起初,中国不是一个统一的国家。很长一段时间里,中国领土上遍布着数百个城邦。有时,较小的城邦的首领会向最大、最强大的城邦的首领宣誓效忠。有时,他们不会。在这个混乱的时期,战争非常常见。大约在公元前 11 世纪,周国成为一个占主导地位的强国。该国首领姬发消灭了商朝,建立了自己的王朝。他称其为周朝。姬发,后来被称为周武王或周武王,是一位好皇帝。周朝早期的其他统治者也是如此。他们鼓励艺术。他们奉行健全的经济政策。他们共同使国家强大而富足。就在事情开始看起来有希望的时候,它开始走下坡路。一系列软弱、无能的周皇帝掌权。他们缺乏赢得其他城邦尊重的决心。公元前 771 年,叛军杀死了周幽王并洗劫了都城。虽然周幽王的儿子(周平王)逃过了屠杀,后来设法将王国迁往新址,但他再也无法重建辉煌和繁荣。史学家常以这次灾祸作为周朝漫长历史的分界点。他们把政变前的时代称为西周,政变后的时代称为东周。
心源性休克 (CS) 是一种高度致命的疾病,是发病率和死亡率的重要原因 (1)。根据美国最近的登记数据,估计每 100,000 例住院患者中约有 408 例因 CS 引起,平均住院死亡率为 37% (2)。无论 CS 患者是否患有糖尿病,都有许多因素导致他们易患高血糖症。炎症反应引起的交感神经刺激、心输出量减少导致的组织灌注不良、应激反应增加、血管加压素给药以及获得性胰岛素抵抗都会导致这种情况下血糖异常 (3)。应激性高血糖 (SIH) 是因急性疾病住院患者的一种暂时性疾病,在疾病消退后可自行缓解 (4)。无论重症患者入院时是否患有糖尿病,SIH 都很常见,并且似乎是疾病严重程度的一个标志 (5)。此外,关于 SIH 与预后的关系也一直存在争议(6,7)。尽管此前已证实应激性高血糖对心血管疾病的预后有害,但目前尚无证据表明应激性高血糖对 CS 患者,尤其是危重患者的预后具有相关性(8)。建议使用根据平均血糖状态进行调整的应激性高血糖比值(SHR)来评估实际血糖水平。先前的一些研究提出,SHR 可作为急性高血糖状态的指标,也可作为危重患者不良结局的预后指标(9-11)。因此,本研究旨在探讨 SIH 对重症监护病房内危重 CS 患者预后的影响,希望临床医生能够警惕危重 CS 患者的应激性高血糖,并能够意识到应激性高血糖可能带来的不良或伴随影响。
RS485接口广泛应用于工业控制、远程抄表等领域,而这些领域经常受到严重的静电损害。本文提出了一种无需额外工艺改造的片上TVS(OCT)结构和一种用于RS485收发器IC的新型静电放电方法。它由一系列齐纳二极管组成,采用5V/18V/24V 0.5μm CDMOS工艺制作。对提出的OCT进行了100ns脉冲宽度的传输线脉冲(TLP)测试。驱动电路本身也可用作ESD器件。OCT触发电压与RS485标准的信号电平兼容。OCT器件的人体模型(HBM)防护等级高达16.34kV。对集成OCT的RS485收发器也进行了测试,以验证其可靠性。结果表明,它能够通过 IEC61000-4-2 接触 ±10kV 应力和 IEC 61000−4−4 电快速瞬变 (EFT) ±2.2kV,不会出现任何硬损坏和闩锁问题。集成 OCT 的 RS485 收发器可实现高达 500 kbps 的无错误数据传输速率。该芯片占用 2.4 × 1.17mm 2 的硅片面积。关键词:片上 TVS (OCT);传输线脉冲 (TLP);RS485 齐纳二极管。
来自26例EOS CRSWNP患者,23例非EOS CRSWNP患者和15例对照患者的Sinonasal Mucosa标本来自Fudan University的耳鼻喉科,眼睛和耳朵,鼻子和喉咙医院。从解剖学变异的患者但没有鼻窦疾病的患者进行s炎或鼻塞成形术的情况下,以对照为对照。对于CRSWNP,使用了肉类中部地区的息肉组织样品。根据欧洲鼻炎和鼻息肉(EPOS),1基于病史,临床检查,鼻内镜检查和鼻窦计算机断层扫描(CT)扫描的鼻子疾病诊断。根据EPOS定义,将急性感染,真菌性鼻窦炎,囊性纤维化,触及息肉或胃食管反流病的患者排除在研究之外。在手术前的2周内,没有一个受试者接受抗组胺药,抗胰佳节,口服或鼻内断裂剂或鼻内抗胆碱药。在手术前至少4周,均未使用口服和局部应用皮质类固醇和抗生素。 怀孕或母乳喂养的女性也被排除在研究之外。 表1列出了本研究中所有受试者的人口统计数据。均未使用口服和局部应用皮质类固醇和抗生素。怀孕或母乳喂养的女性也被排除在研究之外。表1列出了本研究中所有受试者的人口统计数据。
摘要 — 在离网配置下,海上油气平台与海上风电场的电气化是北海正在开发的一种商业模式。因此,本文提出了一种由海上浮动风力发电机组和油气生产平台组成的集成系统,该系统配有机载电池储能系统 (BESS)。利用这个拟议的系统,在 ETAP 中模拟了四种不同的测试场景,模块化电池储能系统 (BESS) 的容量各不相同。结果表明,传统系统和仅配备 1MW BESS 的拟议系统 1 的暂态稳定性特性不符合油气平台的 IEC 标准。通过将 BESS 的容量加倍,ETAP 模拟结果表明,拟议系统 2 的暂态偏差有所降低,符合 IEC 标准 IEC 61892-1。此外,本文还介绍了拟议系统 2 的资本支出 (CapEx) 和运营支出 (OpEx)。索引词 — 能源存储、微电网、石油平台、电能质量、可再生能源
从Aspire注册中心确定了723例连续治疗的PAH患者; 516包括在培训中,验证队列中有207个。多线性主成分分析(MPCA) - 基于机器学习方法用于在整个心脏周期中提取死亡率和生存特征。使用阈值和低风险死亡率词典值的阈值和聚类在原始成像上覆盖了这些特征。验证队列中的1年死亡率为10%。单变量的COX回归分析基于短轴和四腔MPCA的预测在统计学上是显着的(危险比:2.1,95%CI:1.3,3.4,C-Index = 0.70,p = 0.002)。MPCA特征提高了1年的死亡率预测,从c-指数= 0.71至0.76(p≤0.001)。末端局部介入隔膜和末期左心室的异常表明死亡率最高。
分化的甲状腺癌(DTC)(1)包括乳头状甲状腺癌(PTC),卵泡甲状腺癌(FTC)及其变异亚型(2),是最常见的内分泌恶性肿瘤,并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后,碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益,范围为80%至95%(3,4)。然而,大约5%-20%的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异,导致不同的亚型和预后不良,这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关(5)。因此,甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声(CEU)可以实时评估组织的微循环灌注(6),提供准确可靠的数据,并且可以避免由个体差异引起的诊断错误(7)。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度,它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而,甲状腺结节具有不同的血管生成模式,并且CEUS上的表现可能不同(8)。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征,但是,大多数是基于结节内部(9-11),而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌(12)。到目前为止,只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征(13)。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
糖尿病微血管并发症的特征在于由于糖尿病(DM)患者的慢性持续性高血糖状态而导致小血管或神经的损害,表现为异常结构和相应靶向器官功能的功能变化,最终(1-3)。It is known that diabetic kidney disease (DKD), diabetic retinopathy (DR), and diabetic neuropathy (DNP) are three major diabetic chronic microvascular complications that need to be screened comprehensively upon diagnosis of type 2 diabetes (T2D) and type 1 diabetes (T1D) in the fi fth year and even at least annually thereafter because of the characteristics of阴险的发作和不可逆转的进展,导致了巨大的经济负担,并延长了潜在的身体和精神痛苦(4,5)。尽管有大量的新型治疗方法,但DM的发病率和流行率仍在增加,并显示出受影响的年轻一代的趋势,这导致相应的微血管并发症显然上升(6-8)。大量微生物富集在胃肠道,这是人体中最大的微生物栖息地。同时,这些微生物群存在于健康调节目的的动态平衡状态(9)。肠道微生物群(GM)的组成和代谢在DM及其并发症中起重要作用(10,11),受饮食(12),人口统计学(13)和药物使用等多种因素的影响(14)。尽管如此,由致病机械相互作用或仅仅是相关性驱动的GM与糖尿病微血管并发症之间的联系尚不清楚。最近的研究集中在GM和DM之间的关联及其微血管并发症,尤其是提出了“肠道 - 肾脏轴”理论(15),“肠道 - 视网膜轴”(16),“肠道 - 脑轴”(17)和“肠道 - 肠道 - 周围神经轴”(18)。因此,专注于益生菌,益生元,合成生或什至粪便微生物移植的GM调节可能是DM和随后的微血管并发症的有希望的突破方向。Mendelian随机化(MR)是一种互补的统计方法,它利用与诸如仪器变量(IVS)等暴露因子相关的遗传变异来暗示
1。Tang,L。和Song,P.X。(2016)。回归系数聚类中的融合拉索方法 - 数据整合中的学习参数异质性。机器学习研究杂志,17(113),1-23。2。Zhou,L.,Tang,L.,Song,A.T.,Cibrik,D。和Song,P.X。 (2017)。 识别蛋白质特征的套索方法可预测移植后肾移植物存活。 Biosciences中的统计数据,9(2),431-452。 3。 Tang,L.,Chaudhuri,S.,Bagherjeiran,A。和Zhou,L。(2018)。 通过分裂和串联技术学习大规模序数排名模型。 2018年网站会议的同伴会议记录,1901- 1909年。 4。 Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。 (2019)。 融合学习算法以结合部分异质的Cox模型。 计算统计,34(1),395-414。 5。 Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。 (2020)。 通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。 多元分析杂志,176,104567。 6。 Wang,L.,Zhou,Y.,He,J.,Zhu,B.,Wang,F.,Tang,L.,Kleinsasser,M.,Barker,D. (2020)。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志,18(3),409-432。 7。 Tang,L.,Zhou,Y.,Wang,L.,Purkayastha,S.,Zhang,L.,He,J.,Wang,F。和Song,P.X。 (2020)。 8。 (2020)。Zhou,L.,Tang,L.,Song,A.T.,Cibrik,D。和Song,P.X。(2017)。识别蛋白质特征的套索方法可预测移植后肾移植物存活。Biosciences中的统计数据,9(2),431-452。3。Tang,L.,Chaudhuri,S.,Bagherjeiran,A。和Zhou,L。(2018)。通过分裂和串联技术学习大规模序数排名模型。2018年网站会议的同伴会议记录,1901- 1909年。4。Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。 (2019)。 融合学习算法以结合部分异质的Cox模型。 计算统计,34(1),395-414。 5。 Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。 (2020)。 通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。 多元分析杂志,176,104567。 6。 Wang,L.,Zhou,Y.,He,J.,Zhu,B.,Wang,F.,Tang,L.,Kleinsasser,M.,Barker,D. (2020)。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志,18(3),409-432。 7。 Tang,L.,Zhou,Y.,Wang,L.,Purkayastha,S.,Zhang,L.,He,J.,Wang,F。和Song,P.X。 (2020)。 8。 (2020)。Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。(2019)。融合学习算法以结合部分异质的Cox模型。计算统计,34(1),395-414。5。Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。 (2020)。 通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。 多元分析杂志,176,104567。 6。 Wang,L.,Zhou,Y.,He,J.,Zhu,B.,Wang,F.,Tang,L.,Kleinsasser,M.,Barker,D. (2020)。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志,18(3),409-432。 7。 Tang,L.,Zhou,Y.,Wang,L.,Purkayastha,S.,Zhang,L.,He,J.,Wang,F。和Song,P.X。 (2020)。 8。 (2020)。Tang,L.,Zhou,L。和Song,P.X。(2020)。通过置信分布在广义线性模型中的分布式推理。多元分析杂志,176,104567。6。Wang,L.,Zhou,Y.,He,J.,Zhu,B.,Wang,F.,Tang,L.,Kleinsasser,M.,Barker,D. (2020)。 一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。 数据科学杂志,18(3),409-432。 7。 Tang,L.,Zhou,Y.,Wang,L.,Purkayastha,S.,Zhang,L.,He,J.,Wang,F。和Song,P.X。 (2020)。 8。 (2020)。Wang,L.,Zhou,Y.,He,J.,Zhu,B.,Wang,F.,Tang,L.,Kleinsasser,M.,Barker,D.(2020)。一个流行病学预测模型和软件评估了中国的COVID-19流行病的干预措施。数据科学杂志,18(3),409-432。7。Tang,L.,Zhou,Y.,Wang,L.,Purkayastha,S.,Zhang,L.,He,J.,Wang,F。和Song,P.X。(2020)。8。(2020)。多室传染病模型的综述。国际统计评论,88(2),462–513。[国际统计评论中的第2020-2021条第2020-2021条。]Tang,L。*和Song,P.X。纵向数据分析中的分层后融合学习。Biometrics,77(3),914-928。9。Wang,F.,Zhou,L.,Tang,L。和Song,P.X。(2021)。线性模型中同时推断的收缩膨胀方法(MOCE)。机器学习研究杂志,22(192),1-32。10。tan,X.,Chang,C.H.,Zhou,L。和Tang,L。*(2022)。基于树的模型平均方法
妊娠期缺铁对孕产妇和胎儿的不良影响仍然是一个全球性的健康问题,影响着 10 - 90% 的孕妇 ( 1 ),因为铁是一种有害的补充剂。根据世界卫生组织的建议,每日口服补铁(每日摄入 30-60 毫克元素铁)应成为常规产前护理的一部分,以避免不良的孕产妇和胎儿结局,包括宫内生长受限、早产以及新生儿和围产期死亡 ( 1 ) ( 2 )。然而,当孕妇摄入过量的铁时,很容易对新生儿和母亲造成潜在的伤害,因为新兴研究表明,生命早期造血期间接触高铁可能会诱发贫血,对发育产生重大影响,并可能降低促红细胞生成素敏感性,从而限制红细胞生成 ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )。血清铁蛋白是一种主要的铁储存蛋白,是广泛使用的全身铁储存标记物,具有纳米大小的水合氧化铁核心和笼状蛋白质外壳,含有 20% 的铁。最近越来越多的研究发现,血清铁蛋白浓度较高也与妊娠期代谢紊乱有关,如妊娠期糖尿病 (GDM)、血清脂类异常、胰岛素抵抗 (IR),胰岛素抵抗通过稳态模型评估-胰岛素抵抗 (HOMA-IR)、稳态模型评估-胰岛素分泌 (HOMA-IS) 和稳态模型评估-b 细胞功能 (HOMA-b) 等指标计算 (6)(7)(8)(9)。相反,还有其他相互矛盾的研究表明,补铁不会增加 GDM 的风险,但就妊娠结局而言对母亲和胎儿大有裨益 (10)(11)。考虑到研究的缺乏且结果相互矛盾,为了评估中国妊娠人群血清铁蛋白与代谢紊乱之间的关系,我们利用上海市第一人民医院孕妇的流行病学数据,探讨血清铁蛋白水平与妊娠期糖尿病、血脂异常、胰岛素抵抗等代谢紊乱患病率之间的关联。