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关键词： 生态系统弹性力   知识图谱   CiteSpace软件   文献计量分析  

摘要： 以中国知网(CNKI)和Web of Science核心合集为数据源，运用CiteSpace软件从发文量、作者、机构、关键词、突现词共5个维度进行文献计量分析，系统梳理国内外生态系统弹性力研究热点，探讨其与碳汇功能、低碳发展等领域的关联。结果表明，国内外研究均呈阶段性发展；国内发文机构以综合性大学和科研院所为主，呈“东强西弱”格局，国外形成欧美主导、全球协同的合作网络；国内外研究均围绕核心概念展开，二者在碳汇、低碳发展等领域的融合度逐步提升；国外研究前沿聚焦适应性管理、社会-生态系统，国内特色主题包括生态修复、生态系统碳汇提升等；国内外研究历程存在时间差异，但核心议题关联紧密。

关键词： 数据定价   需求场景   静态博弈定价   贝叶斯纳什均衡   仿真模拟  

摘要： 为加速推进数据要素市场化进程，定价机制成为释放其市场价值的核心议题。本文立足企业间数据交易，将买方需求精准划分为内部业务支撑、数据直接转售、数据加工转售三类典型场景，深入剖析各场景下的数据价值。在此基础上，创新性构建包含成本价值层、市场化溢价层与需求场景调节层的三层定价框架，并借助矩阵博弈模型，推导出贝叶斯纳什均衡下的最优定价机制。通过数值仿真验证，该模型可使交易成功率提升至81.4%，显著优化了定价机制。为紧扣党中央发展新质生产力、培育全国一体化数据市场的战略部署，应完善企业间数据交易差异化定价体系，推广场景化定价工具，以适配不同需求场景、提升交易成功率，助力数据要素市场化配置。

关键词： 虾青素   皮肤黑色素沉积症   分子对接   靶点蛋白  

摘要： 为改善皮肤黑色素沉积症，将虾青素(AST)与黑色素合成信号通路中的靶点蛋白进行分子对接，筛选AST的效用靶点。采用Autodock进行模拟对接，对接结果表明，AST能与15种关键靶点蛋白结合，与靶点受体蛋白的Gly,Gln,Lys,Tyr,Asn,Ser,Ile,Asp,Leu氨基酸残基形成氢键相互作用。PKA、Akt、ERK、PKC蛋白是AST调控黑色素合成相关信号通路中的关键靶点蛋白。上述结果表明AST可与PKA、Akt、ERK、PKC蛋白靶向结合，调控蛋白活性，参与调控c AMP/PKA/CREB,PI3K/Akt/GSK3,Raf/MEK/ERK和EDNRB/PLCγ/PKC信号通路，抑制黑色素生成，改善皮肤黑色素沉积症。

关键词： 徒步道   景观视觉偏好   社交媒体数据   景观要素   图像语义分割  

摘要： 【目的】基于社交媒体数据识别徒步道景观要素，揭示游客视觉偏好特征及其模式。【方法】以杭州十里琅珰徒步道为案例，采集游客发布的文本与地理标记图像数据，构建融合质性分析、情感分析与图像语义分割的多源数据分析框架。【结果】徒步游客关注的景观要素可归纳为自然景观、城市景观、服务设施、徒步古道、乡村景观、景观建筑、历史遗迹及徒步游客8类，其中自然景观占主导地位，并与积极情感显著相关；进一步识别出自然导向—悠然审美型、场所叙事—自然协同型、社交符号—人景融合型和路径特征—沉浸体验型4类视觉偏好模式。【结论】社交媒体数据能够刻画徒步游客的视觉关注重点及其情感倾向，并揭示景观要素组合与体验感知之间的关联关系，可为徒步道景观要素配置与游憩空间优化提供依据。未来可结合实地调查与主观评价，进一步验证并完善相关评价框架；同时，结合虚拟现实与眼动追踪等技术，进一步揭示游客视觉注意与情感反应的微观机制，并拓展至多感官体验维度，从而为线性景观空间的精细化设计提供更为系统的理论与方法支撑。

关键词： 全科医生   社区医生   健康科普   培训需求   科普能力提升  

摘要： 背景 随着中国人口老龄化和慢性病患者数量的增加,健康科普在提升公众健康意识和改善生活质量方面变得尤为关键,而社区医生作为提升公众健康知识水平的重要力量,其科普能力的提升对于实现健康中国战略具有重要意义。目的 了解北京市城郊社区医生参与科普的现状及培训需求,并探讨提升社区医生科普能力的有效策略。方法 2024年4—5月,采用自制线上问卷对北京市城郊社区医生进行调查。问卷内容涵盖社区医生的基本特征、科普行为阶段、参与动因与障碍、媒介偏好及培训需求等内容。运用描述性统计和组间比较等方法,对社区医生的科普实践现状进行分析,并基于数据分析结果,明确培训需求。结果 本次调查共发放问卷744份,回收有效问卷668份,回收问卷有效率89.78%。科普行为阶段分布显示,244例(36.53%)处于意向阶段、153例(22.90%)处于准备阶段、152例(22.75%)处于维持阶段。157例(23.50%)社区医生表示比较了解健康科普创作,324例(48.50%)认为社区医生的科普工作对患者的就医体验和健康管理有较大影响。社区医生不愿意投入科普活动的主要原因是缺乏时间和精力(72.27%,86/119)、科普经验和能力不足(57.98%,69/119)、缺乏政策支持与鼓励(56.30%,67/119)以及健康科普收入低(56.30%,67/119);而愿意参与的主要原因是出于医疗工作者的责任感(75.96%,417/549)、医疗工作要求(71.22%,391/549)、对科普感兴趣(71.04%,390/549)以及可以丰富个人生活与工作(59.74%,328/549)。544例(81.44%)受访者表示希望提高自己的科普能力,但仅291例(43.56%)参加过相关培训,主要培训需求包括科普文案脚本写作技巧(70.51%,471/668)、科普选题与精准对接受众需求(67.66%,452/668)、科研成果转化为科普作品的方法(63.47%,424/668)等。结论 社区医生在科普活动中面临诸多挑战,包括缺乏政策支持感、资源配置不足等。为提升社区医生的科普能力,建议加强政策宣传,建立稳定的资金和资源投入机制,开展定期的科普能力提升培训,并提供新媒体工具使用的专门培训,使社区医生在健康科普实践中进一步发挥出社区诊疗的优势。

关键词： 鼻咽癌   同步放化疗   支持性照顾需求   生活质量   纵向研究  

摘要： 目的本文以2023年7月-2024年6月期间接受鼻咽癌同步放化疗的86例患者为研究对象,在重点研究治疗前、新辅助化疗阶段和整个疗程结束后支持性护理需求变化的基础上,通过研究引导,观察到品质感知度和支持性照顾需求之间的联动关系。方法采用纵向跟进设计的方式,在关键时间点获取基线资料、中途治疗效果评价之后采集第三次结果判读数据材料,用重复检测和Pearson项目考察实施。结果研究数据表明,鼻咽癌同步放化疗患者综合支持性护理需求呈逐渐上升趋势,新辅助化疗之后增幅较大,患者生活质量总评分持续下降,情感状态这一维度表现最突出,经统计分析,可知二者之间存在显著的负相关关系,r=-0.68,P<0.01。结论建议临床实践要根据患者治疗进程的不同阶段特点建立分层化的服务模式,设计出符合个人状况的干预方案。

关键词： 双碳”背景   消费者环保偏好   绿色包装投入   演化博弈  

摘要： “双碳”背景下,供应链绿色包装转型是低碳发展的关键路径。消费者的环保偏好为企业提供充足的市场动力,但仍存在“搭便车”及成本分摊等问题。本文通过构建供应商、制造商与政府三方演化博弈模型,进行收益矩阵分析与Matlab仿真,得出以下结论:消费者的环保偏好可以促进企业双方的绿色行为;降低额外成本和抑制“搭便车”收益是企业供应链绿色包装转型的关键;政府的奖惩机制可引导企业加速向绿色决策转变,市场成熟后政府可以放松监管力度并逐步退出。最后从企业协同、政策引导与消费者参与等三个方面提出对策建议。

关键词： 高频彩超   剪切波弹性成像   肱二头肌长头腱腱鞘炎   肩关节周围炎   鉴别诊断  

摘要： 目的:探讨剪切波弹性成像(SWE)联合高频彩超对肱二头肌长头腱(LHBT)腱鞘炎和肩关节周围炎(SP)的鉴别诊断效果。方法:选取2024年1月—2025年1月宁海县第三医院收治的80例疑似LHBT腱鞘炎患者为研究对象,所有患者均接受高频彩超检查,并采用SWE技术测量LHBT的弹性值。以临床综合诊断(包括病史、体征及必要时MRI检查)作为金标准,将患者分为LHBT腱鞘炎组(n=42)与SP组(n=38)。对比分析两组患者的超声定量参数、LHBT肌腱回声强度、周围软组织水肿、血流信号分级。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析超声定量参数对LHBT腱鞘炎的诊断效能。结果:LHBT腱鞘炎组的LHBT腱鞘厚度、LHBT腱鞘积液深度、LHBT肌腱厚度均高于SP组,肩峰下-三角肌下滑囊厚度、LHBT杨氏模量值低于SP组(P<0.05);LHBT腱鞘炎组的LHBT肌腱回声增强、周围软组织水肿占比高于SP组,血流信号分级优于SP组(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,LHBT腱鞘厚度、LHBT腱鞘积液深度、LHBT肌腱厚度、肩峰下-三角肌下滑囊厚度、LHBT杨氏模量值诊断LHBT腱鞘炎的AUC依次为0.870、0.840、0.721、0.835、0.840;上述参数联合诊断LHBT腱鞘炎的AUC为0.989,均高于单一参数(P<0.05)。结论:SWE可为LHBT腱鞘炎与肩周炎的鉴别提供组织硬度层面的定量信息,联合高频超声多参数评估可显著提升诊断效能,为临床精准鉴别提供重要依据。

关键词： 关键类识别   软件网络   引力公式   熵   软件度量  

摘要： 关键类是理解复杂软件的极佳起点,不仅有助于优化软件的文档化过程,也有助于压缩逆向工程得到的类图.尽管目前已经提出了很多有效的关键类识别方法,但普遍存在3点不足:1)现有工作所依赖的软件网络(由软件元素及其依赖构建的图)不可避免地会包含软件运行时永远不会(或极少)被执行到的软件元素;2)基于动态分析构建的软件网络往往不够完整,会遗漏真正的关键类;3)现有工作通常只考虑类之间的直接耦合对类重要性的影响,而忽视类之间的间接(非接触)耦合及邻居节点度分布的多样性对类重要性的影响.有鉴于此,提出一种融合动态分析和引力公式的关键类识别方法.首先,使用静态分析技术构建面向对象软件的类依赖网络CCN(class coupling network),以抽象类及类之间的耦合关系.其次,综合考虑CCN中类之间“直接和间接的耦合”“邻居节点度分布的多样性”等对类重要性的影响,构建引力熵GEN(gravitational entropy)度量指标以量化类的重要性.然后,按照类的GEN值对所有类进行降序排列,从而得到初步的排序结果.最后,通过动态分析技术收集运行时类之间真实的交互关系,进而对初步排序的结果进行优化,并通过设定阈值来过滤非关键类,从而得到候选的关键类.8个开源Java软件上的实验结果表明:1)在检查不超过前15%(或top-25)的节点时,所提出的方法从整体上而言均显著优于其他11种对比方法;2)使用动态分析对结果进行优化,有助于显著提升所提出方法的性能;3)耦合类型的不同赋权方式对所提出方法的性能没有显著影响;4)所提出的方法在运行效率上是可以接受的.

关键词： 运单分配   司机偏好建模   弹性时间约束   扩散模型   近端策略优化  

摘要： 在动态环境下的双边匹配问题中,对于时间约束与多目标优化的处理机制是影响匹配效率的重要因素之一,网络货运平台的运单分配即为此类问题的典型实例.现有方法在处理时间约束的刚性建模和多目标冲突的权衡机制方面存在显著局限性,难以准确刻画决策主体在约束边界附近的行为特征.提出一种基于条件扩散模型与分层强化学习的时间约束感知匹配框架TB-Match,通过弹性约束量化、偏好表征学习、动态权衡优化和策略生成这4个协同模块实现系统性能提升.该方法的核心贡献包括:(1)基于条件扩散概率模型的约束弹性化表征机制,通过渐进噪声扩散与逆向去噪过程将确定性时间边界转化为连续概率分布,精确建模决策主体在约束临界区域的接受概率;(2)融合动态目标权衡与近端策略优化的分层决策架构,高层网络根据反馈信号自适应调节目标权重,低层网络通过信任域约束实现长期累积收益最大化.在两个大规模真实数据集上的实验验证表明,TB-Match在匹配率指标上比现有最优方法相对提升了17.66%,同时在满意度等指标中均展现出显著的性能优势,证明了该方法在复杂约束环境下的有效性和适用性.