简介:摘要:英语中有许许多多单词,短语,习语,俚语,谚语都和动物有关联,并且非常有趣。在教单词时有意识地引入这些内容,学生会觉得耳目一新,非常有趣好玩,不用花多少时间就能记下。所以,我们要善于归纳总结,做夯实基础,拓展知识的有心人。
简介:摘要:英语中有许许多多单词,短语,习语,俚语,谚语都和动物有关联,并且非常有趣。在教单词时有意识地引入这些内容,学生会觉得耳目一新,非常有趣好玩,不用花多少时间就能记下。所以,我们要善于归纳总结,做夯实基础,拓展知识的有心人。
简介:摘要目的通过了解医院开展动物实验时伦理审查、动物福利和动物使用法规实施情况,分析医院开展动物实验的现状及存在的问题,并提出对策。方法在万方医学数据库中回顾性收集2017年1月-2018年3月发表的文章,以特定检索词和分类方法,分析医院中开展动物实验时的伦理审查现状及存在问题。结果提及通过动物伦理审查的论文71篇,占9.2%;提及动物福利相关内容的411篇,占53.3%;提及实验动物使用法规的75篇,占9.7%。既提及动物饲养条件又提及动物安乐死方法的文章70篇,占9.6%,而两者均未提及文章有339篇,占46.4%。在提及通过动物伦理审查方面,有基金资助的论文与无基金资助者相比,有显著性差异。在提及实验动物福利方面,有基金资助和无基金资助的论文相比,无明显差异。提及动物使用法规方面,国家级基金资助的论文和非国家级基金资助者相比,有显著性差异。结论医院开展动物实验时,对动物伦理审查、实验动物的福利保障、有关动物使用法规的实施尚不重视,需不断加强研究者动物保护意识,督促其遵循实验动物福利原则和遵守动物使用法律和法规,进一步规范动物实验的研究。
简介:摘要目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLab v3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1 081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988∶0.971,Kappa值0.852∶0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968,Kappa=0.828,表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深入,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。
简介:摘 要:随着我国经济的快速发展,基于互联网的金融业务已深入我们的日常生活中,数据中心是支撑互联网金融业务运营的基石,数据中心的IT基础架构设备数量及业务数据量也急剧增加。对大型金融企业而言,现有生产数据中心在场地、规模、性能都已不能满足未来几年业务发展需求。为此需要将现有生产数据中心的业务系统迁移至规模更大、性能更好、等级更高的新数据中心,以确保未来能更好的满足业务发展需求。大型金融企业数据中心大规模整体迁移是一个非常复杂,非常有挑战性的工程,其涉及应用系统及软硬件环境种类繁多,品牌各异,设备数量庞大,应用关联关系复杂,停机时间窗口短,安全性要求高等各种因素导致数据中心的迁移难度增大,风险成倍增加。本文主要论述大型金融数据中心大规模迁移主要面临的难题及应对这些难题的有效解决方法,最终确保数据中心的生产业务系统安全平稳迁移至目标数据中心,满足业务的RTO及RPO,满足监管要求。