中心静脉导管留置时间与血行性感染的相关性分析

目的:探讨中心静脉导管(CVC)留置时间与导管相关性血行感染(CRBSI)的相关性。方法:收集2010年2月-2014年2月本院1086例使用过CVC的患者资料,分析CVC留置1~7 d、7~14 d、14~21 d、21~28 d和≥28 d几个不同时间段CRBSI的发病率,并对CRBSI患者不同年龄段、性别、CVC留置时间和CVC置管处皮肤细菌数做统计学分析。结果:1086例使用过CVC的患者中共发生了352例CRBSI,CVC留置1~7 d、7~14 d、14~21 d、21~28 d和≥28 d CRBSI的发病数分别为65例(5.98%)、69例(8.84%)、143例(13.17%)、198例(18.23%)和352例(32.41%)。CVC留置≤3 d比3~7 d CRBSI发病率有显著性升高,差异有统计学意义(P<0.01),≥28 d比3~28 d CRBSI发病率也有显著性升高,差异有统计学意义(P=0.04)。另外患者年龄≥60岁、CVC经皮穿刺置管和CVC置管处皮肤细菌数≥100 CFU/10 cm2也是导致CRBSI的重要因素。结论:CVC留置的前3天和后28天是CRBSI发生的高峰时间,CRBSI的发生与患者年龄大和置管处皮肤细菌数多有关。     

CFB锅炉高温分离器效率降低影响因素

CFB锅炉的分离机构是流化床锅炉的关键部件之一,其主要作用是将大量高温固体物料从气流中分离出来,通过回料装置送回燃烧室,以维持燃烧室的快速流态化状态,保证燃料及脱硫剂的多次循环,反复燃烧和反应。其分离效率的高低直接影响锅炉效率,本文对CFB锅炉高温绝热分离器在运行中的影响因素及解决对策进行了分析。     

蓄势待发——爱克发剑指上海广印展

<正>在3月即将举行的上海广印展上,爱克发公司将继续以"爱克发工业喷墨,为您创造无限可能"为主题参展。它是爱克发UV喷墨产品理念的浓缩,预示着爱克发UV喷墨解决方案在不同工业应用领域的道路上持续狂奔、永不停歇。爱克发UV喷墨技术可应用在不同的介质,包括瓷砖、玻璃、亚克力、PU/PVC材料、金属、木材等。     

镜闻

<正>专业提升创造美好职业前景中山眼科-卡尔蔡司光学联合视光职业技能培训中心开启本刊讯(记者高玉冰)日前,广州中山大学中山眼科中心视光职业技能培训中心正式对外招生。据介绍,这家培训中心是由中山大学中山眼科中心与知名光学企业卡尔蔡司光学联合组建而成。作为国内首家开展视光学本科教育的高校院系,中山大学眼科视光学系拥有强大的师资力量,现有资深授课老师20多名,其中高级职称的专家10多名、获博士/硕士学位的资深老师10多名。另外,中山大学附属眼科医院     

通向卓越之路

<正>从2010年年初到2014年年底,五年时间,公司进行了一场规模巨大、前所未有的管理变革。这场变革给公司带来了巨大的影响,同时也为正处于转型中的其他国有企业提供了实践经验。世界著名管理大师彼得德鲁克提出,"我们无法左右变革,我们只能走在变革的前面"。当我国的用电增速从两位数降至一位数,经济常态不再以高速增长的姿态出现在人们面前时,"三集五大"体系建设这样的变革就显得非常富有先见之明。在面     

粘性条件下含不同导叶数的液力透平水力损失分析

为了研究粘性条件下含不同导叶数的液力透平内水力损失的分布情况,采用CFD方法以3种不同黏度工质对3种不同导叶数的泵作液力透平进行数值计算,分析工质黏度对含不同导叶数的液力透平水力损失分布的影响规律。结果表明:叶轮内的水力损失在透平总水力损失中所占比重超过50%,是透平内的主要水力损失;相同流量与工质下,叶轮内的水力损失随着导叶数的增加而减小,叶轮内的流动受导叶数影响显著,蜗壳、导叶等其他过流部分内的流动受导叶数影响较小;随着工质黏度的增加,相同导叶数透平各过流部分的水力损失基本呈增大趋势;在透平叶轮前添加合适叶片数的导叶能够改善叶轮内流动的状况,减小叶轮内水力损失。     

2015年全区新闻出版广播影视工作会议在呼和浩特召开

1月21日,全区新闻出版广播影视工作会议在呼和浩特召开。会议总结了2014年新闻出版广播影视工作,部署了2015年任务。自治区人民政府副主席刘新乐出席会议并作重要讲话。自治区新闻出版广电局领导班子和各处室负责人、直属单位负责人、各中心台所属台站负责人,各盟市分管盟市长、文化新闻出版广电局局长、文化综合执法局局长,党报、广播电视台主要负责人,内蒙古日报社、广播电视台、出版集团、电影集团、广电网络集团、新华发行集团相关负责人,有关出版社、报刊社、印刷企业、民营发行企业、影视制作机构、视听节目网站代表200余人参加了会议。会上,刘新乐副主席充分肯定了2014年全区新闻出版广播影视的各项工作,并对做好2015年新闻     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。