金主义人生观的形成产生了重大影响。     

基于协同过滤算法的中医智能问诊系统研究＊

目的研究中医智能问诊系统,实现快速获取关键症状并完成辨证,为中医问诊智能化、客观化提供了一种新的思路和方法。方法采用基于物品的协同过滤推荐算法(Item-Based Collaborative Filtering,ItemCF)和遗传算法构建症状获取模块以获取患者的症状,利用随机森林算法构建分类器并基于获取到的症状完成中医辨证。结果该系统实现了高效地获取患者症状并完成中医辨证。在13次提问次数下,便能获得辨证所需的核心症状,实现证候分类器90%以上的辨证效果。结论该问诊系统能够较好地解决中医问诊中"问什么、怎么问"的两个核心问题,相比依据问诊量表获取症状,极大地简化了问诊中关键症状获取的过程,并能够在证候分类中保持较好的分类效果,在问诊客观化研究上具有一定的实用价值。     

基于CNN的冬虫夏草智能化分拣系统研究

目的:冬虫夏草收购中常常混有相似物种的伪品或不同等级的冬虫夏草,针对市场上由人工分拣带来的效率低、错误率高等问题,结合图像处理技术和深度学习方法,本研究设计了一套冬虫夏草智能化分拣系统,并对冬虫夏草的识别分拣算法进行了深入研究。方法:通过工业摄像头获取分拣时冬虫夏草及其相似物种的多角度图像,搭建了卷积神经网络CNN的识别模型,以拣选出掺入的非冬虫夏草物种,通过人工蜂群算法ABC(Artificial Bee Colony)优化学习速率,并将识别为冬虫夏草的品种通过Canny边缘检测算法和Hu矩得到冬虫夏草大小以及虫体所占比例,结合冬虫夏草质量来进行等级划分。结果:通过实验验证,该分拣系统可以实现对冬虫夏草及伪品的准确识别和快速分拣,识别正确率可达94%,分拣正确率达94.9%。结论:设计的基于CNN的冬虫夏草智能化分拣系统能够更加准确和高效的完成对冬虫夏草的有效识别分拣。     

临床研究规范性对腰痛宁胶囊循证医学分析结果的影响

目的:探讨临床研究规范性对腰痛宁胶囊疗效评价的影响,为合理、规范地开展临床研究提供方向。方法:计算机检索中国期刊全文数据库、中文科技期刊数据库、万方数据库,收集腰痛宁胶囊治疗风湿骨病的随机对照试验(RCT),提取资料并进行质量评价后,采用Rev Man 5.3统计软件进行Meta分析,比较辩证情况、疗程、服药方式对腰痛宁胶囊疗效评价的影响,在此基础上提出综合反映临床规范性的指标——循证值概念,并考察其对腰痛宁胶囊疗效评价结果的影响。结果:共纳入71项RCT,合计11 009例患者。Meta分析结果显示,辩证情况下腰痛宁胶囊的疗效优于其他药物(P=0.02),非辩证情况下腰痛宁胶囊的疗效劣于其他药物(P<0.01);疗程≤30 d时,腰痛宁胶囊的疗效劣于其他药物(P<0.05),疗程>30 d时,腰痛宁胶囊的疗效与其他药物无统计学差异(P=0.99);不按说明书服药时,腰痛宁胶囊的疗效劣于其他药物(P<0.05),按说明书服药时,腰痛宁胶囊的疗效与其他药物无统计学差异(P=0.94)。循证值≥5时,腰痛宁胶囊的疗效好于其他药物(P=0.03);循证值=4时,腰痛宁胶囊的疗效与其他药物无统计学差异(P=0.56);循证值≤3时,腰痛宁胶囊的疗效劣于其他药物(P<0.05)。结论:严格按照辩证医治的原则和规律,按疗程及说明书服用药物,是腰痛宁胶囊发挥疗效的重要保证;临床应严格按照药品说明书规范试验,以保证临床研究结果客观、公正。     

基于人工智能的药物-靶标相互作用预测

目的 建立一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型，为生物实验提供有力的补充工具。方法 研究开发一种基于深度学习的方法来预测药物-靶标相互作用：通过引入高维分子指纹和蛋白质描述符，并应用概率矩阵分解算法生成负样本集，构建一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型。结果 与其他已报道的方法相比，本方法具有可比性或优越性，预测准确性、特异性、敏感性以及AUC值均>90%，提示该方法在药物靶标预测方面具有良好的应用前景。结论 人工智能深度学习模型以及概率矩阵分解算法的结合有助于解决药物-靶标相互作用预测精度低、负样本选择不合理等问题。     

基于时空解析建模的脉搏信号量化分析方法研究

为实现脉搏信号形态和周期的量化分析,本研究提出一种脉搏信号时空解析建模及量化分析方法。首先,根据脉搏信号的形成机理,将脉搏周期和基线引入脉搏解析模型,得到时空解析模型表达式及12个参数,用于脉搏波的量化描述。然后,提出了基于实际脉搏信号的模型参数估计流程,给出参数估计的优化方法、约束条件和边界条件。将所提出的时空解析建模方法用于国际标准生理信号开源数据库(PhysioNet)幻想曲(Fantasia)子库中的健康人脉搏波,从解析模型中可以得到一些年龄和性别因素引起的人体心脏搏动节律和血流动力学变化。以提取的模型参数为输入,采用随机森林、概率神经网络等机器学习方法对脉搏波按照年龄和性别进行分类,结果表明随机森林法分类效果最好,Kappa系数达到98%以上。本研究提出的时空解析建模方法可有效地对脉搏信号进行量化分析,为脉搏信号相关的应用研究提供了理论基础和技术框架。     

聚-乳酸-乙醇酸涂层冠状动脉支架的生物相容性实验研究

目的　了解聚 乳酸 乙醇酸 (PLGA)涂层支架的生物相容性。方法　PLGA(D、L LA :GA为 6 0∶4 0 )浸涂Dragon支架制成PLGA涂层支架组 ,Dragon支架作为对照组 ,支架置入小型猪冠状动脉 ,7d期和 30d期各 8只猪 ,每只猪置入上述各 1枚支架。支架置入前、后即刻及终点时行冠状动脉造影。分析支架置入前及终点时的全血细胞计数、生化指标、血压、心率、体重、全程的行为状态。处死动物后取出支架置入段冠状动脉 ,制备标本 ,行扫描电子显微镜观察及组织学观察测量 ,取肺、胃、小肠、大肠、肝、肾以及支架血管段供血的心室壁行组织学观察。结果　两组均未发现骨髓抑制、溶血 ,对肝、肾功能及代谢无明显影响 ,两组中心率、血压、体重的变化差异无显著性 ,对行为状态无影响。所有支架置入成功 ,7d期两组中冠状动脉无狭窄 ,30d期两组中各有 1支冠状动脉狭窄 (>5 0 %直径狭窄 )。 7d期两组均见完全内皮化。 7d期对照组 2个、涂层支架组 1个支架血管段形成血栓 ,30d期内膜面积及内膜面积与中膜面积的比率两组间差异无显著性 ,未见明确的炎症反应细胞。未发现肺、胃、小肠、大肠、肝、肾以及支架血管段供血的心室壁与PLGA涂层支架有关的病理损害。结论　PLGA涂层支架置入小型猪冠状动脉后 30d的血液相容性及组织相容性     

缬沙坦的合成工艺研究

目的研究缬沙坦的新合成方法。方法以N-(三苯基甲基)-5-(4'-溴甲基联苯-2-基)四氮唑为原料,经Kornblum氧化、还原胺化、酰化、去保护基制得N-[2'-(1H-四氮唑)-5-基]-[(1,1'-联苯-4-基)-甲基]-N-戊酰-L-缬氨酸甲酯,后经水解、酸化得缬沙坦。结果与结论目标化合物的结构经1H-NMR谱确证,总收率为37.6%。新方法避免了消旋化,为合成缬沙坦提供了新的思路。