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关键词： 垃圾分类管理   废弃物资源化   包装   垃圾分类工作   环境恶化   资源利用   垃圾处置   环境质量  

摘要： 地球的负荷太重了,日益增长的垃圾使得环境恶化,已经令地球呼吸感到不舒服了,人类也已经觉得不可忍耐了,因为直接影响到生存。如何通过垃圾分类管理,最大限度地实现垃圾资源利用,减少垃圾处置量,改善生存环境质量,是当前世界各国共同关注的迫切问题之一。习近平总书记对垃圾分类工作非常重视,作出重要指示:实行垃圾分类,关系广大人民群众生活环境,关系节约使用资源,也是社会文明水平的一个重要体现。

关键词： 卫生理化检验   疾病预防控制   仪器设备   实验室检测  

摘要： 随着我国卫生事业体制改革的逐渐深入,各级疾病预防机构已经处于疾病预防控制的前沿,其中卫生理化检验则是疾病预防控制的重要手段,对于致病因素的查找检验,病因的分析确定具有重要意义。卫生理化检验的主要检验内容包括环境卫生理化指标、食品卫生理化指标、职业病和职业环境因素卫生理化指标、化妆品卫生理化指标和饮水卫生理化指标等,即对影响人体健康的各类产品的化学指标和物理指标进行检验。卫生理化检验为疾病防控提供强大而有效的数据支持,并基于卫生理化检验项目指导落实群体性疾病的预防与控制,卫生理化检验对疾病预防控制工作的进步和发展有积极的促进作用。

关键词： 受伤运动员   运动康复   遵医意图   计划行为理论   模型检验  

摘要： 以计划行为理论为基础,选取中国19个省市专业队的350名正在接受治疗的受伤运动员作为研究对象,现场匿名填写计划行为量表、行动计划量表、预期后悔量表及遵医行为量表,构建并检验受伤运动员遵医行为混合模型,揭示受伤运动员康复遵医意图与行为的作用机制。结果显示:①在计划行为理论传统的3个行为意图前因变量中,仅主观规范能有效预测康复遵医行为意图;②行动计划在行为意图与遵医行为之间起部分中介作用;③预期后悔对行为意图与遵医行为之间关系的调节作用通过行动计划的前半部分中介实现。提示:①对于受伤运动员而言,周围重要人物(主观规范)能够显著影响其康复遵医意图;②某些受伤运动员需要通过制订行动计划才能促成遵医行为的实现,另一些则不需要;③相对于预期后悔评分较低的受伤运动员,间接效果对预期后悔评分较高的受伤运动员的影响更显著。

关键词： 生化检验指标   糖尿病肾病   早期诊断  

摘要： 目的:探讨糖尿病肾病早期诊断中生化检验指标的作用。方法:2018年1-5月收治糖尿病肾病患者50例作为观察组,并选取同时期健康体检者50例作为对照组。对比两组生化检验指标。结果:观察组C反应蛋白(CRP)、血清胱抑素C(CysC)、糖化血红蛋白(HbA1c)、血肌酐(Cr)以及尿微量白蛋白(MAU)与对照组相比较均明显升高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:糖尿病肾病应用生化检验指标可进行早期疾病诊断,具有较高的应用价值,值得临床推广。

关键词： 感染性疾病   微生物检验   预防   诊疗  

摘要： 目的探讨对院内感染性疾病中微生物检验的预防和诊疗作用。方法对本科室收治感染性疾病80例患者进行研究,选取其中分离出的80株大肠埃希菌,将致病菌按随机数表分为常规组和检验组,每组40例,常规组感染控制中不进行相关方式辅助检验,对检验组感染控制中实施微生物检验,分析患者治疗中感染状况和治疗前后免疫功能指标。结果治疗中,检验组患者轻度感染发生率明显高于常规组,重度感染发生率明显低于常规组,且差异均有统计学意义(P <0.05)。治疗后,两组患者免疫功能指标均显著降低低于治疗前,而检验组CD4^+、CD8^+、CD4^+/CD8^+均明显高于常规组,且差异均有统计学意义(P <0.05)。结论对院内感染性疾病患者实施微生物检验可有效辅助患者疾病预防和诊疗过程。

关键词： 装箱机械   包装材料   物流作业   裹包机械   捆扎机   物流包装  

摘要： 包装既是生产的终点,又是物流的始点,裹包、装箱、捆扎等各种包装设备都与物流运作密切相关。如同叉车、货架、穿梭车等物流装备一样,功能各异的物流包装设备在进行选择和配置时,也需要遵循一定原则。包装环节,可以视为连接生产与物流的桥梁。作为生产的终点,产品生产工艺的最后一道工序是包装,标志着生产的完成。作为物流的始点,包装完成之后,产品便具有了物流的能力。

关键词： 网络购物纠纷   违约责任   侵权责任   竞合处理  

摘要： 网络购物过程引发的纠纷中,加害给付本身十分特殊,其作为一种违约行为,构成了侵权行为,基于网络购物纠纷的特点,很容易引发违约责任与侵权责任的竞合,为了能够更好地对这一现象进行处理,文章对其处理方法进行了相关研究。

关键词： 教育收益   个体幸福感   中介因素   性别差异  

摘要： 基于个体的教育收益不仅包括以工资收入反映出来的经济回报,还涵盖了涉及人类生存各方面的非经济收益,倍受关注的个体幸福感也是其中之一。以中国综合社会调查2012年的全国数据为基础,对教育是否能够提升个体幸福感及其提升的作用机制进行了研究。结果显示:教育能够促进个体幸福感的提升;个体的健康水平、个体的社会地位、个体的休闲程度和个体的人际关系都可以部分地解释教育提升个体幸福感指数的作用,其部分中介效果成立;个体职业收入这一变量的部分中介效果只在男性子样本中成立,在女性子样本中不成立。

关键词： 全血C反应蛋白   血常规   细菌性感染性   诊断作用  

摘要： 目的主要研究说明CRP、血常规检验的可行性,此方式应用在儿科当中,观察其情况。方法选取我院60例患儿作为分析的对象,参照组开展血常规,实验组开展血常规外,再检验CRP,综合分析其各项情况。结果实验组肺炎的情况占比8/30,肠炎的情况占比5/30,尿路感染的情况占比10/30,脑膜炎的情况占比6/30,其检测正确的情况为29/30,错误的情况为1/30;参照组肺炎的情况占比5/30,肠炎的情况占比4/30,尿路感染的情况占比9/30,脑膜炎的情况占比2/30,其检测正确的情况为20/30,错误的情况为10/30。不同组具有较大的不同(P<0.05)。结论应用实验组的方式,其检验中所具有的问题少,正确性高。

关键词： Semi-supervised classification   Graph optimization   Weighted samples   Hard-to-cluster index   SPARSE REPRESENTATION   GRAPH   FRAMEWORK  

摘要： Graph-based semi-supervised classification (GSSC) takes labeled and unlabeled samples as vertices in a graph, and edge weights as the similarity between samples. Most GSSC methods handle each labeled sample as equally important in the graph, and they mainly focus on optimizing the graph to improve the performance. In fact, samples are not always evenly distributed. Labeled samples close to the decision boundary of different classes are generally more important than labeled samples far away from the boundary. To account for the different importances, we propose an approach called Weighted Samples based Semi-Supervised Classification (WS3C for short). WS3C firstly executes multiple clusterings on the dataset to explore the structure of samples and summarizes these clustering results. Second, it quantifies the hard-to-cluster index of each labeled sample with respect to other samples based on the summarized results and employs the index to weight that sample. Next, it constructs a graph whose edge weights are equal to the frequency of two samples grouped into the same clusters in multiple clusterings. After that, it performs semi-supervised classification based on the constructed graph and weighted samples. Empirical study on synthesized and real datasets demonstrates that assigning labeled samples with different weights significantly improves the accuracy than equally treating labeled samples. WS3C not only has better performance than other related comparing methods, but also is robust to the input parameters. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.