DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 网络探测技术 流量检测技术和行为分析技术均采用被动方式获取网络安全数据，主要采取旁站式监测，缺乏与探测目标的交互式过程，数据的全面性和精准性有所欠缺。例如，通过流量检测技术可以发现攻击者尝试对网站服务器的攻击行为，但由于缺乏对目标服务器的深入了解，无法准确判断此次攻击行为是否对目标构成实际威胁，难以确定攻击活动是否奏效。网络探测技术是通过主动探测的方式，感知获取网络的拓扑结构、资产信息、系统配置、威胁情报等。通过主动探测方式获取的信息，可以作为网络流量和行为分析数据的有效补充。典型的网络探测技术包括漏洞探测、网络测绘和威胁情报获取技术。 5.1. 漏洞探测技术 漏洞扫描是指基于漏洞数据库 [ 6 ] [ 7 ]，通过扫描等手段对指定的远程或者本地计算机系统的安全脆弱性进行检测，从而发现安全漏洞的一种检测行为。漏洞扫描包括网络漏扫、主机漏扫、数据库漏扫等不同类型。通过漏洞扫描可以了解网络的安全设置和运行的应用服务，及时发现安全漏洞，评估网络的风险等级，根据扫描结果进行漏洞修补和系统加固。 漏洞扫描通过主动获取目标系统的版本、系统设置、配置参数等信息，与已知漏洞的存在环境进行比对，从而实现漏洞信息的检出。漏洞扫描通常需要结合渗透测试技术，通过模拟攻击者的行为，确认可被成功利用的安全漏洞，形成实战化的漏洞探测结果。有效的渗透测试可以发现操作系统、应用程序、数据库、网络设备等存在的可实际利用的漏洞，从而全面评估被测试网络中存在安全方面的技术风险。 5.2. 网络测绘技术 网络测绘技术是资产探测技术的升级，传统的资产探测技术主要关注资产的基础信息和安全配置信息，网络测绘技术则在此基础上扩展了针对资产地理位置和关联性的探测，通过绘制网络空间的节点和连接关系图，形成覆盖全网络空间的图谱。 网络测绘技术是当前开展大规模网络安全监测分析的基础，通过准确掌握互联网资产状况，实现网络资产画像，与漏洞隐患和威胁攻击行为进行关联分析，有效支撑跨地理空间和网络空间的安全保护工作，提高监测发现的精准性。当前，互联网上有多个项目致力于网络测绘，例如Shadon、Zoomeye等。相关机构的研究人员提出了网络空间地理学的概念，从传统地理学的“人地”关系演变为更为复杂的“人地网”关系，从而为网络空间的科学认知、地理学与网络空间安全等学科建设以及国家网络安全防控和全球网络空间命运共同体的构建提供了新视角 [ 8 ]。预计未来网络测绘作为网络空间地理学的核心领域，将会发展成为跨越地理学、计算机科学和网络空间安全的跨领域交叉学科。 5.3. 威胁情报获取技术 威胁情报是关于网络安全威胁、攻击活动、攻击样本、漏洞隐患、攻击资源等相关的信息，这些信息与已经发生过的攻击活动相关，也包括对未来可能的攻击活动的预测预警。目前，国内外诸多安全机构均提供威胁情报，例如FireEye、VirusTotal、360、微步在线等，其主要内容是用于识别和检测威胁的失陷标识，如恶意样本HASH、恶意IP地址、恶意域名、程序运行路径、注册表项等。 威胁情报旨在为面临威胁的资产主体提供全面的、准确的、带有预警性质的安全知识和信息。获取威胁情报可以通过商业交换或共享方式，也可通过主动获取方式得到开源威胁情报，后者利用威胁情报源提供的API接口或直接采用网页爬虫获取数据，将其解析为可供机读的要素信息，或利用自然语言处理模型，对网页内容进行语义识别和分类，提供给网络安全大数据平台使用 [ 9 ]。
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user: 6. 小结 网络安全工作涉及多源异构的各类数据，包括资产数据、漏洞数据、流量数据、行为数据等，需要综合利用各类数据采集技术，实现网络安全大数据的汇聚和关联分析，为开展网络安全监测发现和处置应对工作提供全面、精准的数据内容。本文重点针对流量检测技术、行为分析技术和网络探测技术三类典型的网络安全数据采集技术进行了阐述，分析了相关技术的特点和局限性，明确了关键技术之间的关联性。 当前，随着信息技术领域和网络空间安全领域的快速发展，针对网络安全数据采集的相关技术呈现出以下发展趋势：一是异构多源化，网络安全数据的类型和范围不断扩展，不仅限于以往所认知的漏洞、病毒、攻击事件等安全强相关数据，而是逐步覆盖到网络空间的各个方面，包括资产数据、用户数据、地理数据等；二是分析智能化，深度学习、增强学习等人工智能算法逐步应用到网络安全数据的采集过程中，成为分析研判网络用户行为、软件行为、威胁情报线索的有力武器，从而适应网络安全数据格式及内容的不断扩充和演变；三是协同共享化，网络安全数据采集工作越来越依赖于多方的协同共享，通过采集汇聚跨空间、跨地域、跨行业的网络安全数据，能够为精准掌控网络安全态势，实现网络威胁预测预警，指导开展网络安全主动防御提供支撑。 综上所述，数据采集是开展网络安全保护工作的前提环节，也是关系到保护工作实效性的关键要素，为了提高安全保护的有效性和精准性，有必要致力于对采集技术进行研究、扩展和升级，以适应网络安全攻防态势的不断演变和技术发展，持续提升网络安全保障能力。
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user: 摘要 电影票房作为电影行业最为主要的收入来源，研究票房影响因素并对其进行预测，有利于电影行业的发展和投资者做出正确投资决策。该文结合人工智能的前沿理论研究，提出了一种基于Stacking集成学习的电影票房融合模型的预测方法。选取2017年至2019年票房排名前100的电影票房及相关影响因素数据进行分析，并清洗量化规约各影响因素，通过XGBoost算法计算特征重要性筛选主要影响因素；利用Stacking模型融合多个机器学习算法，构建电影票房预测模型，通过网格交叉验证优化模型参数，对比评估得Stacking集成学习模型较单个机器学习预测模型具有更好的预测效果，在电影票房预测方面有较高的应用价值。
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user: 1. 引言 随着以电影为代表的文化产业在我国近年来的高速发展，中国电影行业的软硬实力都有了长足的进步和显著的提升，无论是电影票房收入还是观影人数规模每年都在飞速增长，对一部电影的投资回报等许多因素也都成为了被关注的焦点问题，电影票房作为衡量一部影片成功与否的重要指标，电影票房的多少成了许多投资机构不断追逐的目标，对电影票房的预测也成了各个投资机构对电影投资的重要指标，同时电影票房的准确预测是保障电影发行能够得到足够的投资回报、控制风险的重要手段，对于电影的投资决策具有十分重要的实践意义。但由于电影自身的特点，其生命周期较短且影响票房的因素多、量化难度大，想准确预测电影票房十分困难。 电影票房是衡量一部影片成功与否的重要指标，是电影利润的直接来源。近年来，大数据技术的发展使得票房预测模型得以进一步发展。研究者对于已有的电影票房预测模型从两个方向进行改进：一是引入新的影响因素和量化方法，其趋势是根据新的市场环境引入越来越多的变量和度量方法。二是改进所使用的回归或分类算法，其趋势是逐渐从线性算法变为非线性算法。Ramesh和Dursun使用来自美国主要剧院公司的电影票房数据作为样本，并使用多层感知器神经网络预测票房，并获得了比回归方法更好的结果 [ 1 ]。Lee等利用贝叶斯网络计算电影票房成功概率，并且发现该模型的预测准确度高于神经网络模型 [ 2 ]。Barman等使用反馈神经网络算法预测电影票房的盈利情况，并有较好的预测效果 [ 3 ]。2015年Kim等人利用SNS数据基于机器学习算法建立了票房预测模型，实验结果证明预测模型的准确率高达95% [ 4 ]。 与国外相比，国内电影票房预测仍处于探索阶段，没有较为成熟的有针对性的预测模型。郑坚等人利用神经网络构建BRP模型，利用导演、演员、类型、档期、国别等七个输入因子，构建有两个隐藏层的神经网络，进而对电影上映后每周的票房进行预测 [ 5 ]。罗晓芃采用GMM估计建立了票房的预测模型，发现每天的票房都会对后一天的票房成绩产生显著的影响，并验证了电影的多种特征信息都会对票房产生显著的显著影响 [ 6 ]。杨朝强提出了一种基于LSTM模型的电影票房算法，解决BP神经网络电影票房预测精度不高的问题 [ 7 ]。陈邦丽使用最小角回归(LARS)算法进行因素选取，再利用支持向量回归(SVR)算法对所选因素建立预测模型 [ 8 ]。本文则根据对电影票房的影响因素进行研究分析，筛选量化主要影响因素，并通过集成学习的融合模型构建票房预测模型，为投资者减少了风险，对我国电影产业起到了积极作用，有助于院线对已上映的电影合理排片，并为未上映的电影宣传以及制作策略提供参考。
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user: 2. 预备知识 2.1. 回归模型 对于回归问题机器学习有很多模型，论文选取常用的三个模型Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet、与集成学习的Boosting中的改进模型进行对比。对于简单的线性回归，当样本特征很多且样本数量相对较少时，模型很容易陷入过度拟合。为了缓解过拟合问题，则采用减少特征数量和正则化的方法，正则化是指减少特征参数W的大小，是在线性回归损失函数的基础上增加一个正则化项，进而选择经验风险和模型复杂度同时较小的模型，Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet回归就是利用此原理避免模型过拟合，在保证最佳拟合误差的同时，使参数尽可能的简单，增强模型的泛化能力。 1) Ridge回归 Ridge回归在一般线性回归的损失函数中添加一个 L 2 正则化项，其损失函数为 l = 1 2 m ∑ i = 1 N ( y ( i ) − ∑ j w i x j ( i ) ) 2 + λ 2 ∑ j w j 2 L 2 正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，使参数的值不会过大或者过小。 L 2 范数是每个参数的平方和再求平方根，令 L 2 范数的正则项最小，则特征参数W接近于0。但是与 L 1 范数不同，它不会使元素为0，而仅接近0。参数越小，模型越简单，过度拟合的可能性就越小。岭回归是带二范数惩罚的最小二乘回归。当特征是低维稠密的，使用 L 2 正则。 2) Lasso回归 Lasso回归在一般线性回归的损失函数中添加了一个正则化项，其损失函数为 l = 1 2 m ∑ i = 1 N ( y ( i ) − ∑ j w i x j ( i ) ) 2 + λ ∑ j | w j | L 1 正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性， L 1 正则化是指特征参数W中各元素的绝对值之和。Lasso回归的特征在于，在构建广义线性模型时，Lasso对数据要求低，同时还能过滤变量并降低模型的复杂性，并有选择地将变量放入模型中以获得更好的性能参数对于高维稀疏特征的数据，就使用Lasso回归。 3) ElasticNet回归 ElasticNet (弹性网络回归)，当使用Lasso模型出现太多特征被稀疏为0时，同时岭回归的正则化也不够，即回归系数衰减太慢时，则考虑使用ElasticNet回归来进行，ElasticNet综合 L 1 和 L 2 正则化，其损失函数为 l = 1 2 m ∑ i = 1 N ( y ( i ) − ∑ j w i x j ( i ) ) 2 + λ α ∑ j | w j | + 1 − r 2 α ∑ j w j 2 2.2. 集成学习算法 集成学习是机器学习中的有监督学习算法，将多个学习器结合起来完成预测任务，比单一学习器获得显著优越的泛化性能。机器学习的目的是学习到一个稳定且表现良好的模型，但是很多时候我们得到的模型是有偏好的，为了解决这一问题，考虑将多个学习器(有偏好)结合起来提高学习能力。集成学习算法分为两类Bagging和Boosting，前者在并行生成时保持基本学习器的独立性，通过有放回的随机抽样方法来训练多样化的基本学习器，降低方差，其代表算法是随机森林(Random)。后者保持基础学习器串行生成时的依赖关系，通过对错判训练样本重新赋权来重复训练，以提高基础学习器准确性，降低偏差，其代表算法是AdaBoost、GBDT和XGBoost。对于学习器的结合策略有三大类：投票法(分类)、平均法(连续数值)、学习法(Stacking)。本文选用Boosting中的GBDT算法、XGBoost算法、LigthGBM算法进行电影票房的预测。 GBDT算法(Gradient boosting Decision Tree)是梯度提升决策树，将梯度提升算法与决策树相结合。主要思想是通过弱分类器即决策树迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。其主要包括三部分：回归树，总体流程类似于分类树，但是回归树的每个节点都会得到一个预测值；提升树，是迭代多颗回归树来共同决策，即整个迭代过程生成的回归树的累加；梯度梯度提升决策树，提升树利用加性模型(弱学习器的线性组合)和前向分步算法实现学习的通过梯度下降法求解最优化的过程。 XGBoost极限梯度提升算法，是由陈天奇博士于2015年提出的一种在Gradient Boosting框架下实现提升决策树(GBDT)和广义的线性机器学习算法 [ 9 ]。该算法是在梯度提升(Gradient Boosting)的框架下进行的改进和优化，也是串行生成的集成学习中的一类。该算法的思想是加法模型和前向分布算法，通过特征分裂生长树添加在模型中，每次生成新树的本质是学习一个新函数，用来拟合上棵树预测的残差。这种加法模型以上一次预测(前面t − 1棵树的组合模型)的误差为参考，建立下一棵树(第t棵树)，直至训练完成得到k棵树。最终要实现对新样本的预测，新样本在每棵树中有一个对应的叶子节点，该节点又会产生相应的得分值，最终将每棵树相应的叶子结点得分相加，其结果作为新样本的模型预测值。相比于GBDT，XGBoost优点在于：目标标损失函数增加正则项，可以约束损失函数的下降，同时可以避免模型过于复杂，防止模型过拟合；将损失函数通过泰勒公式展开到二阶导，展开到二阶导能够提高模型的预测精度，XGBoost算法是GBDT 算法的高效实现，整体的优点就是提高了运行速度；XGBoost算法中的基学习器支持线性分类器，GBDT 只支持CART树 [ 10 ]。 LigthGBM是轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine， Light GBM)，它和XGBoost都是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。该算法使用深度限制的叶子生长(leaf-wise)策略，从当前叶子节点中找到增益值最大的节点进行分裂，并对树的深度进行限制，防止过拟合，缩短寻找最优深度树的时间。同时保证分裂次数相同的情况下，能够降低误差，得到更高精度。在构建树的过程中，最浪费时间和计算机资源的是寻找最优分裂节点的过程，对此，LightGBM使用直方图算法、单边梯度抽样算法(Gradient Based One-side Sampling， GOSS)和互斥特征捆绑算法(Exclusive Feature Building， EFB)来提升运行效率 [ 11 ]。其具有训练速度快、消耗内存少、预测精度高的特点，在训练速度和准确率之间达到了平衡。
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user: 5. 结论 论文在已有研究的基础上，提出了一种基于Stacking集成学习的电影票房融合模型的预测方法，通过网格交叉验证优化调整模型参数，并利用XGBoost算法获取样本特征作为分裂节点带来的平均增益，筛选主要影响因素为电影首周票房、网络搜索量、评论人数、情感特征、电影类型、评分、导演和档期等因素。对比评估并融合拟合效果较好的模型，所构造的包含GBDT、XGBoost、LigthGBM的Stacking集成学习模型较单个机器学习预测模型泛化能力更强，具有更好的预测效果，在电影票房预测方面有较高的应用价值。在今后的研究中，可以引入更多的电影相关特征和机器学习模型对票房预测模型不断改进与完善。
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user: 摘要 目的：通过高通量测序探究强直性脊柱炎患者口腔菌群的紊乱情况，分析口腔菌群与疾病活动度的相关性。方法：选取强直性脊柱炎患者66名，健康对照者31名纳入本次研究。收集所有研究对象的非刺激性唾液，提取DNA进行16SrRNA高通量测序，检测所有研究对象的口腔菌群组成，并进行菌群多样性分析，分析AS患者与健康对照者的菌群差异。收集患者临床信息，分析菌群与临床疾病活动的相关性。结果：我们的研究在所有受试者口腔中共发现菌群17个门(Phylum)，32个纲(Class)，63个目(Order)，115个科(Family)，224个属(Genus)。ɑ多样性分析显示强直性脊柱炎患者的口腔菌群丰度及多样性大于健康组(P < 0.05)。β多样性分析显示患者口腔菌群的组成和健康组之间存在一定差异，但无法完全分开(P > 0.05)。差异性分析显示患者口腔菌群在门水平有1种菌群，在科水平有3种菌群，在属水平有11种菌群的丰度与健康志愿者有差异(P < 0.05)。相关性分析显示在属水平有29种菌群与患者的ESR或CRP相关，19种菌群与ASDAS或BASDAI相关(P < 0.05)。AS患者口腔中fusobacteriae_unclassified与ESR、ASDAS-ESR呈正相关，且AS患者口腔中fusobacteriae_unclassified丰度高于健康志愿者。结论：强直性脊柱炎患者存在口腔菌群紊乱的现象，且菌群紊乱与疾病活动具有一定相关性。
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user: 1. 引言 强直性脊柱炎(Ankylosing Spondylitis， AS)，是一种以累及脊柱，骶髂关节及外周关节为主要特点的慢性免疫性炎性疾病。HLA-B27的发现揭示遗传因素在AS发病中的地位，然而单纯依靠遗传因素并不能解释疾病的发病机制，近年来随着第二代测序技术的发展，微生物作为重要的环境因素再次成为研究的热点。口腔是外来物质进入人体最主要的途径，大量微生物通过口腔进入人体，使口腔成为人体除肠道外含微生物最多的部位，已经发现超过600种微生物定殖在口腔中，因此口腔微生态的稳定与人体健康息息相关 [ 1 ]。已有的研究发现口腔菌群的紊乱不光与牙周炎、龋齿、口腔癌等口腔内病变相关，同时也与冠心病、糖尿病等系统性疾病有关 [ 2 ]。现阶段关于AS患者口腔菌群的研究相对较少，但是口腔菌群与其他风湿病如类风湿关节炎、干燥综合征等的相关性已经得到肯定 [ 3 ]。因此对于强直性脊柱炎患者口腔菌群的研究将有利于进一步阐明其发病因素及发病机制。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 一般资料 研究对象来源于光华脊柱关节炎前瞻性队列研究(GHSPICS)。具体为2017年12月至2018年8月上海市光华中西医结合医院关节内科的门诊或住院的强直性脊柱炎患者，正常组全部来自患者的健康家属共31名。共纳入符合标准的强直性脊柱炎患者共计66名，平均年龄为40.68 ± 13.76岁。平均病程为151.23 ± 112.81月。HLA-B27阳性的患者60名，占总体的90.9%。具有吸烟史的患者26名，占总体的34.4%。健康志愿者共计31名，平均年龄为35.9 ± 19.2，与AS组相比差异无统计学意义(P > 0.05)，本部分将所有研究对象分为强直性脊柱炎组(66名)及健康志愿者组(31名)。 2.2. 纳入和排除标准 纳入标准：AS患者需符合1984年修订的纽约标准 [ 4 ]，或国际脊柱关节炎评估工作组(ASAS) 2010年关于中轴SPA的分类标准 [ 5 ]。排除标准：①使用抗生素的患者：包括入组前3个月内接受过全身大剂量抗生素治疗者、长期全身性使用抗生素者或长期使用抗菌性漱口水的受试者；②合并其他风湿免疫病的患者，包括且不限于类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、干燥综合症等；③合并有严重且未控制的心、脑、肝、肾、造血系统、内分泌系统、神经精神系统疾病，肿瘤或免疫缺陷的患者；④妊娠或哺乳期女性；⑤理解能力差，不能完成研究评估量表者。 2.3. 研究方法 收集所有受试者的口腔非刺激性唾液并提取DNA，分组编号，采用口腔菌群16SrRNA测序中V3-V4区的通用引物341F和785R进行PCR扩增。质检后通过IllumniaMiseq进行16SrRNA测序。通过CRF表收集患者的一般资料及临床信息，包括年龄、性别Bath AS疾病活动指数(BASDAI) [ 6 ]、强直性脊柱炎疾病活动度评分(ASDAS) [ 7 ]、C反应蛋白(CRP)、红细胞沉降率(ESR)。 2.4. 统计学分析 扩增子分析使用QIIME1软件进行OUT数据的处理，使用R语言进行多样性分析，主成分分析统计使用Adonis检验。使用SPSS21.0对数据进行分析，两组间比较时符合正态分布的数据使用独立样本的t检验，不符合正态分布的数据使用Mann-Whitney U检验。相关性检验中满足正态分布的数据使用Pearson相关性检验，不满足正态分布的数据使用Spearman相关性检验。对于计量资料使用均值 ± 标准差表示，计数及等级资料使用中位数 + 四分位数表示。P值小于0.05表明有统计学差异。
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user: 3. 结果 3.1. 强直性脊柱炎及健康志愿者口腔菌群的组成情况 本研究纳入的共计97个研究对象唾液样本中口腔菌群中发现了17个门(Phylum)，32个纲(Class)，63个目(Order)，115个科(Family)，224个属(Genus)。AS组共计检测出57，853个OTU，平均每个患者检测出876.6个OTU，健康组共计检测出17，683个OTU，平均每个受试者检测出570.4个OTU。 3.2. 强直性脊柱炎患者及健康志愿者口腔菌群在不同水平的组成 强直性脊柱炎患者及正常人口腔菌群组成在门水平上一共发现17种菌群，所有受试者在门水平中，厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、梭杆菌门(Fusobacteria)五门菌群占口腔菌群总量的94.8%，为口腔菌群门水平的优势菌群。在科水平上一共发现115种菌群，其中链球菌科(Streptococcaceae)、普雷沃氏菌科(Prevotellaceae)、微球菌科(Micrococcaceae)、奈瑟氏菌科(Neisseriaceae)、紫单胞菌(Porphyromonadaceae)、Leptotrichiaceae、肉杆菌科(Carnobacteriaceae)、韦荣球菌科(Veillonellaceae)、梭杆菌科(Fusobacteriaceae)、巴斯德氏菌科(Pasteurellaceae) 10科菌属占总体的79%以上，为口腔菌群在科水平的优势菌群。在属水平上一共发现214种菌群，其中链球菌属(Streptococcus)、普氏菌属(Prevotella)、罗氏菌属(Rothia)、奈瑟菌属(Neisseria)、纤毛菌属(Leptotrichia)、卟啉单胞菌属(Porphyromonas)、颗粒链菌属(Granulicatella)、韦永氏球菌属(Veillonella)、梭杆菌属(Fusobacterium)、Gemellaceae_unclassified、嗜血杆菌属(Haemophilus)、Bulleidia、放线菌属(Actinomyces)、奇异菌属(Atopobium)、Oribacterium，15种菌属占总体的84%以上，为口腔菌群属水平的优势菌群，见图1。 图1. 不同水平口腔菌群的优势菌群 3.3. 强直性脊柱炎患者和健康志愿者口腔菌群的多样性分析 利用秩和检验比较AS组和健康组的ɑ多样性指数，显示AS组的Observed otus指数、chao1指数、shannon指数、simpson指数均高于健康组。见表1。 Table 1 ɑ diversity analysis of differences between AS and healthy contro shannon simpson chao1 observed_otus AS组 6.16 ± 0.92 0.94 ± 0.04 2043.58 ± 1221.77 876.56 ± 440.46 CO组 5.67 ± 0.55 0.93 ± 0.03 1182.08 ± 393.58 570.39 ± 145.74 P值 0.013 0.049 0.002 0.002 表1. 强直性脊柱炎患者与健康志愿者口腔菌群ɑ多样性分析 β多样性分析中主成分分析显示AS患者口腔菌群的组成和健康志愿者之间存在一定差异，但无法完全分开(P = 0.075， R 2 = 0.0202)，见图2。 图2. 不强直性脊柱炎患者与健康志愿者口腔菌群β多样性分析 3.4. 强直性脊柱炎患者和健康志愿者口腔菌群的差异性分析 通过比较不同菌群在两组间的差异，显示患者在门水平有1种菌群，在科水平有3种菌群，在属水平有11种菌群的丰度与健康志愿者有差异，其中属水平AS患者口腔中链球菌属(Streptococcus)，Gemellaceae_unclassified的丰度低于健康组，而韦荣球菌属(Veillonella)，Neisseriaceae_other，放线杆菌(Actinobacillus)，Veillonellaceae_other，Fusobacteriaceae_unclassified，Lactobacillale_other，Bacteroidales_other，Leptotrichiaceae_other，Porphyromonadaceae_other的丰度高于健康组，且差异具有统计学意义，图3。 图3. 强直性脊柱炎患者和健康志愿者口腔菌群在属水平的差异 3.5. 口腔菌群与疾病活动度的相关性 通过Sperman相关性分析，比较属水平口腔菌群与疾病活动度的相关性，并用热图展示出来。菌群与实验室指标的相关性研究中共有29种菌群与ESR、CRP相关，其中丰度前十的包括链球菌属(Streptococcus)、普氏菌属(Prevotella)、卟啉单胞菌属(Porphyromonas)、颗粒链菌属(Granulicatella)、Gemellaceae、SR1、消化链球菌属(Peptostreptococcus)、劳特罗普氏菌属(Lautropia)、Fusobacteriaceae_unclassified、Bacteroidales_other，见图4。 口腔菌群与疾病活动指标的相关性发现共有19种微生物与疾病的活动相关，包括劳特罗普氏菌属(Lautropia)、坦纳菌属(Tannerella)、梭杆菌科(Fusobacteriaceae)、Leptotrichiaceae_other、RF39、丛毛单孢菌科(Comamonadaceae)、盐单胞菌属(Halomonas)、施瓦茨氏菌属(Schwartzia)、Coriobacteriaceae_unclassified、Cardiobacteriaceae_other等，见图5。 此外，AS患者口腔中丰度升高的Fusobacteriaceae_unclassified与患者的ESR、ASDAS-ESR均呈正相关。
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user: 4. 讨论 强直性脊柱炎是一种累及脊柱及外周关节的慢性风湿病，炎性肠病为其关节外受累的特征之一，因此既往菌群与AS相关性的研究多集中于肠道菌群 [ 8 ]。研究显示AS患者肠道菌群存在紊乱的情况，且肠道菌群可能参与到疾病的进展中 [ 9 ]。然而鲜有研究揭示口腔菌群与AS的联系。口腔菌群是指定植于口腔表面的菌落的集合，以生物膜的形式存在，行使其生理功能。最新的研究显示AS患者有严重的口腔健康问题，但是未发现菌群的紊乱，这可能与研究的样本量相关 [ 10 ]。 图4. 口腔菌群与实验室指标的相关性 图5. 口腔菌群与疾病活动指标的相关性 我们的研究在两组受试者唾液中共计检测出75，536个OTU，通过分析将口腔菌群分为17个门(Phylum)，32个纲(Class)，63个目(Order)，115个科(Family)，224个属(Genus)，并发现不同水平的优势菌群。对比上海一项关于正常人口腔菌群的研究发现菌群在优势菌群的组成结构上相似，但是部分菌群在其占总体比例上却相差较大 [ 11 ]。 ɑ及β多样性指数是用于评估菌群多样性，代表了菌群的丰度及均匀度和评估两样本间菌群的组成差异。我们的研究以患者健康家属作为健康对照组，尽量排除饮食等因素的影响，结果发现AS组的ɑ指数均高于健康组，表明AS患者口腔菌群的丰度高于健康组。而β多样性分析显示两组间存在一定差异，但差异无统计学意义，表明AS组和健康组在菌群组成结构上差异不大，可能与测序的样本量相关。 ESR、CRP、BASDAI及ASDAS是临床上常用的评估疾病活动的指标 [ 12 ] [ 13 ]。我们的研究发现多个菌群与疾病评估指标相关，表明菌群与疾病活动具有一定的相关性。此外在AS患者中丰度升高的Fusobacteriaceae_unclassified与患者的ESR、ASDAS-ESR均相关，但由于菌群分类研究的不完善，关于Fusobacteriaceae_unclassified的资料很少，其与疾病活动的关系需要进一步研究。 菌群与免疫系统的相关性一直是研究的热点，我们的研究发现AS患者口腔菌群存在紊乱的现象，且部分菌群的紊乱与疾病的活动相关，提示我们口腔菌群可能参与到强直性脊柱炎的疾病进展中去。但是由于菌群分类资料的不完善及样本数量的限制，口腔菌群与疾病的联系需要进一步研究，同时最新的研究也显示，绝大多数口腔菌群可以转移到肠道中去，提示我们对于AS口腔菌群的研究可以结合肠道菌群考虑 [ 14 ]。
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user: 摘要 目前手术切除仍是早期肺癌的主要治疗方法，但手术、麻醉、疼痛刺激等因素会引发机体一系列应激反应、神经内分泌变化，使患者围术期免疫功能受到影响，从而可能影响肺癌患者的预后。近年来研究表明，围术期多模式镇痛(Multimodal analgesia， MMA)通过联合具有不同镇痛机制的麻醉技术或药物，不仅提供了围术期有效的镇痛，也减少了阿片类药物的使用和副作用，进而可能对患者围术期的免疫有一定的保护作用。但临床麻醉中，多模式镇痛的方式较多，针对具体手术类型，尚未有明确的多模式镇痛方案。本文回顾了肺癌患者围术期多模式镇痛对患者免疫功能和远期生存的影响，以期为临床应用提供参考。
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user: 1. 前言 肺癌是全世界最常见的癌症相关死亡原因之一 [ 1 ]。大量研究表明免疫与肺癌的发生和发展有密切的联系 [ 2 ]。手术仍是早期肺癌目前主要的治疗方式，但手术创伤、麻醉等因素对患者术后免疫功能也会产生抑制，影响患者预后，因此从不同角度减轻围术期患者免疫抑制有重要意义。胸腔镜下肺叶切除术相比传统开胸手术而言，明显减轻了手术刺激，进而改善了肺癌患者围术期的免疫功能 [ 3 ]，与此同时，近年来MMA的发展，不仅提供了围术期有效的镇痛，也减少了阿片类药物的使用和副作用，进而可能对患者围术期的免疫有一定的保护作用 [ 4 ]。本文就多模式镇痛中的药物和技术对免疫系统和远期生存的影响方面加以综述。
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user: 2. 肺癌、手术与免疫系统 肺癌与肿瘤微环境之间存在紧密的相互作用 [ 2 ]，机体免疫系统是肿瘤微环境的主要组成部分，肺癌通过低抗原呈递、分泌免疫抑制配体、免疫抑制细胞扩张等 [ 5 ] 多种机制诱导局部和全身免疫抑制，损伤免疫系统。机体免疫系统发挥主要的抑制肿瘤生长的作用，肿瘤相关抗原被树突状细胞捕获，当树突状细胞迁移到淋巴结时，启动并激活肿瘤特异性的细胞溶解CD8 + T细胞。这些效应细胞迁移和浸润肿瘤间质，在那里可能能够识别和消除癌细胞 [ 6 ]。胸腔镜下肺叶切除术是目前早期肺癌的主要治疗手段，但也同时会对免疫功能形成抑制影响癌症复发 [ 7 ]。围手术期生理和心理应激源激活下丘脑–垂体–肾上腺轴，导致糖皮质激素、儿茶酚胺和细胞因子的释放，促进手术诱导的免疫抑制，导致NK细胞和CD8 + T细胞的数量和细胞溶解能力减少，促进肿瘤的调节性T细胞和TH2细胞水平增加 [ 8 ]。这些变化可能与各种类型肿瘤患者癌症复发和死亡率的增加风险相关 [ 9 ]。近年来的研究表明，麻醉药物对免疫系统有显著的影响，但这些药物受到手术或围术期其他干预因素的影响，因此在临床中很难描述麻醉药物对免疫系统的独立作用 [ 10 ]。
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user: 3. 手术、麻醉对肺癌患者远期生存的影响 肿瘤的生长和转移是癌症进展的重要因素。即使手术切除实体肿瘤，但由于术中不可察觉的肿瘤细胞与循环系统之间的交集，局部复发和远处转移也会发生。在手术和/或麻醉的刺激下，神经内分泌、免疫和代谢通路的应激反应可能会促进术后局部或未诊断的远端部位残留癌细胞的生存和增殖 [ 7 ]。临床研究表明外科手术(如微创手术)和麻醉技术(如全身麻醉和神经轴麻醉)可以通过调整肾上腺素能–炎症通路来调节癌症进展。其中，用于全身麻醉的药物(例如吸入麻醉与静脉麻醉以及阿片类镇痛)可能影响肿瘤细胞和免疫细胞的行为，因此麻醉剂的选择可能与恶性肿瘤的远期生存有关 [ 11 ]。一项meta分析结果显示，使用阿片类药物治疗术后疼痛或癌症相关疼痛可能与癌症患者较差的无进展生存期(Progression-free survival， PFS)和总生存期(Overall survival， OS)有关，而术中阿片类药物的使用与癌症生存率无关 [ 12 ]。围手术期使用β-肾上腺素受体拮抗剂、抗炎药物、静脉麻醉药和抗血栓药物与改善癌症患者的生存结果有关 [ 7 ]。应用非甾体抗炎药物(Non-steroid anti-inflammatory drugs， NSAIDs)和术后预防恶心呕吐并不影响患者的生存，甚至可能对肿瘤消退有积极作用 [ 13 ]。
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user: 5. 多模式镇痛的组合方式 5.1. 药物的联合使用 有研究 [ 43 ] 表明羟考酮联合氟比洛芬酯应用于患者自控静脉镇痛，可有效减轻疼痛强度，特别是内脏疼痛，有助于扭转大肠癌根治性切除术中免疫抑制的状况。在一项研究 [ 44 ] 中，与基于舒芬太尼的胸腔镜手术镇痛相比，右美托咪定联合酮咯酸全程应用于术后镇痛，可提供充足、安全的术后镇痛，减少舒芬太尼用量，减少镇痛相关并发症，减轻炎症反应和免疫抑制。 5.2. 药物、方式的联合使用 目前的MMA多采用全身用药 + 局部阻滞的模式组合，在保留少量阿片类药物用量的前提下，复合其他镇痛方式，旨在有效镇痛的同时减轻围术期免疫抑制，减少副作用和术后并发症的发生率，尤其对于肺癌手术的患者，MMA的应用对于保护肿瘤免疫微环境有重要意义。如陆海波等人 [ 45 ] 研究发现，对实施肺癌根治术的患者，诱导前输注右美托咪定0.5 μg/kg + 切口注射0.375%罗哌卡因局部阻滞 + 术后芬太尼静脉自控镇痛的MMA组可明显减轻肺癌根治术患者的术后疼痛，围术期CD4 + 和CD4 + /CD8 + 较对照组下降程度较弱，保护其免疫功能。Wei Zhang等 [ 36 ] 研究发现，在肺癌手术中，与单纯全麻组相比，TPVB组和右美托咪定复合TPVB组术中患者血流动力学稳定，术后镇痛效果较好，免疫抑制程度较轻，右美托咪定复合TPVB还能够降低肺损伤程度(包括损伤评分、细胞凋亡、炎症反应)，对独立肺损伤和细胞免疫功能的保护可能是一个不错的选择方案。 但是也有研究 [ 46 ] 表明，使用多模式麻醉剂或镇痛药，同时避免挥发性麻醉剂和尽量减少阿片类药物的使用与远期生存改善没有关联。因此麻醉药物和技术与生存结果相关的证据可能需要高质量的、随机的和时间更长的临床研究来明确。
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user: 6. 总结与研究展望 肺癌患者围术期免疫功能对于术后康复、肿瘤复发有重要影响，MMA通过联合不同作用机制的镇痛药物和方式，在保证有效镇痛的同时减少阿片药物的用量，减轻免疫抑制，有利于术后康复，但与肿瘤患者远期生存之间的相关性尚缺乏明确的证据。目前在加速康复外科和精准医疗的大背景下，胸科手术多采用非阿片类药物 + 区域阻滞或切口局部浸润 + PCA的多模式方案，通过减少阿片药物的用量和副作用、减弱应激反应和炎症刺激等减轻免疫抑制。围术期疼痛和免疫抑制的程度受肿瘤类型、手术刺激、个体差异、心理等多因素的影响，因此，对于肺癌手术，如何选择合适的MMA方案，还需要大量的、随机性、多中心临床试验研究，以期使患者围术期免疫功能得到最大程度的保护，进一步优化肺癌患者围术期的麻醉管理。
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user: 摘要 立场标记语是说话人对自己陈述的知识和信息的肯定、价值判断和情感态度的语言表达。为了更好地理解中菲两国在南海争端中的立场，本研究试图分析南海官方文件中立场标记语的分布和使用特点，进而找出这些立场标记语下隐含的情感、态度或评价。本文以语料库和自动立场标记语为基础，定量分析了中菲两国在南海问题官方文件中使用的立场标记语的类型、频率和搭配。分析表明，中国和菲律宾在南海问题官方文件中都更多地使用言据性立场标记语而不是情感性立场标记语，但中国在南海问题文件中的情感立场表达比菲律宾多。然后，通过定性分析，试图解释中菲两国立场标记语分布差异的原因。结果表明，两者多使用言据性立场标记语而较少使用情感立场标记语是为了从己方角度向读者建构南海争端知识体系，并树立客观形象。而中国比菲律宾更多使用情感立场标记语一方面在一定程度上增强了中国捍卫自身南海主权意愿的强烈程度，但另一方面亦可能导致第三方认为中国在此争端中态度强硬或“不够理智”。
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user: 1. 引言 南海自古以来就是中国领土不可分割的一部分，但从上世纪70年代开始，部分东南亚国家开始不停地制造事端和摩擦，妄图否定中国在南海的领土主权和海洋权益。菲律宾便是其中最早的声索国之一，其与我国就南海主权的归属争端呈愈演愈烈之势。在此背景下，中菲两国政府所发布的涉南海官方文件便成为了了解两国双方立场的重要信息来源，其揭示了两国双方的立场以及想要在国际舞台上展现出来的形象。因此，分析中菲两国政府所发布的涉南海官方文件对辨识中非两国立场态度以及了解这场争议的根源大有帮助。 立场是指说话者通过态度、情感、价值判断或承诺等，含有说话者强烈的主观意识 [ 1 ]。而立场标记语是指说话者借助语法、词汇、副语言等一系列手段使其立场得以外化的表述形式，表达了说话者对于所述信息的态度、个人情绪或感觉、心态等。因此，本文以Biber和Finegan (1989)提出来的立场标记语为切入点，以中菲两国政府所发布的涉南海官方文件为语料，分别利用定量和定性两种方法分析了中菲两国在涉南海官方文件中所使用的立场标记语的类型、频率和搭配上的异同，进一步探究两者在南海主权声索过程中所传递的官方态度及立场。
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user: 2. 立场及立场标记语 立场(stance)这一术语最早由Douglas Biber和Edward Finega提出，指发话者的态度、情感、价值判断或承诺等 [ 2 ]，其内涵与功能与Hunston、Hyland所提出的评定(evaluation) [ 3 ] 和Martin所提出的评价(appraisal) [ 4 ] 具有相似之处，均是发话者对某一事物价值属性的判断，有发话者强烈的主观意识。但是，立场研究更关注发话者选用何种语言手段彰显其态度，强调以大规模语料为基础挖掘语言形式与立场倾向之间的关联。Biber和Finegan (1989)认为立场可以传递两类态度：言据性(evidentiality)和情感性(affect)。前者又称为认知立场(epistemic stance)，指发话者对于所述知识的态度，如：知识的可靠性、获知方式、表述适恰性等；后者也称为态度立场(attitudinal stance)，指广义上的发话者态度，如：评价、个人情绪或感觉、心态等 [ 5 ]。根据其语义的不同，言据性立场又可以分为确定性和模糊性；情感性立场又可以分为积极性和消极性。 立场标记语(stance marker)是发话者借助语法、词汇、副语言等一系列手段使其立场得以外化的表述形式(overt indications)。Biber和Finegan (1989)基于语法形式和语义类别又将立场标记语具体分为以下几种：立场标记语主要包括副词、动词、形容词这三类词性，因而情感性立场标记语又可以具体划分为积极性副词(positive affect adverbs)、积极性动词(positive affect verbs)、积极性形容词(positive affect adjectives)；消极性副词(negative affect adverbs)、消极性动词(negative affect verbs)、消极性形容词(negative affect adjectives)这几类。言据性立场标记语主要包括、确定性副词(certainty adverbs)、确定性动词(certainty verbs)、确定性形容词(certainty adjectives)；模糊性副词(doubt adverbs)、模糊性动词(doubt verbs)、模糊性形容词(doubt adjectives)；模糊语(hedges)；强调语(emphatics)；可能性情态动词(possibility modals)、必需性情态动词(necessity modals)以及预测性情态动词(predictive modals)等。 本文拟以上述立场标记语分类为框架，佐以政治类话语立场标记语从量化与质化两方面对比分析中菲官方南海话语中的立场表述异同，以客观呈现中菲针对南海议题所传递的态度与情感，进而探讨中菲两国在国际语境中所形成的南海话语体系。
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user: 3. 语料收集及研究思路 中菲两国政府所发布的涉南海官方文件表达了中菲双方就南海主权问题以及周围海域边界问题的各自看法。自中菲双方就南海问题发生争端以来，中菲两国政府所发布的涉南海官方文件便成为第三方了解中菲双方立场以及观察中国南海局势的重要途径。 官方文件是指由中华人民共和国外交部以书面形式发布的有关其对南海问题的声明、白皮书、评论或倡议。本研究共搜集了源自中国外交部官网及南海问题官网的7份官方文件(英文版)作为中国官方南海话语语料库(后文简称“SCS-中国”)，总字数为31，744字。而菲律宾官方南海话语语料库(后文简称“SCS-菲律宾”)则以菲律宾外交部官网涉南海文件、菲律宾南海诉讼文件为素材，总字数为27，627字。 基于Biber (1989)以及曹蕾(2008)等所总结的立场标记语列表 [ 6 ]，同时参考现有政治类立场标记语研究 [ 7 ] [ 8 ]。本文首先将采用Python编制的立场标记语标注软件对SCS-中国和SCS-菲律宾中的立场标记语进行自动识别与赋码。之后，本文将使用Microsoft Excel作为统计工具来对立场标记语相关数据进行统计，进一步量化对比中菲官方南海话语中立场标记语的总体使用倾向。随后，本文将使用BFSU Collocator1.0以获取语料库中与中国、菲律宾搭配强度前10的立场标记语，从而对比分析两国立场标记语使用异同所折射出来的话语效果，考察中菲官方南海话语中立场论述的焦点。
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user: 5. 结语 本文以自建的中菲涉南海官方文件可比语料库为语料，借助Biber和Finegan所提出的立场标记语分类，定量和定性分析了双方涉南海官方文件中的立场标记语的类型、频率和搭配。研究表明，中菲双方在各自涉南海官方文件中都更多地使用了言据性立场标记语而非情感性立场标记语，表明双方在南海主权及其海洋权益的归属问题上态度都较为理性客观 [ 12 ]。但具体而言，中方涉南海官方文件中的情感立场表达较菲方更为普遍，其在一定程度上有助于折射出中方自身捍卫南海主权完整的强烈意愿，但同时也有可能使中方给国际社会留下“立场不够坚定、确定性弱，态度被动的印象” [ 13 ]；而菲方涉南海官方文件中的情感性立场标记较中方相对较少，这不仅有利于菲方传达出其鲜明确定的官方立场，更有利于菲方塑造出态度强硬的声索国形象 [ 14 ]。有鉴于此，中方或可在表明本国就南海主权及其海洋权益的自身态度立场时采取“刚柔并济”的言语方式，即在其涉南海相关官方文件中注重言据性立场表述以及情感性立场表述的均衡运用，从而使自己的客观立场更加坚定 [ 13 ]。
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user: 摘要 景观疗养疗效显著，是疗养的重要组成部分。完善的疗养应急预案，充分的疗养前期准备，齐全的药品器材配备，不同的环境保障重点，是景观疗养过程中保障游览安全的关键所在。
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user: 1. 前言 景观疗养，包括自然景观和人文景观，是疗养的重要组成部分。景观疗养可以提高老年疗养员睡眠质量 [ 1 ]，改善亚健康军人疲劳状态 [ 2 ]，缓解特勤人员心理压力 [ 3 ] 等。厦门是一座美丽的滨海旅游城市，风景名胜众多，疗养因子丰富。如何在充分利用疗养因子进行景观疗养的基础上保障游览安全是景观疗养的关键所在。为此，我院在多年景观疗养保障过程中，总结出一套行之有效的经验方法。
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user: 2. 景观疗养应急预案 在景观游览的过程中，难免出现各种突发情况，如晕车晕船、胃肠不适、跌打磕碰等，特别是老年疗养员多患有器质性疾病，生理功能明显减退，更易受外界因素变化影响，导致发病 [ 4 ] [ 5 ]。因此，需要提前预设各种可能发生的突发情况，拟制相应处突预案，完善处理方案。平时应加强应急急救训练和紧急后送演练，熟悉操作规范和流程，增加急救技能储备。 2.1. 应急急救训练 急救训练要有目的性，对可能出现的意外情况进行针对性训练。景观游览中外伤比较多见，应熟练掌握急救五项基本技能，即止血、包扎、固定、搬运和后送。对可能发生心脑血管意外及低血糖昏迷，应结合症状体征和病史进行现场诊断和鉴别诊断，根据诊断结果进行相应现场紧急处理或后送医院行进一步检查和治疗。若发生呼吸心跳骤停情况，应熟练掌握心肺复苏和静脉输液操作。 2.2. 急诊后送方案 在景观游览过程中如发生外伤、急腹症、严重晕车或剧烈胃肠道反应等需要送诊的，由随队保障医护人员现场紧急处理后，随医疗保障车辆紧急送往体系治疗医院急诊就诊。在后送途中注意伤病员的对症处理和支持治疗，联系医院医疗值班，对接伤病员病情并开通就诊绿色通道。参考前线战伤医疗后送体系 [ 6 ]，提升紧急后送效率和医疗处置水平。 2.3. 紧急后送演练 加强紧急后送演练可以增加急救熟练程度，提升快速反应能力。现场急救在进行一些必要的院前紧急处理后，应迅速后送至医院。后送环节包括患者上车，途中救治和患者下车。患者上下车根据病情及配合程度分为自主行动或担架搬运，按照不同情况分别演练。演练过程中要细化整个流程的各个环节和细节，针对薄弱环节反复练习，达到医护患车紧密配合，全程紧凑衔接，达到无缝对接。
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user: 3. 景观疗养前期准备 在景观游览前，需要充足的前期准备工作，以确保游览安全顺利完成。疗养员先行全面健康体检，对体检结果进行游览风险评估，评估通过者使用智慧疗养APP [ 7 ] 进行报名。医生根据疗养员健康状况，开具景观疗养医嘱，协同接诊科合理选择参观景点，事先规划行进路线，再通过智慧疗养APP推送景观疗养须知。游览行程安排不宜太紧凑，游览过程以休闲散步为主，以达到身心放松的疗效和安全顺利的疗程。人员分组、车辆安排和在外就餐等相关事宜提前确定，在智慧疗养APP上通知。 3.1. 体检与健康评估 参加景观游览前，须行健康体检，包括内科、外科、五官科、心电图、B超、胸片、三大常规和血液生化等。特别对于高龄疗养员、患慢性基础疾病、体力较弱及关节退变等情况疗养员，要更严格全面体检，熟悉掌握疗养员的身体状况，评估是否可以参加景观游览。在入院介绍会上，对景观疗养景点及其大致景观路况进行介绍。在健康教育课上，对景观疗养注意事项进行强调。 3.2. 景点与路线选择 疗期计划前三天是报到和休整，随后再安排健康体检。因此，景观游览一般安排在疗养中期，并适当间隔开，以降低体力负荷，让老年疗养员有充足的时间恢复体力。根据参加景观疗养人员的报名情况及健康状况，合理选择参观景点。保健疗养以在职干部和离退休老干部为主，并携带家属小孩，行动相对缓慢；特勤疗养以战士和年青干部为主，活动速度较快。因两者之间的兴趣爱好和行动速度差异太大，一般分开安排。根据景点特点、所处位置及参观时长，科学安排行程路线，提前筹划部署各项准备工作。 3.3. 交通与餐饮保障 根据参加景观疗养人员数量，合理安排保障车辆和在外就餐事宜。车辆座位安排应适当宽松留有余量，人员上车就位后，在全天参观过程中就不再变动位置，下车参观可将个人随身物品放置车上，方便疗养员参观游览。鼓励疗养员自行携带保温杯，以防饮用冷水刺激引发胃肠不适。同时车上也备有矿泉水供疗养员选取。中午选择干净实惠的定点就餐点，以简餐为宜，按事先分组安排，有序就座进餐。用餐时间一般在半小时左右，餐后安排半小时购物，方便就餐慢者继续就餐，用餐毕者趁机休整恢复。
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user: 4. 景观疗养医疗保障 景观疗养过程中，一般由一名医生和一名护士组成医疗救护团队，全程伴随保障。医护保障人员要求必须熟练掌握院前急救技能，有一定的景观游览保障经验，出发前携带充足的常用药品与急救器材，乘坐医疗保障车辆进行医疗保障。 4.1. 景观疗养携带药品器材 药品包括急救药品和常用药品。急救药品：0.9%氯化钠注射液、2%利多卡因、多巴胺注射液、肾上腺素注射液、50%葡萄糖注射液、10%葡萄糖酸钙注射液、硝酸甘油、胺碘酮、速效救心丸、阿司匹林肠溶片；常用药品：诺氟沙星胶囊、胃舒平、扑感敏片、去痛片、盐酸地芬尼多片、仁丹、霍香正气水、无极膏、麝香止痛膏、云南白药、创可贴、碘伏、酒精。 器材包括：听诊器、血压计、体温计、输液器、砂轮、胶布、无菌棉签、注射器、无菌手套，三角巾、止血带、无菌纱布。 因限于出诊箱容量，药品器材以常用、急用为主，嘱患慢性基础病疗养员随身携带自用药品。 4.2. 陆上游览医疗保障要点 厦门地处福建沿海，山多坡多台阶多，路窄路滑路不平，老人小孩容易摔伤。景点之间距离远，行车时间长，疗养员晕车情况也时有发生。夏天高温炎热容易中暑，冬天风大湿冷容易着凉。分析研判景观疗养过程中的各种发病风险，有针对性的做好技能储备和物资准备。 4.3. 海上游览医疗保障要点 厦门位于东海之滨，海上景观游是特色疗养因子。蓝天、白云、阳光、沙滩、海浪，在促进疗养效果方面疗效显著。但也应关注海上游览的相关风险，主要有几个方面：一是风天风急浪高容易晕船；二是晴天阳光灼热容易晒伤；三是冷天风大风冷容易着凉；四是离岸远航不便送医。针对海上游览医疗保障的特点及难点，特别是急重症病例，应做好充足准备：一要事先做好相关知识宣教；二要配齐医护保障人员；三要带够所需药品；四要熟练掌握现场急救技能，这点尤为重要。 综上，完善的疗养应急预案，充分的疗养前期准备，齐全的药品器材配备，不同的环境保障重点，是景观疗养过程中保障游览安全的关键所在，值得重视、借签与参照。景观疗养的医疗保障，还有许多可以挖掘和拓展的空间，需要疗养机构进一步深入探索与研究。
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user: 摘要 “直播带货”这一新兴电商模式，刺激了疫情之下中国经济的发展；语言作为一种交流工具，在直播带货过程中发挥着重要作用。本文以李佳琦直播间带货话语为主要研究语料，从语言经济学的视角出发，在经济原则、效用原则、合作原则下对李佳琦直播间话语做出分析，并为直播带货话语的语言选择与运用提出建议，即为创建规范、具有经济效益的“直播带货”模式，其语言应谦逊礼貌，保持新颖性；可设计关键词与粉丝昵称；同时应不断提高语言的质量与特色。
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user: 1. 引言 2020年可谓直播带货元年，疫情之下我国经济发展受挫，亟需开拓市场以及发展新的销售模式。作为一种新兴商业模式，“直播带货”便在这一社会背景下应运而生，并凭借其在疫情下对经济发展的良好推动作用，成为电子商务行业的新风口。而直播带货中的“话语”则在这一模式中占据相当重要的地位，甚至出现了“直播带货话术”、“直播带货话语技巧”等相关培训课程，足以证明“有效话语”对促进消费、发展经济的重要作用。李佳琦作为日前最受欢迎的互联网直播带货主播之一，其直播间的语言运用尤为典型，可作为研究分析的主要语料。本文从语言经济学的视角出发，在经济原则、效用原则、合作原则下对李佳琦直播间的带货话语进行分析，以期探求人们的消费心理以及话语对社会经济发展的刺激推动作用。
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user: 2. 直播带货与语言经济学 本章节将对直播带货这一商业模式的特点以及语言经济学的提出与发展做出简要介绍。 2.1. 直播带货 直播带货是指借助互联网平台，采用直播技术对商品进行线上展示、直播答疑、导购销售的新型商业模式。这种销售方式以平等互动交流为原则，重在网友与直播间主播的互动联系。卖货方与带货方通力合作，通过各种低价优惠、发放优惠券或代金券等方式，吸引大量粉丝 ① 并以粉丝带动销售。一般来说，有三种因素会影响直播带货销售效果。 一是“人”，即直播间里负责推销货物的主播以及主播所设立的人设 ② 。主播的职责是与观看直播的群众进行互动，这与以往直播间以才艺取胜获得关注的主播不同，直播间的“带货主播”需要在直播间内全方位展示商品、促成交易。因此，颜值与才艺并非成功带货主播的构成要素，对商品的特性是否熟络、是否具有亲和力、言语行为是否礼貌得体、是否擅于使用销售技巧促成买卖双方交易的最终实现才是一个带货主播的核心竞争力。 二是“物”，货物同人一样占据相当主要的位置，产品质量过硬、发错率低、损坏率低、买家感受到良好的购物与服务体验，买卖双方的信任自然也就建立起来。而对沟通买卖双方间的中间桥梁——“带货方”而言，就需要直播间主播的介绍话语做到真实可信，在卖家与买家之间建立良好的信任关系，并依靠品质优良的“货物”维护自身与观众或粉丝之间的良好关系，将观众转化为粉丝，继而将粉丝转化为消费者。 三是“场”，这里所说的“场”即是直播间的环境和平台，为了更好地展现主播和选品，需要对直播间的环境做一个安排与布置。直播设备是否清晰、灯光照射强度是否适中、货物展示是否美观、周围有无多余的物或人，都在一定程度上影响直播带货的效果。 互联网直播间内主播与观众之间的交流具有短暂即时性特点，并且受所推荐产品的繁多种类与直播的有限空间所限制，为了使“直播带货”能够发挥出最大的经济效应，直播带货的语言运用应符合经济原则、效用原则以及合作原则。 2.2. 语言经济学 1965年，信息经济学的开拓者Jacob Marschark在进行信息经济学的研究时提出了语言的经济学性质，认为语言作为人类经济活动中不可缺少的交流工具，具有与其他资源一样的经济特性，即价值、效用、费用和收益。1999年，许其潮首次介绍了国外的语言经济学，这一概念被正式引入中国，拉开了我国语言经济学研究的序幕。此后相关研究机构、专业的设立，相关课题的研究使得语言经济学在我国迅速发展。张卫国(2011)为其下定义，认为语言经济学是采用经济学的理论、方法及工具来研究语言本体问题，或研究经济现象乃至经济关系与语言和言语行为之间的相关性等，可理解为广义上的语言经济学研究。广义之下具体研究领域或分支的深入可称其为狭义的语言经济学研究 [ 1 ]。近几十年来，诸多学者在广义或狭义语言经济学领域做出的研究给后来的研究者们带来诸多启示。本文所研究的语言经济学原则下的直播带货话语分析属于应用方面的研究，从运用角度对语言的经济学价值与效益进行分析，即语言本身是具有经济性的，可以获得实际的效益。把言语交际过程看作是以言语为媒介的有多种非语言因素参与的信息或物质、服务的交换过程，这种交际行为与人类的经济行为在追求效用最大化方面存在着本质上的一致。在网络直播带货这一过程中，语言切实的经济效益体现在经济有效且具有合作性的话语传达上。