重症急性胰腺炎应用短期腹腔灌洗治疗效果观察

目的:观察和分析短期腹腔灌洗治疗重症急性胰腺炎患者的临床效果。方法:选取2012年12月-2014年4月收治的96例重症急性胰腺炎患者,按照患者住院时间先后顺序分为对照组和治疗组。对照组:采用常规治疗,但未实施灌洗。治疗组:在常规治疗基础上实施短期腹腔灌洗治疗。观察两组患者治疗前后APACHEII变化及血清CRP水平变化、临床指标改善、并发症等情况。结果:治疗前,治疗组APACHEII积分和CRP分别为(14.38±6.47)分、(269.79±52.01)mg/L,与对照组的(14.42±6.51)分、(269.87±51.96)mg/L比较差异无统计学意义(P>0.05);治疗后,治疗组APACHEII积分和CRP分别为(6.64±2.17)分、(64.27±10.61)mg/L,与对照组的(9.65±2.47)分、(127.61±32.21)mg/L比较差异有统计学意义(P<0.05)。治疗组患者临床指标改善和并发症发生率与对照组比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论:采用短期腹腔灌洗治疗重症急性胰腺炎,可有效改善患者临床各项指标,降低患者APACHEII积分和CRP水平,减少并发症发生,促进患者康复。     

我国能源消费增长与经济增长关系的实证研究

能源问题一直是我国经济发展中的焦点和热点问题。我国是世界上经济增长较快的国家之一,但同时也是能源生产和消费较大的国家之一,能源消费与国民经济各个部门的生产活动都息息相关。以我国1990—2008年的年度数据为研究样本,从增长率的角度系统分析能源消费与经济增长之间的短期关系,同时将结构因素和技术因素引入能源消费增长的原因分析模型中,分别讨论了规模效应、结构效应和技术效应对能源消费变动的影响。     

我国商业银行负债管理的现状与对策

负债管理理论是以负债为经营重点,即以借入资金的方式来保证流动性,以积极创造负债的方式来调整负债结构,从而增加资产和收益。负债管理理论体现出了商业银行经营管理理念的创新,它变以前的被动吸收存款为主动进行借款,通过主动增加负债来扩大经营及规模,为银行找到了保持流动性的新方法。根据这一理论,商业银行的流动性不仅可以通过调整资产来保证,还可以通过调整负债来保证,变单一的资产调整为资产负债双向调整,为银行的经营管理增加调节途径,商业银行根据资产的需要调整和组织负债,让负债适应和支持资产,也为银行扩大业务范围和规模提供了条件。     

负债评估与负债会计的比较研究

负债是债务人承担的一项导致经济资源流出的义务,是一项合同义务、法定义务或推定义务。负债会计理论和实务相对而言相当完善,而负债评估在国际上尚缺乏相关的准则或指南,研究工作不够深入。文章以国际会计准则(IAS、IFRS)、中国企业会计准则(CAS)和国际评估准则2011(IVS 2011)及国际评估准则理事会(IVSC)2013年2月发布的《负债评估讨论稿》(Valuation of Liabilities——Discussion Paper)、中国评估准则(CVS)为基础,比较分析负债评估与负债会计的定义、目标、范围、方法等方面的区别与联系。     

国有企业过度负债的成因及对策

大部分国企由于长年资金短缺、产权不清、资产质量较差等原因而造成的过度负债问题 ,严重阻碍了国企的进一步发展。如何使国企摆脱债务危机 ,增强其竞争能力是一个极其紧迫的问题。     

沪锌短期有回调需求

目前压制锌价的最主要因素还是需求持续低迷，国内收储令现货供应过剩压力有缓解，并令国内锌价表现抗跌，但由于国内外的联动性，国际市场过剩仍较为严重，国内锌价不可能脱离基本面走出独立的行情，而其走出明显的行情仍需消息面的指引。行情回顾本轮暴跌行情，有色金属里锌市率先触底反弹，但数度上探13∞美元未果，近期再度测试1300美元，最高点甚至超过1350美元，     

2020年Tenaris集团和Vallourec集团生产经营状况分析

从钢管销售量、盈利能力、市场分布、资产负债和偿债能力等方面分析了 2020年Tenaris和Vallourec两大钢管集团的生产经营情况.分析认为:2020年Tenaris集团和Vallourec集团的经营异常艰难,都在经过大幅的资产减计之后出现了大额亏损,Tenaris集团的财务状况基本稳定,Vallourec集团积...     

二次分解组合CNN-LSTM的短期负荷预测

短期电力负荷随机性强、波动性大。为提高负荷预测精度,文章提出一种基于二次分解的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆（LSTM）神经网络组合的预测模型。其首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）方法将原始负荷序列分解为若干固有模态分量和残差;然后,引入样本熵与K均值（SEK-means, SK）,将分解得到的子序列重构为3个序列,并运用变分模态分解方法将重构分量中的强非平稳序列进行二次分解,建立CNN-LSTM模型,对分解得到的各个子序列分别进行预测;最后,将预测的结果叠加,以实现对负荷的有效预测。运用实际负荷数据从确定系数、平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差这4种评价指标角度进行验证,结果表明,该模型与XGBoost、LSTM、CEEMDAN-LSTM和CEEMDANCNN-LSTM模型相比较,具有更高的拟合度和预测精度。     

一种基于短期预测的追捕方法的分析与仿真

针对具有安全区的追捕-逃避问题,提出了一种基于短期预测的追捕方法,其算法流程为:追捕方先根据物理条件限制,预测双方可能的短期未来状态,然后评估自身在各种未来状态下的收益,获得一棵决策树,最后根据决策树决定并执行某种行为.讨论了如何确定合理预测时间长度和预测步数等问题,分析表明,预测时间并非越长越好.结合自主式足球机器人一对一对抗的研究实践,进行了仿真实验,仿真结果验证了相关理论分析.