简介:摘要:目的:此次我们主要研究目的是为了分析化学多维校正方法在药物中的应用,应用化学多维校正的药物分析来进一步展开此方面的研究,并且分析其中一系列的应用或者临床效果。方法:选取有效期在2020年10月到2021年12月该时间段内可以运用化学多维校正的方法进行分析的一类药物,对其进行一定时间的分析和研究。在对此类药物进行分析研究的过程中,通过贴不同标签的方式对其进行分组,最终将其分为化学分析组和物理分析组,每个组的药品分别有一粒苯酞类药物,在对化学分析组进行分析的过程中对其药物运用多维校正的方式方法对其进行分析和观察。而对物理分析组作用物理的原理来对药物进行分析。通过对两组使用两种不同的方式方法来进一步分析在药物中的相关应用。结果:通过上述不同的方式方法对药物进行分析发现,在经过一段时间的观察之后,使用化学多维校正方式对其药物分析的结果应用会更好,虽然,在使用物理的原理来对药物分析也有一定的应用,但是这种方式方法对于药物的性质来说是有一定局限性的,从两组数据的结果显示,不同方式对药物的分析统计数据是存在一定的差异性的,说明有统计学意义。结论:通过上述的结果来看,在对药物应用进行分析的过程中,尽可能的化学多维校正的方式方法对药物进行分析,应用效果会比物理应用原理的方式方法更加准确一些,同时在多方面对化学多维校正的方法进行探索和我研究,此种方式方法可以通过药房或者医院推向广大人民群众,让药物更好的发挥它的疗效。
简介:摘要:我国地域地质条件复杂,且西南部受青藏高原隆起的影响,因此产生了不少的地质灾害。尤其对于高原地区而言,缺氧和严寒环境,使得勘察人员难以对可能发生的地质灾害监控到位,交通设施和人民生命财产受到地灾隐患威胁。对于边坡监测的方法,研究人员从理论上常以边坡稳定性的内因与外因的研究为主。现在基于卫星遥感的滑坡预警技术、窄脉冲微波技术滑坡监测、光纤光时域反射技术、物联网的滑坡监测系统等边坡监测与预警手段已渐露头角。
简介:摘要:电力行业作为现代社会不可或缺的基础产业之一,其服务质量直接关系到广大客户的生活和生产。然而,由于电力客户的多样性和诉求的复杂性,传统的客户服务管理模式已经难以满足日益增长的需求。本文以电力客户诉求热点预警为研究主题,旨在通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术,构建一个能够及时识别并预测电力客户关注的热点问题的模型。在文献综述中,我们分析了电力客户服务的现状以及热点预警的概念与方法。通过对电力客户诉求热点的特征进行深入分析,我们提出了一个基于数据挖掘和机器学习的预警模型,并详细阐述了模型的构建、验证与优化过程。在案例分析中,我们收集了实际案例并展示了模型在实际中的应用效果,通过客户反馈的关键信息实现了对热点事件的准确识别。最后,本文对模型的局限性进行了讨论,并提出未来电力客户服务的发展方向,为电力行业提供了一种提高服务效率和客户满意度的新思路。