摘要：目的探讨适合基层全科医生慢性病诊疗规范化培训的模式并评价其成效,为基层医疗能力提升提供支持。方法采用自行设计的标准化调查表对2014年5月-2017年9月参与培训的340名学员进行问卷调查,同时查阅调查对象在培训期间的相关过程性记录。用t检验、回归分析等方法进行统计学分析。结果通过项目实施,建立"全市覆盖、医防整合、考教分离、全程评估"的系统化和可持续性基层全科医生慢性病诊疗规范化培训模式。评价显示对该模式学员评价较高,总体评价为好、非常好的比例达到98.55%;评分赋值后结果分析表明,在培训师资与学员的互动(4.84±0.36)、教师学识水平(4.82±0.31)、课程内容设置(4.82±0.41)等方面学员评价得分较高,但在培训保障方面评价得分(4.67±0.57)相对较低。通过自评分及追踪调查结果可见,该培训模式可提高学员的专业知识水平与技能,培训后学员对这些项目的掌握水平得到了提高,培训前后得分差异有统计学意义(t=6.47,P<0.01),并使学员在团队合作、学习能力等方面得到改善。第一学历高、城区学员在培训后的理论知识掌握、工作效率及学习能力提升方面均高于第一学历低的学员及县区学员,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论基于医防结合并开展有针对性的基层全科医生慢性病诊疗规范化培训模式是一种有效的培训模式,并融入了信息化手段,提升了专业队伍的业务能力,具有一定的推广价值。

摘要：石斛碱是传统植物金钗石斛(Dendrobium nobile)的特征药用活性成分,结构上属于石斛型生物碱(dendrobine-type total alkaloids,DTTAs)。石斛碱的积累受周期和环境的影响,仅从植物中获取难以满足需求。该研究的对象Trichoderma longibrachiatum UN32是实验室前期通过复合诱变获得的产DTTAs的正突变株。为提高UN32的生物碱产量,使产物表达水平趋于稳定,该研究从UN32发酵培养基中无机盐的添加量出发,利用响应面法确定金属离子的最优配比。根据Plackett-Burman法设计筛选出对响应结果影响程度最显著的3个因素分别为Zn^(2+)、Cu^(2+)、Fe^(2+),其最佳添加时间和添加浓度分别是Cu^(2+)0.5 mmol/L(第6天)、Fe^(2+)0.4 mmol/L(第6天)和Zn^(2+)0.7 mmol/L(第3天)。响应面统计的结果显示,当模型响应值生物碱量达最大值时,Cu^(2+)、Zn^(2+)和Fe^(2+)的浓度分别为0.54、0.69、0.39 mmol/L,此时生物碱产量达到(317.36±6.48)μg,比初始培养基提高了72.68%。综上,金属离子及其不同组合对菌株UN32生物碱的积累具有促进作用,该方法具有较好的开发价值和应用前景。

摘要：通过精心设计神经网络结构来学习无穷维函数空间之间的映射,算子学习方法——神经算子,相较于传统方法在求解偏微分方程等复杂问题上展现出极高的效率.为此,本文结合函数值再生核希尔伯特空间,提出一种新型的神经算子——再生核神经算子(RKNO).受到最近优秀的算子学习方法——深度算子网络(DeepONet)的启发,RKNO通过推广希尔伯特-施密特积分算子和表示定理而实现.在Advection,KdV,Burgers和Poisson方程上的数值实验表明,与DeepONet和其他模型相比,RKNO具有更易于表达和高效的结构.此外,RKNO还显示出与离散化无关的性质,可以在低分辨率数据训练后,找到高分辨率输入后的解.