课程文献中心 更多>>

关键词： 税收政策   企业财务决策   影响  

摘要： 税收政策作为国家宏观调控的重要手段,其变化对企业财务决策具有深远影响。基于此,本文对税收政策变化在企业融资、投资、利润分配和营运资金管理等方面的影响进行深入分析,旨在为企业适应税收政策调整、优化财务决策提供参考。研究发现,税收政策变化会改变企业债务融资成本、影响股权融资策略和资本结构,左右投资项目选择、投资地点与行业决策以及长期与短期投资的权衡,调整企业的利润分配政策和留存收益策略,还会促使企业改变存货、应收账款管理和现金持有量的决策。企业应通过建立有效的监测分析机制、优化财务规划与预算、加强与税务部门沟通合作以及构建税务风险预警机制等策略来积极应对。

关键词： 碳青霉烯类耐药   肺炎克雷伯菌   地下亚特兰大菌   bla_(NDM)   bla_(IMP)  

摘要： 目的分析从同一患者粪便样本中分离出携带bla_(NDM-1)肺炎克雷伯菌和bla_(IMP-4)地下亚特兰大菌的基因组特征,阐明细菌耐药机制。方法采用微量肉汤稀释法检测菌株的抗菌药物敏感性(MIC),NG-Test CARBA-5检测碳青霉烯类耐药表型,通过全基因组测序和生物信息学分析明确菌株的基因组特征。结果肺炎克雷伯菌对大多数抗生素耐药;地下亚特兰大菌对美罗培南和厄他培南耐药,对亚胺培南敏感。2株细菌均对多黏菌素、替加环素、阿米卡星、环丙沙星、氨曲南敏感。全基因组测序结果表明,肺炎克雷伯菌为ST1040型,携带8种耐药基因[bla_(NDM-1)、aac(6′)-Ib-cr.v2、aadA16、aadA2、qnrS1、arr-3、sul1和dfrA27]和4种质粒复制子[lncR、lncU、lncFIA(Hl1)和lncFIB(K)]。地下亚特兰大菌携带2种耐药基因(bla_(IMP-4)和qnrS1)和1种质粒复制子(lncN)。毒力因子分析结果显示,肺炎克雷伯菌携带菌毛、荚膜、铁载体等毒力因子。地下亚特兰大菌携带菌毛、鞭毛、脂多糖、内毒素等毒力因子。结论从同一患者粪便样本中分离了产bla_(IMP-4)酶地下亚特兰大菌和产bla_(NDM-1)酶肺炎克雷伯菌,并明确其基因特征。新的碳青霉烯类耐药菌株的出现给临床治疗和感染防控带来了巨大挑战,应加强对碳青霉烯酶基因的筛查与检测。

关键词： 重复测量   方差分析   广义估计方差   化妆品   功效  

摘要： 探讨化妆品人体功效评价中重复测量资料的统计分析方法。以化妆品人体美白功效评价为例,基于算法和原理,通过SPSS实现统计分析和数据解读。结果表明,可以运用重复测量方差分析和广义估计方程对计量资料的处理因素和时间因素不同水平间进行比较,同时还可以分析交互效应,其统计结果基本一致;可以运用广义估计方程对等级资料进行分析。重复测量方差分析和广义估计方程对化妆品人体功效评价研究具有较好的应用前景。

关键词： 2型糖尿病   高血压   失眠   影响因素   Logistic回归  

摘要： 目的:调查扬州市社区2型糖尿病(T2DM)合并高血压患者失眠的发生率,并分析其影响因素。方法:从2023年辖区内在册管理的T2DM合并高血压患者中分层随机抽样1650例,采用7个条目的失眠严重程度问卷(ISI)对纳入对象开展入户调查,比较不同特征T2DM合并高血压患者ISI得分,采用Logistic回归分析失眠的影响因素。结果:共回收有效问卷1604份(97.21%),其中T2DM合并高血压患者276例(17.21%)符合失眠诊断标准。多因素分析显示,女性(OR=1.657)、年龄≥60岁(OR=1.444)、午睡(OR=0.626)、焦虑(OR=3.361)、抑郁(OR=4.345)、功能性便秘(OR=2.697)和家庭功能障碍(OR=3.601)均为T2DM合并高血压患者失眠的影响因素(P<0.05)。结论:社区T2DM合并高血压患者失眠率较高,识别并及时干预可解决的影响因素对于预防睡眠障碍和改善睡眠尤为重要。

关键词： 腹膜透析   自我效能   社会支持   医学应对方式   患者积极度  

摘要： 目的 调查腹膜透析患者自我效能水平,分析其影响因素。方法 采用便利抽样,选取2022年3月至2023年3月在解放军总医院第一医学中心就诊的232例腹膜透析患者为研究对象。对其进行慢性疾病自我效能量表、社会支持量表、医学应对方式问卷、患者积极度量表的现状调查,并分析调查结果。结果 腹膜透析患者自我效能得分(6.67±2.14)分,文化程度、家庭月收入、工作状态、屈服、社会支持、客观支持、主观支持、患者积极度是影响其自我效能水平的主要因素(P<0.05),解释了64.4%的变异量。自我效能与社会支持、面对、患者积极度呈正相关(P<0.05),与回避、屈服呈负相关(P<0.05)。结论 腹膜透析患者自我效能总体处于中低水平,医护人员应给予关注并提高。

关键词： 维持性血液透析   低血压   影响因素  

摘要： 目的 分析维持性血液透析患者出现低血压情况的影响因素。方法 回顾性分析我院2022年8月至2023年5月收治的130例维持性血液透析患者的临床资料,根据是否出现低血压将其分为发生组(45例)、未发生组(85例)。比较两组的一般资料、生化指标及超滤率、透析时间。结果 两组的性别、原发性疾病占比比较,差异无统计学意义(P>0.05);发生组的年龄大于未发生组,合并高血压、高血脂、高血糖占比高于未发生组(P<0.05)。两组的血肌酐(Scr)、尿酸(UA)、血尿素氮(BUN)、血钠、血钙水平比较,差异无统计学意义(P>0.05);发生组的白蛋白(ALB)水平低于未发生组,低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、N末端B型钠尿肽原(NT-proBNP)水平、超滤率高于未发生组,透析时间长于未发生组(P<0.05)。结论 高龄、超滤率高、透析时间长、低ALB水平及高LDL-C、NT-proBNP水平使得维持性血液透析患者更易出现低血压,临床可据此制定科学的干预措施,从而保障患者预后。

关键词： 现场工程师培养模式   毕业生   就业率   薪资水平   职业晋升时间   回归分析   倾向得分匹配  

摘要： 为探讨现场工程师培养模式对毕业生就业率、薪资水平和职业发展的影响,通过回归分析和倾向得分匹配分析来比较参与该模式的毕业生与未参与者在职业发展上的差异。研究结果显示,参与该培养模式的毕业生在就业率、薪资水平和职业晋升时间方面均表现出显著优势,实习时长、企业类型等因素也对毕业生的职业发展产生积极影响,说明该模式有助于提升毕业生的就业竞争力和职业发展速度。

关键词： 决策粗糙集   异构数据   电网   数据整合   正向最大匹配原则   关联度  

摘要： 为解决多源异构电网数据整合耗时较长的问题,提出应用决策粗糙集的数据整合模型。通过纵向融合、横向融合2个环节,完成多源异构电网数据的融合处理,再应用并行化正向最大匹配去冗算法,删除融合数据中存在的重复冗余信息;依托决策粗糙集对电网数据进行属性约简,去除具有干扰作用的噪声条件属性,再从约简决策表内提取模糊分类规则,实现电网数据的分类整合管理;创建基于数据关联度的整合数据修复方案,完成数据整合模型的设计。实验结果表明:应用所提模型对43700条多源异构电网数据进行整合处理,所需的数据整合时间为5.9 s,符合实时性要求。

关键词： 重型颅脑损伤   脑积水   危险因素   列线图   颅内感染  

摘要： 目的 探讨重型颅脑损伤患者术后继发性脑积水的危险因素,并构建列线图预测模型。方法 选取360例重型颅脑损伤患者作为研究对象,并根据术后继发性脑积水发生情况分为脑积水组(n=34)和非脑积水组(n=326)。采用Logistic回归分析法筛选术后继发性脑积水的危险因素。基于筛选出的危险因素构建重型颅脑损伤患者术后继发性脑积水的列线图模型,并验证其预测效能。结果 360例患者中,术后发生继发性脑积水34例,继发性脑积水发生率为9.44%(34/360)。Logistic回归分析结果显示,颅内感染、脑室出血、中线移位程度≥12 mm、术前格拉斯哥昏迷评分法(GCS)评分3~5分、去骨瓣减压、硬膜敞开是重型颅脑损伤患者术后继发性脑积水的独立危险因素(P<0.05)。基于上述危险因素构建的列线图模型的模型一致性指数为0.874,曲线下面积为0.831。结论 本研究基于颅内感染、脑室出血、中线移位程度、术前GCS评分、去骨瓣减压及硬膜敞开因素构建的列线图模型,能够有效预测重型颅脑损伤患者术后继发性脑积水的风险,对早期防治具有临床指导意义。

关键词： 风功率   预测   风电场   信号处理   变分模态分解   卷积  

摘要： 为保障风电集群安全运行和优化区域电网调度,提出一种基于样本卷积交互网络(SCINet)的风电场集群短期功率预测方法。首先引入能量熵(EE)、变分模态分解(VMD)方法对功率序列进行处理,然后对平稳序列和非平稳序列分别使用SCINet、自回归滑动平均模型(ARMA)进行预测,最后将模型输出结果重构获得最终功率预测结果。算例1以中国东北某150MW大型风电场实测数据为例进行模型构建和预测分析,结果表明模型在功率序列特征挖掘方面具有明显优势,且预测精度较高。算例2以西北某298.5 MW风电场集群功率数据对所提方法进行验证,验证结果显示,该方法泛化性好,与目前风电场集群功率预测常用方法相比性能更好、计算效率更高,可为风电场集群功率预测提供参考。