摘要：以“配方法解一元二次方程”为例,在教学中设计有效问题串,由浅入深、循序渐进地引导学生对教学内容进行深度思考,培养学生独立获取知识的能力,形成前后一致、逻辑连贯的学习过程,让学生认清“配方法解一元二次方程”的本质,构建以生为本的生态课堂,让课堂学习更高效、更有创造力.

摘要：路衍经济是甘肃省首倡的公路交通发展新理念,是探索新时代公路交通如何促进区域经济增长、提升公路运输增值服务、实现存量资源效益最优和公路交通投资企业多元永续经营的新路径。文章对路衍经济产业发展现状、资产证券化必要性和可行性进行了分析,提出了适用于路衍企业资产证券化的期权调整利差定价模型。根据具体项目特点,设计了适用于该项目的资产证券化的交易结构,计算得出了资产证券化产品发行价格,为路衍经济产业发展提出了一种创新的融资方式,也为同类企业开展资产证券化业务提供了可参考的定价方法。

摘要：了解高血脂患者降脂药物的使用情况以及对药师提供药学服务需求,以为开展药学服务提供参考。方法:查阅文献并结合实际情况自行设计问卷调查对长沙市某区药店购药的高血脂患者进行调查并对调查结果进行统计分析。结果:共发出问卷214份,共回收有效问卷200份,有效回收率 93.46%。结果显示,使用频率最高的前3类降脂药分别为他汀类(30%)、贝特类(22.5%)和烟酸(29%)。其中男 112 例(56%)、女 88例(44%),年龄(73.9±11.03)岁,病龄(7.65±8.22)年;高血脂患者对药物治疗的认知和依从性一般,普遍缺乏对他汀类降脂常用药物的认识及合理使用知识;高血脂患者在用药指导和健康教育方面普遍需要药学服务;在开展药学服务的形式方面,高血脂患者更倾向于面对面交流的方式。 结论 高血脂患者对药物治疗的认知和依从性有待提高,他们普遍需要药学服务。为促进合理用药,临床药师非常有必要参与这一特殊群体的药物治疗管理,以不断满足慢病患者对药物治疗管理的需求。

摘要：血泵对血液的破坏程度是衡量血泵性能的一个重要指标,而植入式混流血泵内部流场中过大的压力梯度是导致血液中红细胞破碎从而引起溶血的重要因素之一。本文采用水力旋流场及血液流变学理论对混流血泵内血液压差损伤机理进行了研究,给出了红细胞压差破碎的判定依据,并结合所设计的植入式混流血泵,应用多相悬浮体CFD仿真技术,对血泵中的压力场进行了仿真分析。仿真结果表明:所设计的植入式混流血泵中的压力分布情况可以满足血液生理要求。

摘要：在变电站自动化领域中,智能化电气的发展,特别是智能化开关、光电式互感器等机电一体化设备的出现,变电站自动化技术即将进入数字化新阶段。本文论述了数字化变电站自动化系统的特征、结构及功能划分等。

摘要：巴彦淖尔电业局变电管理处管辖区内的变电站所用的隔离开关,由于设计制造原因,开关支架机构中存在空隙,为鸟类栖息筑巢提供了条件,严重威胁电气设备的安全运行。针对这一问题,提出了隔离开关防鸟害改造方法:35 kV GW5-40.5DW型隔离开关传动杆外套采用绝缘橡胶垫封堵,110 kV GW22-126DW型隔离开关支持部位通过制作远红外干扰器封堵块进行填充。改造后,杜绝了鸟类在隔离开关机构内筑巢,确保了设备安全稳定运行。

摘要：血泵的溶血程度主要受血液的运动流场影响,所以研究血液在血泵内腔的螺旋流动特性对于螺旋叶片血泵的设计和研究工作具有十分重要的意义。本文将血液流变理论和传统的力学分析方法相结合,对血液在低、高剪切变率两种条件下的环形空间螺旋流动性能进行了研究,给出了速度表达式,分析了各参数对流动性能的影响,同时还对高速螺旋流场中红细胞的力学行为进行了分析。结果表明,高速螺旋流场中的血液流动情况十分复杂,在进行高速螺旋血泵设计时,应综合考虑血液在不同剪切变率条件下的流动性能及红细胞的力学行为。

摘要：花鸟题材在宋代达到巅峰,宋代的君王也都普遍爱花,而有簪花、花宴、贡花、插花等习俗。花卉也成为一种符号表明某一特定的季节或节令。据文献记载李嵩《花篮图》有四幅,分别描绘四时花卉,目前传世的《花篮图》仅有春、夏、冬三幅。结合宋代文献与传世书画作品,来论述李嵩的《花篮图》产生的社会文化背景,宋代插花习俗所呈现的盛况,及《花篮图》背后所蕴含的节令文化及象征意义。

摘要：随着电梯安全责任保险的试点和推广,特种设备安全责任保险成为了特种设备安全治理的重要举措,基于特种设备安全治理的特点,设计保险参与下特种设备安全治理模式,运用演化博弈论的方法,构建了政府部门、保险机构、特种设备相关单位三方演化博弈模型,并进行数值仿真,结果表明:引入保险机构可有效促使特种设备使用单位选择安全运营,且保费与设备风险的动态联动是保险机构起作用的关键,短期内保险机构和政府部门的联动是促进特种设备使用单位重视安全、提高安全水平的关键。

摘要：为解决同质集成学习算法对噪声更敏感,难以兼顾较好的预测性能和有效的隐私保护这一问题,提出一种基于差分隐私的DPStacking算法,将异质Stacking算法与差分隐私技术相结合,以优化算法的隐私保护和预测性能。但是,由于Stacking算法的低层和高层模型都可以由不同的学习器构成,若对某个具体学习器设计隐私预算分配方案来提供差分隐私保护,该方案往往无法适用于由任意基学习器和元学习构成的Stacking算法。基于此,设计了一种基于元学习器的隐私预算分配方案,此方案根据皮尔逊相关系数及差分隐私并行组合的特性为元学习器输入的不同构成体分配不同的隐私预算。通过理论与实验验证,DPStacking算法符合ε-差分隐私保护,与基于差分隐私的随机森林算法(DiffRFs)、Adaboost算法(DP-AdaBoost)、XGBoost算法(DPXGB)相比,能有效保护数据隐私的同时拥有更好的预测性能,并较好地解决了单一同质集成学习算法对噪声更加敏感的问题。