简介:摘要:本文综述了矿产资源开发与可持续利用的挑战与机遇。首先介绍了全球矿产资源的分布与产量,以及传统开采方法的影响和新兴技术的趋势。其次,阐述了可持续利用的概念、原则和管理政策,强调了可持续发展理念在矿产资源开发中的重要性。然后,探讨了矿产资源开发对环境的影响,包括土地、水资源和空气污染,并介绍了可持续开发技术和实践,如节能采矿技术和循环经济模式。进一步分析了矿产资源开发对社会经济的影响,包括社区参与、经济效益和社会责任。最后,提出了面临的挑战和应对策略,包括生态环境保护、政策法规完善和技术创新等方面。总之,本文旨在为矿产资源开发与可持续利用提供全面的了解,为未来的研究和实践提供参考。
简介:摘要:城市发展建设逐渐推进,市政给水工程发挥着极为重要的作用,使得城市经济建设更加稳定、顺利的推进,并保证人民群众的日常生产、生活顺利推进。给水系统是城市的基础设施,市政给水工程施工的技术水平以及管理等能够使得城市的功能得以保障,并保护城市的环境。因此在市政给水施工中需要从多个方面入手,明确施工中的注意事项,使得给水工程的整体质量得到提升,更好地促进城市发展。本文就市政给水施工注意事项进行分析研究。
简介:摘要目的探讨低强度超声激励微泡空化(USMC)产生的血流增强效应联合PD-L1单抗对实体肿瘤免疫微环境的改善作用。方法将MC38结肠癌荷瘤小鼠随机分为四组:对照组(26只,无任何治疗)、USMC组(27只,USMC治疗)、程序性细胞死亡蛋白配体1抗体(anti-PD-L1)组(27只,anti-PD-L1治疗)和USMC+anti-PD-L1组(27只,USMC联合anti-PD-L1治疗)。USMC治疗使用VINNO70超声诊疗一体机。采用超声造影评价肿瘤血流增强效应;通过绘制肿瘤生长曲线及记录小鼠生存期,评价抗肿瘤疗效;流式细胞术分析肿瘤内CD8+T细胞数量及功能、CD4+T细胞分化情况、骨髓来源的抑制性细胞(MDSC)比例及肿瘤相关巨噬细胞(TAM)的极化表型分布;酶联免疫吸附测定(ELISA)方法检测肿瘤内趋化因子CXCL9、CXCL10及HIF-1α含量;免疫荧光分析肿瘤组织中血管内皮生长因子(VEGF)的表达。结果USMC治疗后超声造影分析肿瘤峰值强度(PI)、曲线下面积(AUC)较治疗前增加(均P<0.05)。USMC联合anti-PD-L1治疗明显抑制了肿瘤进展。USMC+anti-PD-L1组治疗后肿瘤微环境中CD8+T细胞量及其Ki67的表达、γ干扰素(IFN-γ)与颗粒酶B(Grzm-B)的分泌量高于其他3组,辅助性T细胞(Th1)比例增加,调节性T细胞(Tregs)、MDSC比例减少,TAM表型向M1型极化(均P<0.05)。ELISA分析显示,联合治疗还提高了肿瘤中CXCL9、CXCL10的浓度,降低了HIF-1α的含量(均P<0.05);肿瘤组织VEGF的荧光表达量也显著低于对照组(P<0.05)。结论超声血流增强效应联合PD-L1单抗能改善实体肿瘤免疫微环境,USMC产生的血流增强效应可作为一种增效PD-L1抗体肿瘤免疫治疗的超声新方法。
简介:摘要:在一直以来的数学教学中,因为班级的人数都比较多,所以老师采取的教学方式一直都是无差别的教学,不管是从教学内容的设计上还是教学环节的设计上,以及课后作业的布置上基本都没有什么太大的差别,对所有的学生都是一样的,这种教学方法是因为实际条件就是这样,很难要求一个老师面对四五十个同学进行教学时,要对绝大部分的同学进行个性化的教学,但是这样的教学确实已经不再适合现在的教学要求了,现在的数学教学更侧重对学生的学科素养和学科能力的培养,这就要求老师一定要重视对学生的个性化教学,才能更好地激发学生的学习积极性和主动性,更好地培养学生的学科素养和学习能力,所以对于数学的教学实行差异化教学是不可避免的趋势。
简介:摘要目的利用LASSO回归分析筛选出与冠心病密切相关的血脂指标。方法选取2013年5月至2015年11月在济宁医学院附属医院心内科住院并诊断为冠心病的患者3 062例的临床资料进行回顾性分析。按照冠状动脉造影结果分为冠心病组(n=2 427)和对照组(n=635)。统计分析用R语言。建立冠心病相关血脂指标的多元逻辑回归模型,评估模型多重共线性的严重程度。利用LASSO回归筛选出冠心病预测模型中具有代表性的血脂指标。结果研究对象共入选患者3 062例,其中冠心病组2 427例,对照组635例。将血脂指标同时纳入多元逻辑回归模型后导致了模型较严重的共线性,逐步回归(stepwise)只能够在部分地减少共线性的严重程度,而LASSO回归模型显著减少了共线性的严重程度。经过LASSO回归分析,发现低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein-cholesterol,LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein-cholesterol,HDL-C)和非高密度脂蛋白胆固醇(non-high density lipoprotein-cholesterol,non-HDL-C)是预测冠心病的代表性的血脂指标。结论LASSO回归在处理多重共线性的样本数据时有优势。LASSO回归发现LDL-C、HDL-C和non-HDL-C是预测冠心病的代表性的血脂指标。