简介：昙花属于仙人掌科，它的祖先居住在热带沙漠地区，那里的气候干燥，昼夜温差较大。昙花选择在夜间开花，这样可以避免娇嫩的花朵被烈日灼伤，而它的开花时间短则能减少水分的丧失。

简介：【内容摘要】通过对一起发动机停车过程中出现的因液压泵卸荷问题导致发动机停车惯性运转时间短的典型故障，介绍了液压泵功能以及卸荷工作原理，利用故障树分析法全面的分析描述了故障原因和详细的排故过程。

简介：本刊讯受去年低温冻害影响．龙游县2016年柑桔总产量为2．288万t．比2015年8．95万t减少6．66万t，减产74．41％。其中椪柑产量为1．48万t。比上年7．33万t减少5．85万t，减产79．81％。

简介：摘要：在我厂二期机组停机过程中，存在汽机惰走时间偏短的问题。结合M701F4机组停运特点、系统结构特点及机组的实际情况等，从运行值班人员的角度，对机组停机过程、运行方式进行分析，明确产生汽机惰走时间偏短的原因，通过分析，怀疑影响汽机惰走时间短的原因之一为辅汽轴封系统长时间运行，管道有积水，从而影响到轴封的严密性。通过停机前加强辅汽、轴封系统的疏水，排掉积水升高温度从而有效控制汽机惰走期间的时间，更保障停机的安全。

简介：一、most开头的某些时间状语前。例如:mostofthetime大多时间的mostoftheyear(month/week/day)一年(月、星期、天)中的大部分时间二、another开头的某些时间状语前。例如anotherday改天、改日anothertime另找时间三、other所在的某些时间状语前。例如:theotherday几天前

简介：摘要为了对急性脑卒中患者采取护理干预措施提供依据，对我院1090例急性脑卒中患者的发病时间按四季发病分布进行比较；每日000～600；～1200；～1800；～2400，4个时段进行比较。结果经统计学处理，分别P＜0.01，0.01，提示患者发病分布每年以1～3月；每日600～1200时段居多。提示急性脑卒中发病具有时间节律性。

简介：目的探讨急性心肌梗死（AMI）发病时间特点，为冠心痛的预防和治疗提供依据。方法将153例确诊为AMI者1天24h、每年12个月发病分为4个时间段。找出4个时间段的分布规律。结果每天早晨6时至中午12时，每年1～3月是AMI的发病高峰。每日6～12时发生率为38．6％，每年1～3月发生率为39．9％，与其他时间段的发病例数及占总例数的百分比相比较，差异有显著性（P〈0．01）。结论AMI发病高峰为每天上午。每年的1～3月．发病在我市有一定的时间规律。

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简介：提倡写短文,不是什么新主意。鲁迅在《答北斗杂志社问》中说过:“写完后至少看两遍,竭力将可有可无的句、段删去,毫不可惜。”毛泽东在《反对党八股》中把长而空的文章讥之为“懒婆娘的裹脚,又长又臭”,提出“赶快扔到垃圾筒里去”。可是,从我们编辑部现今收到的来

简介：毛泽东同志曾在1957年的一次座谈会上指出:“报上的文章‘短些,短些,再短些’.”我们政工论文的写作,亦应短些,短些,再短些。把文章写短是件不容易的事。但只要端正了认识,甘于在写短文上下气力,文章还是可以写短的。如何才能写短呢?先要想透。要把文

简介：目的观察脑出血发病的时间分布.方法佳术斯地区的脑出血患者624例,采用圆形分布理论,统计分析脑出血的发生和时间分布的关系.结果脑出血发病人数日发病时间分布存在显著性差异(P＜0.01).脑出血发病人数的月分布有显著性差异(P＜0.01).结论脑出血发病是有节律的.

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简介：目的对于时间护理在目前监测急性心肌梗死发病规律中的应用效果进行相关的分析。方法选择我院2017年1月至2018年1月进行治疗的80名患有急性心肌梗死患者作为本文的研究对象，并且对于患者实际的时间给予观察。结果601至1200、1801至000这两个时间段与急性心肌梗死发病规律具有统计学意义。结论临床护理中，不同时段的护理，与急性心肌梗死发病有一定相关规律，因此，护理人员要掌握急性心肌梗死发病时间规律，针对患者情况给予有效的护理措施，提高临床护理质量，为患者争取救治时间，促进治疗效果。

简介：摘要目的探讨基于DWI和液体衰减反转恢复序列（FLAIR）的深度学习技术构建预测急性卒中发病时间模型的效果。方法回顾性分析于2017年1月至2020年5月在南京市第一医院就诊且发病时间明确的急性卒中患者324例。采用7∶3比例按照完全随机法将患者分为训练集226例，测试集98例；再根据发病时间将患者分为≤4.5 h和>4.5 h两组。由医师对DWI图像上急性梗死区及FLAIR相应的高信号区进行轮廓勾勒标注。利用InceptionV3模型作为图像特征提取的基本模型，构建并验证基于单序列（DWI、FLAIR）和多序列（DWI+FLAIR）的深度学习预测模型。比较人工识别、单序列模型及多序列模型预测急性卒中发病时间的ROC曲线下面积（AUC）、准确度等性能。结果发病时间≤4.5 h患者中94例（94/207）存在DWI-FLAIR不匹配，发病时间>4.5 h患者中28例（28/117）存在DWI-FLAIR不匹配。ROC分析显示人工识别DWI-FLAIR不匹配预测急性卒中发病时间的AUC为0.607，准确度为60.2%。基于单序列的深度学习预测模型显示FLAIR序列预测急性卒中发病时间的AUC为0.761，准确度为71.4%；DWI序列预测急性卒中发病时间的AUC为0.836，准确度为81.6%；基于多序列（DWI+FLAIR）深度学习模型预测急性卒中发病时间的AUC为0.852，明显优于人工识别（Z=0.617，P=0.002）、基于FLAIR序列深度学习模型（Z=2.133，P=0.006）和基于DWI序列深度学习模型（Z=1.846，P=0.012）。结论基于DWI和FLAIR的深度学习模型预测急性卒中发病时间明显优于人工识别，可为未知发病时间的卒中患者提供静脉溶栓治疗指导。

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简介：近读一些省市级工人报，我发现，长篇文章与日俱增了，尤其是“周末版”。这使我想起一些新闻界老前辈的“呼号”。如胡乔木曾呼喊：短些，再短些!赵超构也曾呼喊：短些，短些，再短些!