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关键词： 导轨   电梯检验   高层建筑   智能检测  

摘要： 为了满足大中型城市居民对于工作和居住的需求,同时受城市规划和空间限制导致在城市建设过程中高层建筑比重越来越高,这给电梯制造商带来了不小的市场,在人们的工作和日常生活中电梯扮演着极为重要的角色。因此,电梯质量安全受到各方关注,其安全性与舒适性成为衡量电梯质量安全的重要要求。通过高精度检测系统为电梯行业发展守住安全质量红线。文章介绍了基于新型导轨安装检测技术的电梯导轨智能检测系统,分析了系统原理和设计理念,为升级高层建筑电梯检测手段提供了支撑。

关键词： 实践标准   逻辑标准   实践模式   中介  

摘要： 实践是检验真理的唯一标准,如何从方法论层面理解这一命题仍需要深入探讨。首先需要坚守实践是检验真理唯一标准的方法论信念,把这一标准的唯一性与其条件性和动态性辩证统一起来。其次在实践标准的前提下,辨析实证主义和证伪主义的方法论本质。最后,在实践检验过程中引入实践模式范畴,分析其在理论检验中的中介作用,深入探讨实践检验过程中的复杂性问题。

关键词： 微生物检验   妇科炎症感染   检验效果  

摘要： 将几种不同的微生物检验方法应用在妇科炎症感染的临床检验中,对相应的检验效果实施分析对比。方法:本研究共纳入妇科炎症感染患者80例,采集患者分泌物之后,分别使用镜检法、胺试法、凝聚法、培养法实施微生物检验,统计效果,对比几种不同微生物检验方法对于妇科炎症感染患者的实际应用效果。结果:以上几种微生物检验方法的微生物检出阳性率分别为92.5%(74/80)、86.25%(69/80)、87.50%(70/80)、85.0%(68/80)。虽然几种微生物检验方法的阳性结果存在一些差异,但是不显著,无统计学意义(P>0.05)。结论:本研究采取的几种微生物检验方法都能够较好的检出妇科炎症感染的情况,每种检验方法尤其各自的优势,具体应当如何选择需要结合实际情况进行确定。

关键词： 免疫检验   质量控制   作用  

摘要： 分析临床免疫检验中实施质量控制的作用以及措施。方法:对我院近一年收治的免疫检验患者进行研究。随机分为两组并给予不同质量控制方案。观察两组患者相关免疫数据指数、检验符合率及临床疗效。结果:实验组患者在甲状腺功能、血清胰岛素、C肽、胰岛素抗体、甲胎蛋白、糖类抗原199、癌胚抗原以及人绒毛膜促性腺激素上数据均要远低于参照组(P<0.05)。与病理结果相比,实验组患者对甲状腺功能、血清胰岛素、C肽胰岛素抗体、甲胎蛋白、糖类抗原199、癌胚抗原以及人绒毛膜促性腺激素检验符合率,均高于参照组患者(P<0.05)。实验组患者治疗总有效率为97%,而参照组患者仅81.8%(P<0.05)。结论:质量控制在免疫检验中的效果显著,能有效的提高临床检验准确性,更利于疾病的诊断与治疗,具有巨大的推广价值。

关键词： 血常规检验   巨幼细胞贫血   缺铁性贫血   健康体检  

摘要： 探讨血常规检验在贫血患者临床诊断中的作用。方法:选择我院2020年1~12月收治的巨幼细胞贫血和缺铁性贫血患者各50例作为研究对象,选择同期的50例健康体检者作为对照组,对比三组观察对象的血常规检查情况。结果:缺铁性贫血患者的血红蛋白、平均红细胞体积、红细胞、平均红细胞血红蛋白含量水平均明显低于健康对照组,巨幼细胞贫血患者的血红蛋白、红细胞水平均明显低于健康对照组,而平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白含量水平却高于健康对照组。两种贫血患者的红细胞体积分布宽度则明显高于健康对照组(P<0.05)。结论:贫血患者的血常规检查结果存在明显的异常表现,因而可以将血常规检查结果作为贫血诊断和治疗的依据,推广应用价值较高。

关键词： 现代仪器分析技术   刑事理化检验   实验教学  

摘要： 现代仪器分析技术在"刑事理化检验"中发挥着重要的作用,特别是在微量物证和毒品毒物的检验中成为必不可少的检测技术。将结合课堂教学和实践教学中面临的问题,针对现代仪器分析技术的发展状况、实战应用和面临的挑战展开讨论,提出利用现代仪器分析技术评为提高"刑事理化检验"实验教学质量的可行性对策。

关键词： 动物检验   食品安全   检疫  

摘要： 食品安全关系着我国社会的经济与稳定,而动物检验检疫是保障食品安全的重要前提,为提高动物检验检疫的水平,本文从动物检验检疫在食品安全中的重要作用出发,提出提高动物检验检疫在食品安全中的水平的有关措施,以供参考。

关键词： 糖尿病肾病   早期诊断   生化检验指标   应用效果  

摘要： 对于患得有糖尿病肾病的病人进行生化检验的作用进行分析。方法:这次研究是选取我们医院二零一八年到二零一零年一共三十八例患得有这个病的病人作为研究对象,也就是报告中的观察组,再选一样时间内到我们医院来体检的病人三十八例当成对照组,对这两个组的人都进行深化检验,把检验的结果相比较。结果:观察组病人检查的C反应蛋白、糖化血红蛋白、血清胱抑素、血肌酐与尿微量白蛋白这些指标都要比对照组要高些;观察组病人的C反应蛋白、糖化血红蛋白、血清胱抑素、血肌酐与尿微量白蛋白这些指标的阳性检查率都比对照组的要高,数据对比差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对于患得有糖尿病肾病的病人进行生化指标检查,结果都会比正常健康人有异常,所以对于患得有糖尿病肾病病人的检查,最好用生化检验,可以最快最准准确的判断病人的病情,也可以让病人早一点接收治疗,对病人的身体恢复有很大的作用,值得推广应用。

关键词： Bullying   Perpetration   Victimization   Cyberbullying   Latent class analysis   Psychosomatic symptoms   GENDER-DIFFERENCES   VICTIMIZATION   SCHOOL   OVERLAP   FORMS   ASSOCIATION   CHILDHOOD   PATTERNS   STUDENTS   BEHAVIOR  

摘要： The aim of the study was to investigate the pattern of traditional- and cyberbullying, and fighting involvement and identify its most important correlates in a nationally representative sample. We analyzed the data of Hungarian 11-18-year-old adolescents in the framework of the Health Behaviour in School-aged Children Study. A latent class analysis was performed first and afterwards a multinomial logistic regression analysis to examine factors explaining class membership. Four latent classes were identified: "high probability involvement in all forms of violence"; "low involvement in any forms of violence"; "predominantly involved in traditional bullying and fighting"; "high engagement in online victimization". As no clear victim or perpetrator group was identified, a high overlap between these violence involvement statuses is reinforced.

关键词： Breast cancer   Data mining   Principal component analysis   Random forest tree   Blood routine analysis   GENE-EXPRESSION DATA   PREDICTION   BIOMARKER  

摘要： Breast cancer is the most common cancer in women occurring worldwide. Some of the procedures used to diagnose breast cancer are mammogram, breast ultrasound, biopsy, breast magnetic resonance imaging, and blood tests such as complete blood count. Detecting breast cancer at an early stage plays an important role in diagnostic and curative procedures. This paper aims to develop a predictive model for detecting the breast cancer using blood samples data containing age, body mass index (BMI), glucose, insulin, homeostasis model assessment (HOMA), leptin, adiponectin, resistin, and chemokine monocyte chemoattractant protein 1 (MCP-1).The two main challenges encountered in this process are identification of biomarkers and the precision of disease prediction accuracy. The proposed methodology employs principal component analysis in a peculiar approach followed by random forest tree prediction model to discriminate between healthy and breast cancer patients. This approach extracts high communalities, a linear combination of input attributes in a systematic procedure as principal axis elements. The iteratively extracted principal axis elements combined with minimum number of input attributes are able to predict the disease with higher accuracy of classification with increased sensitivity and specificity score. The results proved that the proposed approach generates a higher predictor performance than the previous reported results by opting relevant extracted principal axis elements and attributes that commend the classifier with increased performance measures.