基于全过程管理的PPP轨道交通项目问题研究

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文中从PPP项目全过程管理的角度,总结了全过程各阶段的内容以及联系,然后对多个轨道交通案例进行对比分析,找出国内PPP轨道交通项目实施中的问题,包括交通量预测不准确、交易结构设计不合理以及项目监管机制缺失等,从全过程管理角度进行分析并提出建议,旨在对今后城市轨道交通PPP项目的建设提供指导.
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针对当前城市轨道交通新线试运行演练评估方法主观因素太强无法考虑具体数据的影响,单一权重赋权方法不合理、不全面的问题,文中提出了一种基于组合赋权-模糊综合评价法的城市轨道交通新线演练评估方法.首先,在保留现有第三方人员的打分原则的基础上,对城市轨道交通新线的评估对象以及评估内容构建了评价指标体系.其次,通过改进属性层次分析法和反熵权法确定评估指标的主、客观权重,并结合博弈论思想进行主、客观权重的平衡来确定综合权重.最后,以模糊综合评价法(FCEM)构建了城市轨道交通新线试运行演练评价模型.实例分析验证了评估
神经肽的调控是研究局灶性脑缺血损伤机制的重要内容,近年来研究发现神经肽通过神经、内分泌、免疫等途径对局灶性脑缺血损伤产生影响,神经肽的浓度可以调节局灶性脑缺血损伤的发展预后.中枢神经系统中的神经肽生长抑素(SS)、P物质(SP)具有神经递质与神经调节的双重作用,两者均参与局灶性脑缺血损伤后神经血管单元的重塑.越来越多证据表明SS、SP这两个密切相关的神经多肽,在炎症反应以及细胞凋亡的过程中发挥着有效的神经系统调节行为,通过影响Ca2+离子超载的脑损伤级联反应以及调控IP3或cAMP信号通路的修复作用来参与
开心散源于《备急千金要方》,由人参、远志、茯苓和石菖蒲4味药组成,是中医益智安神的基本方剂之一.现代药理研究表明,开心散具有保护神经细胞、改善记忆、增强学习能力、抗抑郁和抗老年痴呆等作用.近年来,随着抑郁症和老年痴呆症患者数量的增加,开心散凭借其独特的优势,受到越来越多的关注,故该文对近年来关于开心散的文献进行了梳理,围绕开心散中的主要活性成分和开心散全方对于神经系统调控这一方面展开综述,以期为后续的研究提供参考.
两汉隋唐是肾阳虚证形成的雏形时期,宋金元为发展阶段,明清达到理论与应用的系统成熟.宋明时期元阳、相火的普及是本证形成的前提条件,其理论基础为明代建构的命门本体模型.在证本质上,肾阳虚证是元气本体的不足,体现虚证的本质属性;在辨证层次上,本证是脏腑辨证的顶级辨证.治疗肾阳虚证应注重补元气本体,以四逆汤类为代表方;在主治范围上,本证的辨证面向慢病、大病和危重症.这一辨证论治理论与方法仍需要进一步系统发掘与研究.
针对一类以总成本最低和客户满意度最大为优化目标的物流配送车辆多车型、多目标调度问题,设计了一种基于B/S架构的物流配送车辆精细化调度系统.其中,综合成本考虑了调车成本、油耗成本、过路费、人工成本、车辆折旧费等;平均客户满意度考虑了运输时间、卸货时间和软时间窗等因素.通过对成本、路径和时间进行精细化处理,可在线计算出考虑以综合成本和平均客户满意度为目标的车辆精细化调度方案,从而更好地满足企业、客户和社会等多方面的利益.
目的 探讨益气养心汤对冠心痛室性早搏患者(气虚血瘀型)的左心室功能、外周血内皮祖细胞及自主神经失衡的影响.方法 选择2019年1月-2020年6月就诊的108例冠心病室性心律失常患者进行前瞻性研究,根据随机数字表法将纳入研究的病例分为联合中药组和对照组,两组患者行不同治疗方案.对照组行常规扩张冠状动脉、调节血压、抗凝、调脂等基础治疗方案,联合中药组在此基础上服用益气养心汤,疗程均为8周,疗程结束后统计疗效.对比两组患者治疗前后中医证候积分、左心室功能、血清一氧化氮(NO)含量、血栓素(TXB2)含量、内皮
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目的 基于网络药理学方法分析加味柴苓汤治疗高脂血症性胰腺炎的作用机制,为临床的合理使用、动物实验、新药研发提供依据.方法 通过中医药系统药理学数据库及分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)数据库获取半夏、柴胡、党参、黄芩、生姜、大枣、甘草、猪苓、茯苓、泽泻、苍术、桂枝、厚朴、薏苡仁、丹参、陈皮的主要化学成分及其对应靶点;通过GenCards数据库获取高脂血症性胰
不合理的林地分配制度是林地流转大环境下最需要解决的问题之一.为解决信息不对称、农户选择和买家支付的问题,研究林地经营权流转在线多属性逆向拍卖模型,采用VCG机制的线上林地拍卖分配制度,鼓励交易者说真话,不仅考虑价格因素,还将质量、交通因素也作为决策因素.基于买家偏好确定赢者模型和买方支付模型,优化平台资源配置,创新林地整治与流转的运作模式,使得林地资源分配能够满足买家的实际需要.最后,用数例结果说明,考虑买家偏好的多属性逆向拍卖模型更加符合买方的实际需求.