随着经济的快速发展,工程质量问题日益凸显,传统的工程质量追溯体系在数据真实性、完整性等方面存在不足,难以满足当前工程质量监管的需求。本研究旨在构建基于区块链的工程质量追溯体系,并验证其可信度。通过对区块链技术原理的剖析,明确了其在工程质量追溯中的适用性。在体系构建方面,从数据层、网络层、共识层和应用层进行详细设计,确保工程质量数据的安全、可靠与可追溯。在可信度验证过程中,构建了涵盖数据真实性、完整性和及时性的评估指标体系,并通过实际案例分析进行量化验证。结果表明,基于区块链的工程质量追溯体系显著提升了可信度,为工程质量监管提供了有效的技术支持,对推动工程质量追溯体系的发展具有重要意义。
目的 评价针对老龄化背景下围绝经期及绝经后女性,开展激素替代治疗的效果及对改良Kupperman评分、糖脂代谢指标的影响。方法 研究对象选取时段,限定于2023年5月至2024年11月,取因更年期问题到医院妇产科门诊就诊予以激素替代治疗的60例围绝经期及绝经后女性患者,分析比较患者治疗前后的改良Kupperman评分、糖脂代谢指标。结果 治疗后患者改良Kupperman评分较治疗前低,统计学结果呈P<0.05;治疗后患者糖脂代谢指标(FBG、TC、TG、LDL、HDL)水平优于治疗前,统计学结果呈P<0.05。结论 通过对围绝经期及绝经后女性患者,予以激素替代治疗具有理想效果,能够改善患者更年期症状,使改良 Kupperman 评分下降,同时还能降低总胆固醇、甘油三脂、血清低密度脂蛋白胆固醇,升高血清高密度脂蛋白胆固醇水平,进而提升中老年女性的生命质量,临床可借鉴。
目的:分析经鼻导管湿化高流量吸氧在ICU患者撤机后的作用。方法:选择我院2018年1月-2019年1月ICU撤机后患者共70例,数字表随机分2组每组35例,对照组的患者给予常规吸氧治疗,观察组给予经鼻导管湿化高流量吸氧。比较两组咳痰的难度、咳痰舒适度、咳痰耐受性评分、治疗前后患者呼吸频率、氧合指数、二氧化碳分压、呼吸机相关性肺炎发生率、再次通气发生率。结果:观察组咳痰的难度、咳痰舒适度、咳痰耐受性评分低于对照组,治疗后患者呼吸频率、氧合指数、二氧化碳分压优于对照组,呼吸机相关性肺炎发生率、再次通气发生率低于对照组,P<0.05。结论:经鼻导管湿化高流量吸氧在ICU患者撤机后作用非常明显,可提高咳痰舒适度,降低咳痰难度,改善血气分析,并减少并发症和再次通气。
车用汽油中 Mn、Fe、Pb 的同步准确测定是质量监控的核心环节。传统原子吸收光谱法(AAS)存在步骤分散、试剂毒性强、燃爆风险高等弊端。本研究建立并验证了一种基于电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)的安全、高效、绿色检测新方法:以白油为稀释剂,在 1500 kW 高频功率、0.7 L·min⁻¹ 载气条件下,一次进样 10 min 内完成三元素同时分析。结果表明,Mn(257.61 nm)、Fe(259.94 nm)、Pb(220.35 nm)标准曲线 R² ≥ 0.9999;0.10–5.00 mg·L⁻¹ 范围内线性优异;1.00 mg·L⁻¹ 加标回收率 97%–101%,RSD < 2%。与 AAS 相比,检测效率提升 4.5 倍,彻底消除乙炔和 MIBK 致癌溶剂的使用,满足 GB 17930-2016 限值要求,为绿色实验室建设提供了可复制、可推广的技术路径。
针对当前公路桥梁大型装配式箱涵预制过程中普遍存在的厂区布局低效、装备联动性不足、工艺精度控制难、自动化程度不高等问题,本文结合工程实际,研发了一套以“工艺为核心、数据驱动”为特征的装配式箱涵智能建造流水化施工技术。通过引入定型化钢筋绑扎胎架与智能加工设备、自动化整体推拉式钢模板系统、集成智能叫料-布料-振捣的混凝土施工系统,并依托一体化信息管理平台实现全过程协同控制,构建了高效、连续、数字化的预制流水生产线。工程应用表明,该技术显著提升了预制效率与产品质量,施工效率提高约20%,成本降低10%,人力需求大幅减少,同时实现了节能减废,经济效益与社会效益显著,为我国桥梁构件工业化智能建造提供了关键技术支撑与实践参考。
目的 基于诺莫图初步建立预测脂肪瘤术后复发的风险模型。方法 回顾性分析新疆医科大学第一附属医院2019年1月—2024年6月诊断为皮下脂肪瘤的538例患者信息,根据纳入排除标准最终有198例患者纳入研究,根据是否术后复发分为非复发组(184例)和复发组(14例)。采用logistic单因素和多因素分析影响术后脂肪瘤复发的影响因素并利用R语言建立诺莫图,并使用Calibration曲线和ROC线下面积对构建的模型预测性能进行评价。结果 研究发现家族史、脂肪瘤直径、术后皮肤凹凸不平、术后切口感染与脂肪瘤术后复发显著相关(P<0.05)并建立诺莫图,Calibration曲线示模型拟合度较好,ROC曲线下面积为为0.957(95%CI:0.788,1.000),表明该模型具有良好的预测性能。结论 此模型可以较好地预测脂肪瘤术后复发的风险。