【摘 要】
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基于近几年机器视觉的发展，深度学习的人工智能方法应用于组织病理极大程度上促进了病理学家解决临床上的诊断问题，用该种方法解决病理学问题可被称为计算机病理学。人工智能可以做到帮助病理学家初筛大部分良性数据、辅助诊断、疗效预测、识别生物标志物等，甚至可以做到对药效治疗监测以及识别药物发现未知的信号。基于深度学习在病理领域的深入研究，让计算机自动处理病理数据成为可能。人工智能诊断决策建立在大数据之上，很多
【基金项目】
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国家自然科学基金海外及港澳学者延续重点资助项目（81729003）；
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基于近几年机器视觉的发展，深度学习的人工智能方法应用于组织病理极大程度上促进了病理学家解决临床上的诊断问题，用该种方法解决病理学问题可被称为计算机病理学。人工智能可以做到帮助病理学家初筛大部分良性数据、辅助诊断、疗效预测、识别生物标志物等，甚至可以做到对药效治疗监测以及识别药物发现未知的信号。基于深度学习在病理领域的深入研究，让计算机自动处理病理数据成为可能。人工智能诊断决策建立在大数据之上，很多有可能做到对每个病人的个性化管理，对于大多普遍性的疾病诊断有着更加快速准确的优势。但数字病理学的发展仍受到一些问题的限制，以至于现阶段没有广泛应用于数字病理诊断平台。本文总结了近几年人工智能在病理诊断领域的最新进展，并讨论这种技术的可行性，补充说明在数字病理学中遇到的困难和挑战，并提出在该领域实用性上的展望。
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基于遥感卫星影像数据及分析技术，以齐齐哈尔市境内的河湖岸带为研究对象，Landsat影像为数据源，采用NDVI像元二分模型，运用GIS叠加分析功能，分析齐齐哈尔市境内的河湖岸带植被覆盖度空间变化特征。结果表明，齐齐哈尔市境内河岸带植被覆盖度空间变化主要受地形和水文情势影响。本文研究成果及结论有助于剖析齐齐哈尔市境内河岸带生态问题，为岸线生态修复提供决策支持。
[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度（FVC）的时空变化及其驱动力，以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子，采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征；并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势
基于2001-2021年Landsat遥感数据，研究巢湖流域植被覆盖多年变化，利用时空地理加权模型探讨地形、气候及人类活动的驱动影响。结果表明：（1）流域内平均植被覆盖度0.75，近20年总体呈增加趋势，增速0.12%/a。2009年前，呈下降趋势，2009年后，呈增加趋势。（2）流域内89.79%的区域植被覆盖度高于0.6，不同土地利用的植被覆盖度：林地＞旱作农田＞稀疏植被＞灌溉农田＞城市建成区
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目的:本研究探讨姜黄素是否通过沉默信息调控因子3（Silence Information Regulator 3,SIRT3）/缺氧诱导因子-1α（Hypoxia Inducible Factor-1α,HIF-1α）信号轴调控软骨细胞自噬改善骨关节炎。方法:1.动物实验:以雄性Sprague-Dawley（SD）大鼠为研究对象,采用大鼠右膝关节腔注射化学药物碘乙酸的方法建立膝骨关节炎模型。将大鼠
目的:肾结石是泌尿外科常见疾病,高钙尿症是肾结石的主要危险因素之一。Claudin14在髓袢升支粗段通过一条涉及Claudin14、Claudin16和Claudin19的细胞旁通路重吸收滤液中约25%的Ca2+。多项研究表明槲皮素（quercetin,QE）可以通过作用于Claudin家族的Claudin2、3等多个成员调节Ca2+的代谢。本研究将通过体内体外实验,进一步探究槲皮素与Claudi
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企业干部考核材料是企业干部画像的重要载体,是客观记录企业领导班子和领导干部政治品质、道德品行、现实表现、履职能力、群众口碑等各个方面信息的重要文书。本文以问题为导向,从"人、机、料、法、环"五个要素分析,阐述了企业干部考核材料的"四个点",提出了企业干部考核"画像"的思考。