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“医院-社区-家庭”三位一体护理模式对心绞痛患者的影响

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中文科技期刊数据库（引文版）医药卫生 2024年第5期 0181-0184页

作者：王廷中国人民解放军陆军特色医学中心重庆400042

探析“医院-社区-家庭”三位一体护理模式对心绞痛患者的影响。方法 2022年2月-2023年2月在院内病历系统中抽调冠心病心绞痛患者资料,调取例数40,奇偶法分组,一组20,对照组常规护理,试验组行三位一体(医院-社区-家庭)护理,比较组间心绞... 详细信息

探析“医院-社区-家庭”三位一体护理模式对心绞痛患者的影响。方法 2022年2月-2023年2月在院内病历系统中抽调冠心病心绞痛患者资料,调取例数40,奇偶法分组,一组20,对照组常规护理,试验组行三位一体(医院-社区-家庭)护理,比较组间心绞痛症状、生活质量等指标。结果试验组患者心率低于对照组,心绞痛症状相比对照组也更轻,发作次数少,持续时间短,P<0.05;试验组三位一体护理长期干预,心绞痛患者预后生活质量评分高于对照组,P<0.05;试验组内患者SAS、SDS评分下降,P<0.05;试验组“三位一体”护理服务满意度评分更高,P<0.01。结论三位一体护理模式符合现代化医学理念,联动社区组织最大限度缓解患者症状,改善患者病情。

关键词： “医院-社区-家庭” 三位一体心绞痛生活质量焦虑抑郁情绪满意度

共建“一带一路”倡议十年:高职教育国际化发展的成就、瑕缺与展望

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教育与职业 2024年第2期1050卷 13-20页

作者：白玲安立魁江西科技师范大学教育学部江西南昌330000

共建“一带一路”倡议提出十年来,作为与“一带一路”具有极高耦合关联度的高职教育,其国际化发展成就卓著:中外合作办学洼地拓荒,高地崛起;国际人才培养宏微兼具,特色鲜明;对外教育服务联盟聚力,抱团出海;职教品牌输出多维有为,量质齐... 详细信息

共建“一带一路”倡议提出十年来,作为与“一带一路”具有极高耦合关联度的高职教育,其国际化发展成就卓著:中外合作办学洼地拓荒,高地崛起;国际人才培养宏微兼具,特色鲜明;对外教育服务联盟聚力,抱团出海;职教品牌输出多维有为,量质齐升。但是,深度审视后发现,高职教育国际化发展仍存在一些问题,主要表现为:办学结构不良,合作办学未能跟上经济社会新的开放态势;供需匹配不够,高技能人才培养未能满足“一带一路”建设需求;校企合作不足,产业和教育国际化发展未能实现同频共振。未来高职教育要对接供需两端,践行双循环供需平衡的国际化发展路向;深化产教融合,开拓国际化发展的新航道;聚焦数字赋能,打造新时代高职教育国际化的金字招牌。

关键词： “一带一路” 国际化高职教育国际合作

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基于混合深度学习模型的癫痫预测研究

基于混合深度学习模型的癫痫预测研究

作者：颜魁廷曲阜师范大学

学位级别：硕士

癫痫是一种常见的神经系统疾病,其典型表现为突发性的脑神经元过度同步放电引发短暂的脑功能障碍,引起运动、感觉、认知的异常,甚至完全意识丧失等多种发作症状。由于癫痫发作具有极高的不可确定性,因此开发有效的预测方法对于提高患者... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,其典型表现为突发性的脑神经元过度同步放电引发短暂的脑功能障碍,引起运动、感觉、认知的异常,甚至完全意识丧失等多种发作症状。由于癫痫发作具有极高的不可确定性,因此开发有效的预测方法对于提高患者生活质量和优化长期治疗策略至关重要。本研究通过深度学习技术对脑电信号进行分析,开发出高效的癫痫预测模型,从而为患者营造一个更加安全、可控的生活环境,同时也为医生提供更准确的诊断和治疗参考,具有显著的临床应用价值。癫痫预测的主要任务在于精准地识别癫痫发作前期与发作间期的脑电信号,围绕脑电信号的分析和深度学习技术的应用,提出了两种基于混合深度学习模型的癫痫预测方法。主要研究内容包括以下两个方面:(1)将密集卷积网络(DenseNet)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合用于癫痫发作预测。DenseNet通过其密集连接结构在初始层学习更丰富的特征信息,而BiLSTM则专注于分析时间序列数据的相关性,有效捕捉信号的动态变化,这种结合策略增强了模型在癫痫预测任务中的分析和预测能力。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)将原始脑电数据转换为时频矩阵,再将这些转换后的数据输入到DenseNet-BiLSTM模型中,实现从端到端的特征提取和分类,并使用K-of-N方法进行平滑后处理,降低了模型误判率。经过留一交叉验证(LOOCV)的测试,该模型在头皮脑电CHB-MIT数据集上取得了较好的性能,实现了最高99.99%的准确率,平均准确率达到92.45%,灵敏度达到92.66%。(2)提出了一种基于混合深度学习模型的癫痫预测方法,该方法融合了 DenseNet和Vision Transformer(ViT)两种深度学习模型,并引入了一个基于注意力机制的特征融合层。DenseNet专注于捕捉分层特征,并确保参数的高效利用,而ViT则通过自注意力机制提供全局特征的表示,同时,基于注意力机制的特征融合层的加入,使得两种网络的特征得到有效结合。首先,采用STFT对一维脑电信号进行预处理,将其转换为时频矩阵,DenseNet和ViT对这些时频矩阵进行特征提取,特征融合层通过计算注意力权重动态地整合提取的特征,最后由ViT原始分类头进行分类。该模型在CHB-MIT数据集上进行验证,具有较好的预测性能,其平均准确率达到93.65%,灵敏度达到93.56%,每小时误报率为0.083。本文的研究成果拓展了深度学习模型在癫痫发作预测领域的应用,有效助力了基于脑电信号的癫痫发作预测技术进一步的发展。但受限于实验数据,本文所提出的癫痫发作预测方法在实际的临床实践中还需进一步优化和提高。

关键词：癫痫发作预测短时傅里叶变换 DenseNet BiLSTM Vision Transformer 深度学习

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基于黏结性恢复的再生超薄罩面研究与应用

公路 2024年第6期69卷 79-84页

作者：赵颖冯驰都魁林中交公路规划设计院有限公司北京市100010 北京中天路业科技有限公司北京市100176

旧沥青混凝土再生是沥青混合料发展的必然趋势,由于对材料和胶结料均有较高的要求,超薄罩面工程很难应用回收沥青混合料,这给超薄罩面技术在未来的推广应用难免产生负面影响。通过以沥青混合料胶结理论为基础,从改善回收料胶结料对集料... 详细信息

旧沥青混凝土再生是沥青混合料发展的必然趋势,由于对材料和胶结料均有较高的要求,超薄罩面工程很难应用回收沥青混合料,这给超薄罩面技术在未来的推广应用难免产生负面影响。通过以沥青混合料胶结理论为基础,从改善回收料胶结料对集料的胶结作用入手,使用低熔点聚合物基再生剂,对老化胶结料进行渗透再生,提升其胶结性能,改善了回收沥青混合料的施工和易性,水稳定性、热稳定性和抗开裂性能均满足超薄罩面技术要求,在超薄罩面工程中进行应用,效果良好。

关键词：再生沥青混合料超薄罩面胶结性能再生剂

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采棉机座管总成故障的特征提取与状态识别

采棉机座管总成故障的特征提取与状态识别

作者：杨向魁塔里木大学

学位级别：硕士

采棉机座管总成作为采棉机收获装置的重要组成部分,保证其核心部件(驱动齿、摘锭齿)正常稳定运行具有十分重要的意义。为此,本文取规格型号为AN276734迪尔座管总成作为实验对象,搭建座管总成实验台架模拟其工作状态,采集采棉机座管总成... 详细信息

采棉机座管总成作为采棉机收获装置的重要组成部分,保证其核心部件(驱动齿、摘锭齿)正常稳定运行具有十分重要的意义。为此,本文取规格型号为AN276734迪尔座管总成作为实验对象,搭建座管总成实验台架模拟其工作状态,采集采棉机座管总成不同工况下驱动齿与摘锭齿健康状态与故障状态的振动信号,提取时域和频域的特征函数。为了对座管总成不同状态的准确识别,本文提出了基于时频域特征融合与CNN-LSTM的特征提取与状态识别方法,主要工作内容如下:(1)探究了不同转速对啮合锥齿轮失效的影响,在不同转速工况下对摘锭传动系统进行了动力学仿真。结果显示,在不同转速下,锥齿轮的啮合区域呈现周期性变化,每个周期内的接触力在进入啮合、达到峰值后逐渐减小。在恶劣的工作环境下,摘锭座管传动系统受到突变载荷影响,导致扭矩和受力突然增大,进而影响了摘锭的采棉效果。这些研究结果对于深入了解座管总成传动系统的动态特性和工作状态具有重要意义,为后续研究奠定了基础。(2)搭建了采棉机座管总成故障诊断的实验环境。对座管总成设定了健康状态、驱动齿磨损、驱动齿断齿和摘锭齿磨损等不同类型的故障。分别在不同转速下进行了振动信号采集工作,每种故障状态下的数据集均包含200组数据,每组数据的维度为1024。对采集到的数据,运用快速傅里叶变换和时频域特征融合与VMD相结合的方法,有效提取振动信号的故障特征,为后续的故障诊断和分类识别提供更有力的支持。(3)在故障类型识别方面,本研究提出了改进的CNN-LSTM双结构深度学习模型,利用卷积神经网络和长短期记忆网络的优势,对振动信号进行有效分类识别,并与传统的RNN、CNN、LSTM以及Transformer模型进行了对比分析,经过召回率、F1分数、精确率、准确率等多个评估指标全面比较分析,结果显示CNN-LSTM模型相较RNN、CNN、LSTM以及Transformer模型识别效果更好,识别准确率为98.04%。

关键词：采棉机座管总成时频域特征变分模态分解 CNN-LSTM Transformer 状态识别

潘懋元:杨贤江马克思主义教育思想研究的开创者与引领者

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宁波大学学报（教育科学版） 2024年第4期46卷 35-44页

作者：王廷宁波大学科学技术学院浙江宁波315300 厦门大学教育研究院福建厦门361005

潘懋元是我国系统研究杨贤江马克思主义教育思想的开创者和引领者,他倾注毕生心血带领广大研究者对杨贤江独具特色的马克思主义教育思想进行挖掘、整理与应用,并取得了一系列重要成果,开启了马克思主义教育理论在中国的传播。潘懋元在... 详细信息

潘懋元是我国系统研究杨贤江马克思主义教育思想的开创者和引领者,他倾注毕生心血带领广大研究者对杨贤江独具特色的马克思主义教育思想进行挖掘、整理与应用,并取得了一系列重要成果,开启了马克思主义教育理论在中国的传播。潘懋元在研究掌握杨贤江马克思主义教育思想精髓的基础上,始终坚持社会主义办学方向,坚持将马克思主义与中国教育实际相结合,坚持以学生为中心的育人理念,秉承中国特有的教育家精神,推进了马克思主义教育理论的中国化、时代化。在潘懋元等人的不懈努力下,杨贤江的马克思主义教育思想得到了传承与发扬,教育家精神实现了薪火相传。潘懋元研究杨贤江马克思主义教育思想的历程、成就及贡献对于我们今天大力弘扬教育家精神有着积极的借鉴意义。

关键词：潘懋元杨贤江马克思主义教育理论教育家精神

基于缺陷引导与差异映射的级联网络用于表面缺陷检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：张军张洋石陆魁潘斌史进河北工业大学人工智能与数据科学学院河北省数据驱动工业智能工程研究中心南开大学统计与数据科学学院

针对基于正常样本训练的无监督重构网络在训练阶段缺少缺陷信息指导和捕获高层次语义信息能力不足的问题，提出一种基于缺陷引导与差异映射的级联网络模型GM-Net. 该模型由缺陷生成器、缺陷引导重构模块和差异映射孪生模块组成. 首先... 详细信息

针对基于正常样本训练的无监督重构网络在训练阶段缺少缺陷信息指导和捕获高层次语义信息能力不足的问题，提出一种基于缺陷引导与差异映射的级联网络模型GM-Net. 该模型由缺陷生成器、缺陷引导重构模块和差异映射孪生模块组成. 首先使用缺陷生成器将无缺陷的正常样本构造为与实际缺陷无关的伪缺陷样本，同时提取得到对应的正常特征和伪缺陷特征; 然后利用缺陷引导重构模块对随机选择输入的正常特征或伪缺陷特征均以正常特征为目标进行重构; 最后通过差异映射孪生模块提取重构前后特征间差异并映射到图像空间内，实现缺陷检测. GM-Net在定向引导缺陷重构的同时增强了特征间差异在图像空间内的表达能力; 在KolektorSDD和KolektorSDD2数据集上进行性能测试的结果表明， AUC指标分别达到0.855和0.949.

关键词：表面缺陷检测伪缺陷样本缺陷引导差异映射

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气流作用下气道组织变形的流固耦合研究

力学学报 2024年第2期56卷 472-481页

作者：秦源陈茜魏东任晓勇徐光魁西安交通大学航天航空学院多尺度力学-医学交叉实验室西安710049 西安交通大学第二附属医院耳鼻咽喉头颈外科西安710004 空气动力学国家重点实验室四川绵阳621000

悬雍垂腭咽成形术(UPPP)是一种治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的常规外科手术,然而由于手术作用机制仍不清楚,手术成功率较低.现有的研究大多忽略了患者上气道的具体形态以及呼吸作用下气道软组织的弹性变形,不足以有效指导手术治疗.文章... 详细信息

悬雍垂腭咽成形术(UPPP)是一种治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的常规外科手术,然而由于手术作用机制仍不清楚,手术成功率较低.现有的研究大多忽略了患者上气道的具体形态以及呼吸作用下气道软组织的弹性变形,不足以有效指导手术治疗.文章基于OSA患者在术前、术后的CT扫描图像,构建了精确的三维上气道模型,通过双向流固耦合(FSI)计算,模拟研究了呼吸作用下上气道软组织的弹性变形和气道内气流流动情况.比较手术成功案例和失败案例中OSA患者上气道的流速、压力分布及气道弹性变形情况,从气道流体流动状态和气道软组织变形的角度解释了OSA的发生原因与手术作用机制.结果表明,最小横截面积尺寸并不是UPPP手术成功与否的决定性因素,成功的手术应当是减轻气道壁负压力程度、降低气道进出口之间的压降.此外,使用双向FSI方法,文章进一步构建了简化的人体二维软腭模型,探究了软腭弹性模量对吸气过程的影响,发现当软腭的弹性模量在0.5~1.5 MPa的范围内时,刚度更小的软腭会改善流场的流动情况,但也更易发生变形塌陷.文章所发展的流固模型为个性化预测手术效果提供了研究工具.

关键词：上气道阻塞性睡眠呼吸暂停双向流固耦合压降数值模拟

“合群”对民众主观幸福感影响的实证研究——基于中国社会状况综合调查数据的分析

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北京工业大学学报（社会科学版） 2024年第2期24卷 9-18页

作者：景天魁王翰飞中国社会科学院大学社会与民族学院北京102401

运用2021年“中国社会状况综合调查数据”,在建立二元Logit模型基础上,使用非线性模型的中介效应检验-KHB方法对“合群”效应进行分解,探讨了“合群”与当前中国民众主观幸福感的关系,验证了“合群”对民众主观幸福感的影响,并进一步比... 详细信息

运用2021年“中国社会状况综合调查数据”,在建立二元Logit模型基础上,使用非线性模型的中介效应检验-KHB方法对“合群”效应进行分解,探讨了“合群”与当前中国民众主观幸福感的关系,验证了“合群”对民众主观幸福感的影响,并进一步比较分析了其中介作用机制。研究发现:“合群”可以显著提升民众的主观幸福感;“合群”通过影响社会信任水平和社会联结程度,进而影响主观幸福感;社会信任水平和社会联结程度是“合群”影响主观幸福感的重要中介机制,其中介效应比例存在一定差异,社会联结程度的解释比例要高于社会信任水平。在此基础上,证实了“合群”对民众主观幸福感增进作用的存在,也为更好地认识“合群”如何有效地促进民众主观幸福感提供了微观证据。

关键词： “合群” 社会联结社会信任主观幸福感民生福祉