DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 性别差异性分析 4.1. 游程检验的方法介绍 游程检验法通常用于检验随机样本的独立性。 假定有一个容量n = 10的样本，对于它的每一个观测值，按照一定的标准区分为两种符号，设这两种符号分别为A和B，如果我们把这些符号按照抽样时的先后顺序排序，就可能出现以下情况： 第一种情况：BBBBBAAAAA 第二种情况：ABABABABAB 第三种情况：BBAAABAABB 等等。下面，我们给游程(RUN)的定义：一个游程就是指某序列中位于一种之前或者之后的另一种符号持续的最大子序列，或者说，一个游程是指某序列中同类元素的一个最大持续子集 [ 8 ]。 示例游程分析如下表3所示： Table 3 The analysis of procedure checkin 序号 消费者 性别 浏览度指数 游程数 1 *13603 0 13622466 1 2 *354236 0 12024796 1 3 *88181 0 9639455 1 4 *289172 0 8350740 1 5 *97807 1 8114343 2 6 *101790 0 6642960 3 7 *325548 1 6193209 4 8 *132509 0 5928619 5 9 *337277 0 5706122 5 表3. 流程检验分析 浏览忠诚度指数是按照从高到低排列，不同消费者有性别差异，可以得到游程数。 其中0代表女性，1代表男性，前4个人都是女性第5个人性别改变，加一个游程。 以此类推，此样本的游程数为5。 4.2. 性别差异性计算过程 4.2.1. 选取全部数据进行性别差异性分析 选择全部数据，女性2158，男性1130，一共3288人。 在本文中N = 3288，其中N1 = 2158，N2 = 1130，游程数r = 1479，取置信度水平α = 0.05，查正态分布表得Zα/2 = 1.96 Er = 2 n 1 n 2 n 1 + n 2 + 1 2 = 2 × 2158 × 1130 2158 + 1130 + 1 2 = 1483.8 (6) Dr = 2 n 1 n 2 ( 2 n 1 n 2 − n 1 − n 2 ) n 1 + n 2 2 ( n 1 + n 2 − 1 ) = 2 × 2158 × 1130 ( 2 × 2158 × 1130 − 2158 − 1130 ) 2158 + 1130 2 ( 2158 + 1130 − 1 ) = 668.9 (7) Zr = | r − μ r | σ r = | 1479 − 1483.8 | 668.9 = 0.18 < 1.96 (8) 说明浏览忠诚度对性别是无差异的。 同样对加购，收藏，购买做差异性分析，得到如下统计结果，如表4所示。 Table 4 Statistical results of difference-analysis to the whole dat 游程数 统计指标(Zr) 显著性 浏览忠诚度差异分析 1479 0.18 无关 加购忠诚度差异分析 1487 0.12 无关 收藏度差异分析 1434 1.93 无关 购买忠诚度差异分析 602 34.09 显著 表4. 全部数据差异性分析统计结果 根据结果显示，购买忠诚度对性别有明显差异，浏览，加购，收藏的忠诚度对性别没有差异。 4.2.2. 抽取50%的数据做性别差异性分析 剔除浏览量低的数据，本文抽取浏览量大的50%的数据，即浏览量大于36次的样本，共计2313人，其中女性1592人，男性721人。 计算过程如4.2.1。 得到以下汇总表，如表5所示。 根据结果显示，购买忠诚度对性别有明显差异，加购忠诚度对性别存在差异，浏览与收藏忠诚度对性别没有差异。 4.2.3. 抽取30%的数据做性别差异性分析 继续剔除浏览量低的数据，选择浏览量大于60次的数据，其中女性836人，男性328人。 计算过程同4.2.1。 Table 5 Statistical results of difference-analysis to 50% dat 游程数 统计指标(Zr) 显著性 浏览忠诚度差异分析 685 0.94 无关 加购忠诚度差异分析 625 2.70 相关 收藏度差异分析 651 1.12 无关 购买忠诚度差异分析 267 24.39 显著 表5. 50%数据差异性分析统计结果 得到如下汇总表，如表6所示。 Table 6 Statistical results of difference-analysis to 30% dat 游程数 统计指标(Zr) 显著性 浏览忠诚度差异分析 481 0.96 无关 加购忠诚度差异分析 437 3.55 显著 收藏度差异分析 439 3.35 显著 购买忠诚度差异分析 199 27.97 显著 表6. 30%数据差异性分析统计结果 通过剔除低浏览量的数据，得到以上结果，由结果分析可知，加购，收藏，购买忠诚度对性别存在显著差异，浏览忠诚度对性别没有差异。 通过筛选高浏览量数据，剔除一些异常数据，可使得结果更具有准确性。 4.3. 结论 方案A代表用全部数据做差异性分析，方案B抽取50%的数据做差异性分析，方案C抽取30%的数据做差异性分析，得到如下汇总表，如表7所示。 Table 7 The summary results of proposa 方案 浏览忠诚度指数(Zr) 加购忠诚度指数(Zr) 收藏忠诚度指数(Zr) 购买忠诚度指数(Zr) A 无关(0.18) 无关(0.12) 无关(1.93) 显著(34.09) B 无关(0.94) 相关(2.70) 无关(1.12) 显著(24.39) C 无关(0.96) 显著(3.55) 显著(3.35) 显著(27.97) 表7. 方案汇总结果 根据表格可知，方案C有3个指标出现显著差异，方案A只有一个指标出现差异性，而方案B有2个指标存在差异，所以选取高浏览量的数据进行分析，得到的结果更加明显。由结论可知，性别在影响忠诚度方面，是有差异性的。 全部数据存在异常数据，而选择高浏览量的数据作为样本，可以减少异常数据，使得分析的结果更为合理。 数据显示在差异性显著的条件下，女性的忠诚度普遍大于男性。 例如，在A方案购买忠诚度下Z r 为34.09，性别差异性显著，其中男性购买忠诚度指数的平均值为20.53，女性购买忠诚度指数的平均值为28.29，女性购买忠诚度高出男性购买忠诚度38%，所以商家在推出销售策略时，应考虑到性别的差异，有针对性地吸引客户，以获取更大盈利。 利用游程检验法同样可以对年龄进行差异性分析，作因素的相关性分析，可以应用于时间序列、股票市场、流行性疾病等方面。同时，随着电商时代到来，应利用好网络经济产生的网络数据，进行分析研究，谋取更大效益。
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user: 摘 要 股市价格涉及诸多不可控因素，各个因素之间关系错综复杂。本文以汉王科技股票2019年6月1日~9月21日的4种交易价格OP，FP，SP，LP为例进行分析与预测。首先对其变化规律和特征进行了描述，然后利用最小二乘法，定量分析了4种交易价格与时间t的依赖关系。其次对非平稳时间序列进行d阶差分运算，化为平稳时间序列，再分别求出平稳时间序列的自相关系数ACF和偏相关系数PACF，通过对自相关图和偏相关图的分析得到最佳阶数q和阶层p，构建了ARIMA模型。最后对所建的ARIMA (p， d， q)模型进行残差检验，并利用检验通过的模型进行预测，结果显示所建模型较为简单、精确且拟合效果较好。 关键词 :股票价格，最小二乘法，ARIMA，预测，差分运算 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 股市是掌握经济整体运行情况的重要参考条件之一，一直以来都是经济学研究的热点话题。尽管股票价格在短期内看似无序，但从长期时间序列来分析却有一定的自然规律。由于股票价格不仅受限于国家政策和金融状况，还在一定程度上受大众心理等多种因素的交互影响。尽管股价不能为人们准确地预测，但可以用数学建模的方法来加以描述和刻画，国内外相关学者对此做过诸多研究。 苑小康 [ 1 ] 在几何Brown运动模型中加入Poisson跳跃参数来构建股票价格动态模型，通过计算机编程实现仿真过程并进行短期预测；荣馨兵 [ 2 ] 提出了基于模式搜索的时间序列预测方法，可以适应复杂变化的股票数据，能够为多维数据做出预测并给出置信区间；卢昊宽 [ 3 ] 提出一种隐马尔科夫模型及预测策略，该模型使用遗传算法将隐马尔科夫模型的初试状态参数进行优化。Zhou等 [ 4 ] 使用多种异构数据源进行融合，建立了支持向量机对单个股票在不同活动水平下的预测模型；Manas等 [ 5 ] 利用ANN神经网络和改进粒子群优化(PSO)混合技术，提出了智能股票价格预测模型；Wang [ 6 ] 利用模糊集理论和经典时间序列预测方法构建了一种利用模糊时间序列进行股票价格预测的大数据框架，进行股票价格的预测；Umoh提出了反向传播和监督学习的人工神经网络预测模型，以梯度隶属方法和Sugeno型模糊推理引擎来优化预测结果。 上述学者提出的预测模型大多十分复杂，求解需要耗费较多时间。本文针对这个缺点，使用差分整合移动平均自回归模型(Auto Regressive Integrated Moving Average Model)简称ARIMA模型来预测，这对毫无规律的股票价格数据给出时间序列分析，能够从一个侧面给出较好的预测。
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user: 3. 股票价格预测 3.1. 时间序列ARIMA模型建立 ARIMA模型也记作ARIMA (p， d， q)，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型，三个参数：p：代表预测模型中采用的时间序列数据本身的滞后数，也称为Auto-Regressive (AR)项；d：代表时序数据需要进行几阶差分化才是稳定的，也称为Intergrated项；q：代表预测模型总采用的预测误差的滞后数，也称为Moving Average (MA)项。 ARIMA模型十分简单，只需内生变量而不需借助其他外生变量。但模型要求时间序列是稳定的，或者通过过差分运算后是稳定的。 模型的识别和定阶主要是确定p，d，q三个参数，差分的阶数d可以通过差分运算的差分图进行确定，一般2阶差分图就已足够稳定，假设 y t 表示t时刻Y的差分，那么： ① 当d = 0时， y t = Y t ； ② 当d = 1时， y t = Y t − Y t − 1 ； ③ 当d = 2时， y t = ( Y t − Y t − 1 ) − ( Y t − 1 − Y t − 2 ) = Y t − 2 Y t − 1 + Y t − 2 。 (13) p和q阶数的确定与自相关系数ACF和偏自相关系数PACF以及截尾、拖尾有关，具体确定依据见表2。 Table 2 Criteria for determining p and 模型(序列) AR MA ARMA ACF 拖尾 第q个后截尾 拖尾 PACF 第p个后截尾 拖尾 拖尾 表2. p和q的确定准则 其中，自相关系数ACF (Auto Correlation Function)描述的是时间序列观测值与其过去的观测值之间的线性相关性，计算公式如式下： ACF ( k ) = Cov ( y t ， y t − k ) Var ( y t ) (14) 式中：k表示滞后期数，如果k = 2，那么描述的就是 y t 和 y t − 2 之间的线性相关性。 偏相关系数PACF (Partial Auto Correlation Function)描述的是在给定中间观测值的条件下，时间序列预期观测值与过去观测值之间的线性相关性。几个简单的例子，假设k = 3，那么我们描述的是 y t 和 y t − 3 之间的相关性，但是这个相关性还受到 y t − 1 和 y t − 2 的影响。PACF剔除了这个影响，而ACF包含这个影响。 表2中拖尾是指序列以指数率单调递减或震荡衰减，而结尾指序列从某个时点变得非常小。 截尾判断依据：① 在最初的d阶明显大于2倍标准差范围；② 之后几乎95%的(偏)自相关系数都落在2倍标准差范围以内；③ 由非零自相关系数衰减为在零附近小值波动的过程非常突然。 拖尾判断依据：① 超过5%的样本(偏)自相关系数都落入2倍标准差范围之外；② 或者由显著非零的(偏)自相关系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或者非常连续。 通过上述方法可以确定ARIMA模型的参数p，d，q。所以当p，d，q已知时，ARIMA的数学表达式为： y ^ t = μ + ϕ 1 ⋅ y t − 1 + ⋯ + ϕ p ⋅ y t − p + θ 1 ⋅ e t − 1 + ⋯ + θ q ⋅ e t − q (15) 其中： y ^ t 表示Y的预测值， ϕ 表示AR的系数， θ 表示MA的系数。 3.2. ARIMA模型的求解 根据上述建模方法，我们以股票交易价格OP数据为例进行模型求解。 Step 1：由图2可以看出交易价格OP数据并不是平稳时间序列，因此由式13进行1阶和2阶差分化处理。差分结果如图7，图8所示。 图7. OP一阶差分图 图8. OP二阶差分图 通过图7和图8得知OP一阶差分变化趋势已经基本稳定(在数值0上下波动)，符合平稳时间序列的特点，所以可初步确定参数d为1。 Step 2：做出OP的自相关图和偏相关图，如图9与图10所示。 图9. OP自相关系数 图10. OP偏相关系数 图9中ACF在第1阶后呈截尾状，图10中PACF在第4阶后呈拖尾状，因此可初步确定差分后序列适合ARIMA (1， 1， 4)模型。 Step 3：利用SPSS软件求解该模型，得到如图11，图12的结果。图11可得显著性水平Sig为0.298大于0.05，且R方为0.826，拟合程度较好，初步判断模型的有效性。由图12可得AR，MA的系数分别为0.253和0.15，因此对股票交易数据OP的预测模型结果为： y ^ t = μ + 0.253 y t − 1 + 0.15 e t − 1 (16) 图11. OP时间序列模型统计结果 图12. OP时间序列模型参数 Step 4：以9.22~9.26的交易价格OP值作为预测目标，利用式16作为预测方程，预测结果如图13所示，其中UCL表示预测值上限，LCL表示预测值下限。将拟合结果与预测结果进行可视化处理，如图14所示。 图13. 交易价格OP预测结果 图14. OP预测模型拟合结果与预测结果 Step 5：对ARIMA (1， 1， 4)模型的参数进行残差分析检验，如图15所示，可以看出残差图基本上处于平稳状态，且模型预测结果均在预测区间内，因此可以断定OP预测模型ARIMA (1， 1， 4)预测结果是合理的，且拟合效果较好。 图15. ARIMA (1， 1， 4)模型残差图 3.3. ARIMA模型的应用 以股票交易价格OP为例，进行了模型的求解，初步验证了时间序列模型ARIMA的有效性。因此利用同样的方法对剩下的交易价格FP，SP，LP求解，求解过程与上述OP求解过程一样，不在详细叙述，在这里只展示经过残差分析后ARIMA模型的拟合结果与预测结果。 图16. FP预测模型拟合结果与预测结果 图17. SP预测模型拟合结果与预测结果 图18. LP预测模型拟合结果与预测结果 通过图14~18，可以说明ARIMA模型建立较为简单，求解过程不复杂，且拟合效果较为精确。该模型不仅可以应用于股票价格预测，还可以应用于交通主干道年交通量预测、商品价格预测、仓库进出货物量预测等等。
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user: 4. 结束语 通过提出算法的拟合与预测，ARIMA模型 [ 8 ] - [ 12 ] 可以较为准确刻画股票交易价格波动变化特征，在一定程度上可以预测股票的价格走势。但是该模型仅仅适用于短期预测，波动频率较高或长期预测偏差较大，因为变幻莫测的交易市场，影响其价格的因素不仅与自身成本有关，还与国家宏观经济政策等息息相关。
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user: 摘 要 目的：测定大田基黄提取物中总黄酮含量，研究大田基黄不同提取物体外抗乙肝病毒作用。方法：采用大孔吸附树脂(D101)纯化工艺技术，对大田基黄提取物进行提纯，应用NaNO 2 -AlCl 3 显色法测定总黄酮含量；应用HepG 2.2.15 细胞系培养系统检测大田基黄提取物对HBsAg和HBeAg的抑制作用。结果：经树脂纯化后的大田基黄提取物总黄酮含量达89.29%；大田基黄提取物对HBsAg表达有抑制作用，其中对HBsAg抑制作用差别较大。结论：大孔吸附树脂(D101)分离纯化大田基黄总黄酮效果显著；大田基黄提取物有体外抗乙肝病毒作用。 关键词 :大田基黄，黄酮，HepG 2.2.15 细胞系 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大田基黄Lysimachia fortunei Maxim系报春花科排草属植物红根排草，别名星宿菜、红根草，系多年生植物，多发现于山边、沟坡、溪畔等湿润阴凉区域，在我国中南、华东等省均有分布。大田基黄全草富含黄酮类、甾体类化合物 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，具有抗高血压、镇痛抗炎、提高免疫力等药理作用 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。黄酮类化合物属于植物二次代谢产物，具有多方面的活性 [ 8 ]，大田基黄富含黄酮类化合物 [ 9 ] [ 10 ]，可能是潜在的抗病毒活性物质。本实验测定了大田基黄提取物中的总黄酮含量，利用HepG 2.2.15 细胞系观察不同提取物对HBeAg、HBsAg分泌的影响，分析不同极性提取物的抗乙肝病毒功效。
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user: 2. 材料药品与仪器 2.1. 药品试剂 大田基黄全草，由广西植物研究所黄定中高工鉴定为报春花科排草属植物红根排草Lysimachia fortunei Maxim；芦丁标准品，AR，批号TCM027-080118，南京替斯艾么中药研究所；D101大孔吸附树脂(中国沧州远威化工有限公司)；HepG 2.2.15 细胞系(北京大学医学院第一附属医院病毒研究所)；DMEM G418 (Gibco分装)，谷氨酰胺(Sigma)，新生小牛血清(Sigma)；其他试剂为分析纯。 2.2. 仪器设备 BP211D电子天平，德国Sartorius公司产品；752紫外光栅分光光度计，上海分析仪器总厂产品；MCO -15AC CO 2 培养箱，日本三洋公司产品；XSBIA倒置显微镜，上海蔡康光学仪器有限公司产品；KHB ST-360酶标仪，上海科华实验系统有限公司产品；96孔细胞培养板，美国Corning公司产品。
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user: 3. 方法 3.1. 总黄酮提取 大田基黄全草粉碎，过14目筛，取过筛物20 g，加60%乙醇200 mL超声提取0.5 h，抽滤，滤渣按相同条件再提取一次，合并滤液，减压浓缩至稠状物。稠状物加500 mL蒸馏水搅拌溶解，静置过夜，抽滤。取滤液上D101树脂柱，待大孔树脂吸附完全后，用蒸馏水洗脱至馏出液无色，弃去此柱流液。再用400 mL 80%乙醇洗脱树脂，收集洗脱液，旋转蒸发仪减压浓缩，将浓缩液于真空干燥器中45℃干燥成疏松固体，粉碎得粗黄酮，备用。 3.2. 样品制备 干燥大田基黄全草粉碎，过14目筛，称取10 g用10倍量95%乙醇超声提取0.5 h，抽滤，滤渣同样条件再提取一次，合并滤液，浓缩、真空干燥得提取物E 1 ；滤渣用60%乙醇按上述方法处理得提取物E 2 ；上述滤渣用蒸馏水按上述方法处理得提取物E 3 。 3.3. 总黄酮的含量测定 3.3.1. 标准曲线的制备 精确称量20.00 mg芦丁标准品，以60%乙醇超声溶解后，定容至50 mL容量瓶，取8.0 mL于25 mL容量瓶中，加入浓度为0.50 mol/L的NaNO 2 1.0 mL，摇匀静止5 min，再加入0.30 mol/L的AlCl 3 1.0 mL，摇匀静置5 min，再加1.00 mol/L的NaOH 5.0 mL，摇匀显色后，用60%乙醇定容并摇匀，放置10 min，用1 cm比色皿在360~600 nm区间扫描，确定最大吸收波长为504.6 nm。分别移取上述标准液0、1.00、2.00、4.00、6.00、8.00、10.00 mL于7个25 mL的容量瓶中，同上述方法显色后，用60%乙醇定容，于504.6 nm处测定吸光度，空白试剂为参比液，绘制标准曲线。 3.3.2. 精密度试验 取上述芦丁标准液5份，每份3.0 mL，分别置于25 mL容量瓶中，显色后用60%乙醇定容，测定5份溶液的吸光度值。 3.3.3. 稳定性试验 量取同一供试品溶液，分别于0、1、2、3、4、5、6、7、8 h处测定吸光度值，每一时间段测5次，计算RSD%。 3.3.4. 样品中总黄酮含量测定 精确称量粗黄酮干燥产物120 mg，用60%乙醇超声溶解，定容至50 mL容量瓶。再精密量取5.00 mL于25 mL容量瓶，按标准曲线制备方法加入试剂显色摇匀后，用60%乙醇定容放置10 min，测定吸光度，测定3次，并将此值代入回归方程，计算总黄酮的含量。 3.4. 总黄酮的体外抗乙肝作用 3.4.1. 药物配制 将大田基黄提取物E 1 、E 2 、E 3 用100%二甲基亚砜溶解，使二甲基亚砜浓度为10%，过滤灭菌备用。 3.4.2. HepG2.2.15细胞的培养 DMEM中加入380 mg/L G418、15%新生小牛血清、2 mmol/L谷氨酰胺、1%青霉素链霉素、5%碳酸氢钠调pH 7.2~7.4，于 37℃ 、5%二氧化碳条件下培养，每10 d传代一次。 3.4.3. 药物对细胞的毒性作用试验 将HepG 2.2.15 细胞按1 × 10 8 /mL接种于96孔细胞培养板，每孔190 μL，置CO 2 培养箱培养30 min，酶标仪于波长515 nm条件下测其吸光度。依次将提取物E 1 、E 2 、E 3 各50 μL加入培养板中，每3 d换相同浓度的相同药液和培养基，设不加药物的100 mL/L DMSO为对照孔，于第9天测定药物对细胞的毒性。 3.4.4. 大田基黄提取物对HepG2.2.15细胞HBsAg和HBeAg分泌的影响 将HepG 2.2.15 细胞按2 × 10 5 /mL接种于96孔细胞培养板中，每孔190 μL，加入不同浓度提取物E 1 、E 2 、E 3 ，每个浓度设3个平行孔，同时设10% DMSO阴性对照组，3天后取培养孔上清液用ELISA法测定吸光度值，计算药物对HBsAg、HBeAg分泌的抑制率。 3.4.5. 统计处理 各组检测数据以 x ¯ ± s表示，组间比较用t检验。
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user: 4. 结果 4.1. 方法试验 精密度试验：5份芦丁标准液，吸光值分别为0.135、0.135、0.135、0.136、0.135，平均值为0.1352，RSD% = 0.33，显示精密度良好。 稳定性试验：0~8 h不同时间点吸光度值RSD%分别为0.18、0.28、0.19、0.17、0.15、0.28、0.36、0.43、0.67，统计结果表明，在8h内试验结果稳定性良好，检测方法可行。 4.2. 黄酮含量测定 测定提取物中总黄酮含量3次，平均含量为89.29%。 4.3. 提取物对HepG 2.2.15 细胞系的作用 大田基黄提取物体外抗乙肝病毒作用，提取物E 1 为60%乙醇提取物，提取物E 2 为大田基黄95%乙醇提取物，提取物E 3 为95%乙醇提取完后再用水提取。72h的抑制结果见表1、表2和表3。提取物对HBeAg分泌具有较好的抑制作用，对HBsAg的分泌作用影响有差异，仅提取物E 2 具有较好的抑制作用。三种提取物对HBeAg的抑制作用呈现剂量性关系，E 2 对HBsAg的抑制作用也呈现出抑制作用。 Table 1 Effects of extract E1 on the expression of HBsAg and HBeAg in HepG2.2.15 cell lines (n = 3， x ¯ ± s 浓度(mg/L) HBsAg HBeAg A 抑制率% A 抑制率% Control 0.397 ± 0.023 － 1.363 ± 0.510 － 400 0.213 ± 0.173 62.9 0.237 ± 0.103 92.7 200 0.233 ± 0.023 56.1 0.277 ± 0.093 89.4 100 0.257 ± 0.011 47.8 0.403 ± 0.101 79.0 50 0.358 ± 0.025 13.3 0.643 ± 0.093 59.3 表1. 提取物E 1 对HepG 2.2.15 细胞株HBsAg、HBeAg表达的影响(n = 3， x ¯ ± s ) Table 2 Effects of extract E2 on the expression of HBsAg and HBeAg in HepG2.2.15 cell lines (n = 3， x ¯ ± s 浓度(mg/L) HBsAg HBeAg A 抑制率% A 抑制率% Control 0.397 ± 0.023 － 1.363 ± 0.510 － 400 0.516 ± 0.044 － 0.355 ± 0.023 84.3 200 0.451 ± 0.041 － 0.599 ± 0.082 68.4 100 0.381 ± 0.019 5.4 0.829 ± 0.073 53.5 50 0.380 ± 0.010 5.7 1.566 ± 0.255 5.6 表2. 提取物E 2 对HepG 2.2.15 细胞株HBsAg、HBeAg表达的影响(n = 3， x ¯ ± s ) Table 3 Effects of extract E3 on the expression of HBsAg and HBeAg in HepG2.2.15 cell lines (n = 3， x ¯ ± s 浓度(mg/L) HBsAg HBeAg A 抑制率% A 抑制率% Control 0.397 ± 0.023 － 1.363 ± 0.510 － 400 0.621 ± 0.107 — 0.268 ± 0.125 91.0 200 0.560 ± 0.053 － 0.325 ± 0.067 86.3 100 0.647 ± 0.022 － 0.710 ± 0.220 54.3 50 0.654 ± 0.076 — 1.073 ± 0.083 24.1 表3. 提取物E3对HepG 2.2.15 细胞株HBsAg、HBeAg表达的影响(n = 3， x ¯ ± s )
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user: 5. 讨论 乙型肝炎由乙型肝炎病毒(HBV)感染所致，肝脏感染后产生炎性病变，具有传染性。乙肝病毒感染者血清中乙型肝炎表面抗原(HBsAg)呈阳性，是感染HBV的标志。乙型肝炎E抗原(HBeAg)是判断HBV复制活跃与否的重要标志，其存在于HBsAg阳性患者的血液中，HBeAg呈阳性反映HBV病毒复制活跃、传染性强。目前，抗乙型肝炎药物主要有α-干扰素和核苷类似物两大类，但是其治疗效果并不令人满意，而且具有类感冒、疲倦和低血球等副作用 [ 11 ] [ 12 ]。传统中药作为一种补充替代疗法，在临床上中国、日本和韩国等多个国家广泛应用其治疗乙型肝炎 [ 13 ]。传统中药活性因子复杂多样，很多活性因子没有完全分离纯化，结构没有阐明，但是由于其来源广泛，而且化学特征与生物合成或者化学合成药物类似，易吸收、代谢，因此近年来传统中药引起了药物研究者的广泛关注 [ 14 ]。 黄酮类化合物是一类发现于植物的酚型结构次生代谢产物，种类繁多，活性多样。多种黄酮被证实对乙型肝炎具有治疗作用，茶叶中富含EGCG，其能够破坏HBV DNA复制中间体的合成从而抑制HBV 复制，最终减少共价环状病毒DNA链的表达 [ 15 ]。汉黄芩素和5-甲氧基-(3，4-二氢-3，4-二乙酰氧基)-2，2'-二甲基-吡喃酮-(7，8，5，6)-黄酮降低HBsAg和HBeAg分泌水平，同时降低HBV DNA表达，从而抑制HBV复制 [ 16 ] [ 17 ]。苎麻叶提取物含黄酮类化合物，对HBV的HBsAg、HBeAg和DNA表达都有显著抑制作用 [ 18 ]。 大田基黄中槲皮素含量达3.25 mg/g，总黄酮含量高达3.83%，黄酮含量丰富，以大孔树脂D101富集纯化效率较高 [ 9 ] [ 10 ]。已经鉴定的黄酮类化合物有5000多种，包括无糖基的苷元和连接有糖基的苷。不同黄酮类化合物极性不同，溶解于有机溶剂的特性也不同，苷元和连接较少糖基的苷极性小，容易溶解于高浓度乙醇溶液中，含有稍多糖基的苷极性中等，比较容易溶解于中等浓度乙醇溶液，当苷中糖基数目比较多时极性较大，比较容易溶解在水中。所以利用95%乙醇提取出极性较小的黄酮苷元和黄酮苷E 1 ，60%乙醇溶液提取出中等极性黄酮苷E 2 ，水提取出极性大的黄酮苷E 3 。 本实验以乙型肝炎病毒感染肝癌细胞得到的细胞系HepG 2.2.15 为体外研究模型，检测了HBsAg、HBeAg的表达水平，观察了大田基黄三种提取物不同浓度体外对HBsAg和HBeAg表达的抑制作用。结果表明，提取物E 2 、E 3 仅对HBeAg表达有抑制作用，提取物E 1 对HBsAg与HBeAg均有抑制作用，且其抑制作用呈现剂量依赖性。三种提取物极性不同，表明其所含糖基数目不等，但均对HBeAg有抑制作用，且抑制作用相差不大，从构效角度表明苷元糖基存在与否对HBeAg表达影响不大，糖基对HBeAg的抑制作用不是必须的。但是糖基的存在对抑制HBsAg表达存在较大差异，提取物E 1 极性较小，说明其含糖基数目少，有较好的抑制HBsAg表达作用，而提取物E 2 、E 3 极性较大，对HBsAg表达的抑制较弱，说明糖基的存在不利于抑制HBsAg表达。
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user: 摘 要 本文拟研究二维空间区域上玻尔兹曼方程的不可压缩Navier-Stokes-Fourier极限。由于有界区域上的玻尔兹曼方程的解没有高阶正则性，故本文拟采用最新的L 2 -L ∞ 方法 [ 1 ] 并结合解的宏观部分的L 4 估计，来获取余项方程线性部分的一致上界估计，进而通过迭代方法得到余项方程解的存在性，最后得出原玻尔兹曼方程解的存在性和收敛极限。 关键词 :玻尔兹曼方程，Navier-Stokes-Fourier方程，流体动力学极限 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文考虑如下玻尔兹曼方程的不可压缩极限： ε − 1 v ¯ ⋅ ∇ x F + ε Φ ⋅ ∇ v F = ε − 2 Q ( F ， F ) ， ( x ， v ) ∈ Ω × ℝ 3 ， F ( x ， v ) | n ( x ) ⋅ v ¯ < 0 = 2 π μ ∫ n ( x ) ⋅ u ¯ > 0 F ( x ， u ) { n ( x ) ⋅ u ¯ } d u ， x ∈ ∂ Ω ， (1) Q ( F ， H ) ( v ) = ∫ ℝ 3 ∫ S 2 B ( v − u ， ω ) [ F ( v ′ ) H ( u ′ ) − F ( v ) H ( u ) ] d ω d u = Q + ( F ， H ) ( v ) − Q − ( F ， H ) ( v ) . 其中 Ω 是 ℝ 2 上有界区域， v ′ = v − [ ( v − u ) ⋅ ω ] ω ， u ′ = u + [ ( v − u ) ⋅ ω ] ω ， v = ( v 1 ， v 2 ， v 3 ) = ( v ¯ ， v ^ ) ， v ¯ ∈ ℝ 2 ， v ^ ∈ ℝ 。定义 μ = 1 ( 2 π ) 3 2 e − | v | 2 2 ， B ( V ， ω ) = | V ⋅ ω | 。 Φ ( x ) = ( Φ 1 ， Φ 2 ， 0 ) 表示给定的外力，F是稀薄 气体分子的分布函数， ε 表示气体分子的平均自由程。 文献 [ 2 ] [ 3 ] 在一些先验假设下研究了玻尔兹曼方程的不可压缩的Navier-Stokes-Fourier (简称INFS)极限。对于重整化解的收敛极限，完整证明由 [ 4 ] 给出。对于稳态Boltzmann的研究则比较少，正如文献 [ 5 ] 所指出，尽管稳态Navier-Stokes-Fourier方程在应用中很重要，但从稳态Boltzmann推导出稳态Navier-Stokes-Fourier方程一直是一个待解决的重要问题。最近文献 [ 6 ] 通过L 2 -L ∞ 方法结合L 6 估计证明了三维稳态玻尔兹曼方程的不可压缩极限。在此基础上我们研究二维稳态玻尔兹曼方程的不可压缩极限。需要指出，相比于三维情形，对于二维稳态玻尔兹曼方程，我们需要L 2 -L ∞ 方法结合新的L 4 估计来研究，由此导致了不同估计和困难。 本文主要结果如下： 定理1.1：设 Ω 是 ℝ 2 中的有界开集，边界 ∂ Ω 属于 C 3 ，若 Φ ∈ C 1 ( Ω ) ，且 ‖ Φ ‖ L 2 ( Ω ) ≪ 1 ，则 对于 0 < ε ≪ 1 ，(1)存在唯一解 F = μ + ε μ f ，f满足 v ¯ ⋅ ∇ x f + ε 2 1 μ Φ ⋅ ∇ v [ μ f ] + ε − 1 L f = Γ ( f ， f ) + ε Φ ⋅ v μ ，在 Ω 上， f = P γ f ，在 γ − 上， 并且 ‖ f ‖ 2 + ‖ P f ‖ 4 + ε − 1 ‖ ( I − P ) f ‖ ν + ε − 1 / 2 | ( 1 − P γ ) f | 2 ， + + ε 1 / 2 ‖ w f ‖ ∞ ≪ 1 ， 其中 P γ f = 2 π μ ( v ) ∫ n ( x ) ⋅ u > 0 f ( u ) μ ( u ) { n ( x ) ⋅ u } d u ， w ( v ) = e β | v | 2 ， 0 < β ≪ 1 。 最后，当 ε → 0 ，f在 L 2 ( Ω × ℝ 3 ) 上弱收敛于 f 1 = [ u ⋅ v + θ ( | v | 2 − 5 ) / 2 ] μ ，而 ( p ， u ， θ ) 是具有狄利克雷边界条件以及外力场 Φ 的稳态INFS方程的唯一弱解： u ¯ ⋅ ∇ x u + ∇ x p = σ Δ u + Φ ， ∇ x ⋅ u = 0 ，在 Ω 上， u ¯ ⋅ ∇ x θ = κ Δ θ ，在 Ω 上， u ( x ) = 0 ， θ ( x ) = 0 ，在 ∂ Ω 上，其中 u ¯ = ( u 1 ， u 2 ) 。
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user: 3. 定理1.1的证明 本节将给出定理1.1的证明。为此，我们定义一个范数： . 我们有如下结论。 定理3.1：假设 使得 ， 则对于足够小的 ，下式存在唯一解 ， 且有 ， .(44) 证明：根据引理2.5，要证定理3.1，只需要证明(44)。首先用引理2.4中的(40)估计(43)中的 ，得到对于足够小的 ，有 . (45) 由(40)，(42)，(45)可以得到(44)。 引理3.2：对于 ， ，我们有 ， (46) 其中 。 证明：由参考文献 [ 6 ] 可以得到 . 要证明(46)，只需要估计最后一项，其余证明同参考文献 [ 6 ]。 由 关于v的强衰减性，可以得到，对于任意的 ， ，其中 表示 ， 。对于固定v，由 ，我们有 . 由此可以得到(46)。证毕。 定理1.1的证明：根据上述结果，按照文献 [ 1 ] 的推导可得f的存在唯一性，并且它的弱极限点 的系数 满足INSF方程和边界。由于 ，F的存在唯一性 可以直接得到。证毕。
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user: 摘 要 本文提出了一个求解非线性半定规划的可行序列半定规划(SSDP)算法。该算法的初始点和迭代点均是可行点，在每次迭代中通过求解两个二次半定规划子问题确定搜索方向，步长由满足目标函数下降性和约束函数可行性的线搜索产生，在某些假设条件下本文证明了算法的全局收敛性。 关键词 :非线性半定规划，可行SSDP，线搜索，全局收敛性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文研究如下仅带半负定矩阵约束的非线性半定规划问题(NLSDP)： min   f ( x ) s .t .       G ( x ) ≼ 0 ， (1.1) 其中，函数 f : ℝ n → ℝ 和 G : ℝ n → S m 是光滑的函数， S m 表示m阶实对称矩阵空间， ≼ 表示半负定偏序，即 A ≼ B 表示 A − B 是半负定矩阵。 非线性半定规划问题在最优控制、结构设计、经济金融等领域有广泛应用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。非线性半定规划带有半定矩阵约束，结构复杂，不能直接用传统的非线性规划的算法求解，目前求解非线性半定规划问题的主要方法有增广Lagrange法 [ 4 ]，原始–对偶内点法 [ 5 ] [ 6 ]，序列半定规划法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，QP-free法 [ 10 ]，交替方向乘子法 [ 11 ] 等。 本文基于文 [ 12 ] 的求解非线性规划的可行SQP算法的思想，建立了非线性半定规划的一个可行SSDP算法。算法产生的迭代点均满足可行性；在每次迭代中算法的搜索方向是通过求解两个二次半定规划子问题产生；目标函数直接作为效益函数用于线搜索，线搜索保证目标函数下降和满足可行性。在适当的假设条件下算法具有全局收敛性。
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user: 3. 全局收敛性 若算法A产生有限的迭代点列，则由引理2.2知当前迭代点 x k 为问题NLSDP(1.1)的KKT点，因此，我们不妨假设算法A产生无限的迭代点列 { x k } ，本节将证明在适当的假设条件下算法A是全局收敛的。 引理3.1：假设1~5成立， x * 是 { x k } 的一个聚点，即存在子列 K ⊆ { 1 ， 2 ， ⋯ } ，使得 x k → K x * ，则 d 0 k → K 0 。 证明：(反证法)假设结论不成立，则存在子列 K ¯ ⊆ K 和常数 d _ > 0 ，使得当 k ∈ K ¯ 充分大时， ‖ d 0 k ‖ ≥ d _ 。 下面首先证明存在正数 t _ > 0 ，使得 t k ≥ t _ ，     ∀ k ∈ K ¯ ， 由假设4及子问题QSDP(2.2)的约束条件知对充分大的 k ∈ K ¯ ，有 θ k = ∇ f ( x k ) T d k ≤ − ‖ d 0 k ‖ σ ≤ − d _ σ ， (3.1) G ( x k ) + D G ( x k ) d k ≼ − ‖ d 0 k ‖ v E m ≼ − d _ v E m . (3.2) 由假设4知 ‖ d k ‖ ≤ L ，即 { d k } 有界，于是由Taylor展开式有 f ( x k + t d k ) = f ( x k ) + t ∇ f ( x k ) T d k + o ( t ) ， 对充分大的 ，结合(3.1)知 所以对充分大的 及充分小的 ，(2.3)成立。 同理，由Taylor展开式有 对充分大的 ，结合(3.2)知 所以对充分大的 及充分小的 ，(2.4)成立。 综上所述，存在正数 ，使得 ， 。 下面基于上述结论导出矛盾。对充分大的 ，由(2.3)知 (3.3) 因为 单调下降，且 ，所以 。在(3.3)式中令 ，得出矛盾，于是引理成立。 基于引理3.1以及子问题QSDP(2.1)的KKT条件(2.5)，可得算法A的全局收敛性，即： 定理3.1：假设1~5成立， 是算法A产生的一个迭代点列，则 的每一个聚点都是NLSDP(1.1)的一个KKT点。
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user: 4. 结束语 本文将非线性规划可行SQP算法进行了推广，提出了一个求解非线性半定规划的可行SSDP算法。该算法的搜索方向是通过求解两个二次半定规划子问题产生，目标函数直接作为效益函数，线搜索保证目标函数下降和满足可行性。在适当的假设条件下，证明了算法的适定性和全局收敛性。该算法可以应用于对可行性有严格要求的实际问题。
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user: 摘 要 本文在(p， q)-Bernstein算子的基础上构建二元(p， q)-Bernstein算子，证明该算子的逼近定理；应用Volkov定理验证了该算子的一致收敛性，并估计其收敛速度，此结论推广了一元(p， q)-Bernstein算子的逼近结果。 关键词 :二元(p， q)-Bernstein算子，收敛速度，Lipschitz函数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 算子是逼近理论重要的研究对象，其中经典的算子之一为Bernstein算子。最早于1912年，Bernstein首次提出。其后，众多研究者开始关注研究Bernstein算子的推广。于是，Bernstein算子的各种变形算子纷纷被讨论，如Szász-Mirakjan-Kantorovich算子 [ 1 ]，Baskakov算子 [ 2 ] 等。 随着数学与生产生活各领域的交错发展，学者们将q微积分引入逼近理论，构造出大量q型算子。2007年，Dalmanoglu Ö. [ 3 ] 研究了q-Bernstein-Kantorovich算子；2011年，Muraru C V [ 4 ] 提出q-Bernstein-Schurer算子，并研究其逼近问题；伴随着研究的进一步深化，二元或多元算子相继被提出，故得到了大量二元算子关于逼近的相关理论，详见文献 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 等。 q微积分在逼近中的发展推动了(p， q)微分学步入逼近理论。Mursaleen于2015年首次在q-Bernstein算子的基础上提出(p， q)-Bernstein算子 [ 8 ]，实现了q-Bernstein算子性质的推广。自此，有关于(p， q)型算子呈现于世人面前。2016年，Acar在文献 [ 9 ] 中构建了两元(p， q)-Bernstein-Kantorovich算子并证明该算子一些的逼近结论。由此可知，关于(p， q)型二元算子逼近问题的研究正在持续发展中。本文构建出二元(p， q)Bernstein算子，证明算子的一些逼近相关的定理，从而更进一步推广一元算子的逼近性质，更加丰富逼近理论的完整性。
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user: 3. 主要结果 首先介绍一些记号：设 δ 1 > 0 ， δ 2 > 0 ， f ∈ C ( I 2 ) ， I 2 = [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， 1 ] ，则关于f的连续性模可以表示为： ω ( f : δ 1 ， δ 2 ) = sup { | f ( t ， s ) − f ( x ， y ) | : ( t ， s ) ( x ， y ) ∈ ( I 1 × I 2 ) ， | t − x | ≤ δ 1 ， | s − y | ≤ δ 2 } ； 并且 ω ( f : δ 1 ， δ 2 ) 满足以下性质： ( i )     ω ( f : δ 1 ， δ 2 ) → 0 ， 若 δ 1 ， δ 2 → 0 ( ii )   f ( t ， s ) − f ( x ， y ) ≤ ω ( f : δ 1 ， δ 2 ) ( 1 + | t − x | δ 1 ) ( 1 + | s − y | δ 2 ) α 1 ， α 2 阶Lipschitz条件的二元函数f：对于 ∀ ( t ， s ) ， ( x ， y ) ∈ I 2 ， f ∈ C ( I 2 ) ， 0 < α 1 ≤ 1 ， 0 < α 2 ≤ 1 ，则存在常数 M > 0 ，使得 | f ( t ， s ) − f ( x ， y ) | ≤ M | t − x | α 1 | s − y | α 2 ；记为 f ∈ L i p M ( α 1 ， α 2 ) 。 定理1：若 p 1 = p n 1 ， p 2 = p n 2 ， q 1 = q n 1 ， q 2 = q n 2 ，且 q 1 ∈ ( 0 ， 1 ) ， p 1 ∈ ( q 1 ， 1 ] ， q 2 ∈ ( 0 ， 1 ) ， p 2 ∈ ( q 2 ， 1 ] ， lim n → ∞ p n 1 = 1 ， lim n → ∞ p n 2 = 1 ， lim n → ∞ q n 1 = 1 ， lim n → ∞ q n 2 = 1 ，则对于 ∀ f ∈ C ( I 2 ) ，都有 lim n 1 ， n 2 → ∞ ‖ B n 1 ， n 2 ( f ; x ) − f ( x ) ‖ = 0 。 证明：根据引理2得到 ‖ B n 1 n 2 ( e 00 : x ， y ) − e 00 ‖ = 0 ; ‖ B n 1 n 2 ( e 10 : x ， y ) − e 10 ‖ = 0 ; ‖ B n 1 n 2 ( e 01 : x ， y ) − e 01 ‖ = 0 ; 又因为当 时， 故根据Volkov定理的内容可以得到 。 定理2：若 ，有不等式 其中 。 证明：根据二元函数连续模的性质，则有 又利用Cauchy-Schwarz不等式与引理3，有 因此，得到 取 ，即 成立。 定理3：设 且 ，则有 其中 证明：因为 ，可得 又因为 利用算子作用与柯西–施瓦茨不等式计算有 定理4：若 ，则存在一个常数 ，有下式成立： 其中 。 证明：由 ，计算可得 利用Hölder不等式，取 取 即定理成立。
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user: 摘 要 2019年的政府工作报告中，李克强总理16次提及养老，大幅超过去年，继续对老龄化给予了高度关注。我国老龄化已经逐渐逼近深度老龄化阶段，现有的养老模式存在灵活性不高、服务效率低等问题。本文通过对老龄化背景下“抱团养老”的发展现状进行探索，发现我国“抱团养老”模式的发展存在着普及率低、缺乏医疗保障和政策扶持、局限性大等阻力。通过完善法律环境、完善养老服务、搭建“抱团养老”平台以促进该养老模式的良性发展，缓解我国不断增长的养老压力已成为发展该模式的重中之重。 关键词 :抱团养老，人口老龄化，5G时代，网络平台，积极老龄化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景 人口老龄化已经成为我国一个极为严峻的社会问题，在人口老龄化程度日益加速加深的情况下，养老更不能局限于传统的养老模式。基于我国5G时代到来的大环境，借助网络平台发展智能化、多元化、人性化、互助化以及结合中国养老现状的“抱团养老”以解决我国大多数居民的养老问题是非常必要的。“抱团养老”模式不仅具有维持老年人生活和社交能力、提高成员的生活质量、帮助老年人终生学习、丰富老年人精神世界的个体意义，还具有实现人力资源的再开发、完善我国养老服务体系、为国家和社会减轻养老负担、推动社会主义文化建设等多重社会价值。2017年12月中央电视台《讲述》栏目报道称中国首个抱团养老的成功范例诞生于浙江余杭王阿姨的小别墅，同居的老人们互助互爱、生活和谐。目前“抱团养老”模式在我国的发展势头良好，成功案例层出不穷，在有的地方还得到了政府的支持和推广。 1.1. “抱团养老”模式国内相关学术研究 第一，从研究内容来说：研究中缺少对抱团养老这种模式未来发展方向的深度研究，尤其是缺乏对抱团养老如何在各区域发展起来、抱团养老如何与大数据相结合的研究。第二，从研究视角来说：缺乏对企业怎样发展抱团养老以及抱团养老给企业带来的利益、社会保障与抱团养老的相辅相成的关系、政府怎样通过抱团养老来缓解养老压力等方面的研究。第三，从研究影响力来说：停留在对抱团养老模式的介绍阶段，尚未普及。“抱团养老”模式也暂未成为大数据背景下养老方式的主流。 1.2. “抱团养老”模式国外相关学术研究 意大利、荷兰、斯洛伐克等国家主要研究的是福利国家制度下的抱团养老和居家养老，强调社会照料和家庭护理。日本主要研究的是政策改革、长期医疗和全民健康保险环境下的自助互助社会团结护理和政府护理，侧重点依然是护理 [ 1 ]。而德国侧重研究老年人对社会公平的信念以及社会为老年人提供经济保障的方式 [ 2 ]。 所以，我们提出“5G时代下‘抱团养老’网络平台的搭建与挑战”有其独特的研究意义。① 理论意义：该研究从多层次多角度为当下养老模式的创新发展提供新思路和新路径，并为我国养老事业的新布局提供新的借鉴。② 应用意义：在老龄化服务需求剧增的基础上，以利用大数据搭建抱团养老平台为突破点，为老年人寻找抱团养老的伙伴和输送所需人才提供渠道。
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user: 2. 研究方法 1) 文献分析法：通过国内外“抱团养老”的相关文献探究“抱团养老”的发展现状，分析国内具有代表性的养老模式，并根据国内具有代表性的养老模式的实施情况与本课题进行比较，寻找“抱团养老”模式在中国发展的突破点，在借鉴其他学者研究成果的基础上最终形成本研究的基本思路和框架。 2) 问卷调研与访谈相结合研究法：通过对各年龄段人群的调研，主要对象为储备养老的人群，分析相关人群的真实需求和现实困境。笔者收集了100份线上问卷和111份线下问卷(问卷设置侧重于储备养老人群)，其中男性占33%、女性占67%，年龄在20岁以下占23%、20~40岁占41%、40~60岁占33%、60岁以上占3%。 3) 实证分析法：根据中国“抱团养老”模式发展的实际，选取具有代表性的抱团养老案例进行全面考察和总体评估，提出“大数据”背景下“抱团养老”的新思路，并在调研的基础上发现制约养老服务产业发展的根本原因，为养老服务产业的人才培养提供依据。
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user: 3. “抱团养老”模式的发展存在的问题 1) “抱团养老”模式缺乏机制对入住空缺按照同居“共性”进行及时补位。“抱团养老”对同居老人的“共性”要求较高，有“抱团养老”需求的老人难以在短时间内找到有相似兴趣爱好和生活习惯的同居老人，针对中途退出的同居老人的空位补足机制也尚未建立。选择“抱团养老”模式的老人虽然能够通过交流减轻独居的孤独感，但是老人之间的交流带来的精神慰籍是有限的。当前，我国“抱团养老”模式还停留在传统的家庭式“抱团养老”阶段，缺乏相应的基础设施设打造同居老人共同学习、培养兴趣爱好、锻炼身体等丰富老年人精神文化建设的平台。 2) “抱团养老”现阶段还缺乏政府公共管理的跟进。入住老人之间的权利与义务难以界定，容易出现各种纠纷。由于性格不合、费用分摊、家务活分担等原因产生的纠纷层出不穷，而通过签订《养老互助》协议书防范矛盾产生也收效甚微，所以“抱团养老”作为一种新生事物，它的健康和可持续发展需要政府的规范 [ 3 ]。 3) 传统的“抱团养老”不具有普遍性。目前对于行动能力差需要专人护理的老年人来说，“抱团养老”存在健康风险，缺乏医疗护理机制。同居老人的日常医疗服务，尤其是应急医疗需求难以得到满足。将相关志愿者、社会工作者、医护人员、家政服务从业者引入“抱团养老”的发展已成为发展“抱团养老”新模式、实现人力资本再利用的重中之重。
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user: 5. 结语 面对当前我国的养老困局，网络平台作为智能化服务的窗口、“抱团养老”模式作为新型养老模式的有益探索，都能够随着社会进步得到健康、有序的发展。5G将重新定义传统产业，无线医疗、无线家庭娱乐、个人AI辅助等应用场景即将实现，在网络窗口的连接下，“抱团养老”信息平台、智能养老服务资源、互助的人力资源将融合在一起，将为我国积极应对老龄化提供一种新的尝试。这种资源的融合不仅可以为老人提供灵活而便捷、人性化的服务，还能实现社会人力资源的再利用，更能缓解我国老龄难题，以达到社会效益和经济效益相统一的效果。总之，5G时代下“抱团养老”网络平台的成功搭建需要技术的支持、政府的推广和时间的检验。
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user: 摘 要 通过对我院确诊的1例气管支气管骨化症进行报道，并进行文献复习提高临床医生对该病的认识，降低临床误诊，使患者得到早期诊断和治疗。 关键词 :气管支气管骨化症，诊断，支气管镜 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 气管支气管骨化症(Tracheobronchopathia osteochondroplastica， TBPO)是罕见的气道良性疾病，指气管、支气管黏膜下出现骨质或软骨组织增生并突出管腔的多发性结节样病变，随着CT和支气管镜的普及，国内外报道病例逐年增多，但由于其无特异性临床症状，常被误诊或漏诊。现就我院确诊的1例气管支气管骨化症报道并进行文献复习，以提高对此病的认识。