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第三十九届中国控制会议

作者： Jinyi Ma Lifu Hu bini pan Zhongzhi Li Yuqing Tian Chunyu Chen Department of Automation Shenyang Aerospace University Department of Computer Science Shenyang Aerospace University

In this paper, a forest data map returned by Beidou satellites is combined with classic theories such as graph theory and mathematical planning, and the Dijkstra algorithm, which is the most widely used in practice, is the core to propose a forest patrol optimal path planning model. And by comparing with the Floyd path planning algorithm, the correctness and implementability of the model are verified. The experimental results show that the algorithm effectively solves the problem of optimal path decision from a patrol base to an arbitrary forest area in a certain forest, and verifies that the Dijkstra algorithm can be accurately and reliably applied to the optimal path planning field of forest patrol.

关键词： Beidou navigation Optimal path planning Forest patrol Dijkstra algorithm

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特罗凯分子靶向治疗非小细胞肺癌不良反应的护理

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护理学杂志（综合版） 2008年第2期23卷 36-37页

作者：张碧霓李秋屏王喜辉潘锡珊广东省人民医院肿瘤中心肺科广东广州510080

21例非小细胞肺癌患者经特罗凯分子靶向治疗后出现不良反应为:皮疹15例,腹泻11例,甲沟炎3例,皮肤干燥6例,口腔溃疡2例,鼻出血1例,肝功能异常2例。及时发现并给予心理护理、饮食护理、对症护理等措施后,不良反应均得到有效控制,21例患者... 详细信息

21例非小细胞肺癌患者经特罗凯分子靶向治疗后出现不良反应为:皮疹15例,腹泻11例,甲沟炎3例,皮肤干燥6例,口腔溃疡2例,鼻出血1例,肝功能异常2例。及时发现并给予心理护理、饮食护理、对症护理等措施后,不良反应均得到有效控制,21例患者均未因不能耐受的不良反应中断治疗。

关键词：非小细胞肺癌特罗凯不良反应护理

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护士与医疗社会工作者在病区中的合作实践

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护理学杂志（综合版） 2009年第10期24卷 64-65页

作者：余红春潘锡珊张碧霓杨素清广东省人民医院肿瘤中心肺科广东广州510080

目的探讨护士与医疗社会工作者(下称医疗社工)介入病区护理领域的最佳合作方式。方法每年接纳医疗社工到我科参与社会实践,医护人员与社工的合作包括了解对方的知识基础与价值观念,让患者了解医疗社工,让医疗社工了解病情,提高医疗社工... 详细信息

目的探讨护士与医疗社会工作者(下称医疗社工)介入病区护理领域的最佳合作方式。方法每年接纳医疗社工到我科参与社会实践,医护人员与社工的合作包括了解对方的知识基础与价值观念,让患者了解医疗社工,让医疗社工了解病情,提高医疗社工的临床医疗专业知识,及时沟通、反馈信息,相互配合。结果护士与医疗社工的合作提高了护士及患者对医疗社工的认识程度,有助于改善患者的心理状态。结论护士与医疗社工良好的合作方式,为医疗社工在病区顺利展开工作提供了良好的基础,是医疗护理工作的有效补充,有助于提高社会医疗质量。

关键词：护士医疗社会工作合作知识基础价值观念心理状态

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Performance and calibration of quark/gluon-jet taggers using 140 fb^(-1) of pp collisions at √s=13 TeV with the ATLAS detector

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Chinese Physics C 2024年第2期48卷 1-25页

作者： G. Aad B. Abbott K. Abeling N.J. Abicht S.H. Abidi A. Aboulhorma H. Abramowicz H. Abreu Y. Abulaiti B.S. Acharya C. Adam Bourdarios L. Adamczyk S.V. Addepalli M.J. Addison J. Adelman A. Adiguzel T. Adye A.A. Affolder Y. Afik M.N. Agaras J. Agarwala A. Aggarwal C. Agheorghiesei A. Ahmad F. Ahmadov W.S. Ahmed S. Ahuja X. Ai G. Aielli A. Aikot M. Ait Tamlihat B. Aitbenchikh I. Aizenberg M. Akbiyik T.P.A. Åkesson A.V. Akimov D. Akiyama N.N. Akolkar K. Al Khoury G.L. Alberghi J. Albert P. Albicocco G.L. Albouy S. Alderweireldt M. Aleksa I.N. Aleksandrov C. Alexa T. Alexopoulos F. Alfonsi M. Algren M. Alhroob B. Ali H.M.J. Ali S. Ali S.W. Alibocus M. Aliev G. Alimonti W. Alkakhi C. Allaire B.M.M. Allbrooke J.F. Allen C.A. Allendes Flores P.P. Allport A. Aloisio F. Alonso C. Alpigiani M. Alvarez Estevez A. Alvarez Fernandez M. Alves Cardoso M.G. Alviggi M. Aly Y. Amaral Coutinho A. Ambler C. Amelung M. Amerl C.G. Ames D. Amidei S.P. Amor Dos Santos K.R. Amos V. Ananiev C. Anastopoulos T. Andeen J.K. Anders S.Y. Andrean A. Andreazza S. Angelidakis A. Angerami A.V. Anisenkov A. Annovi C. Antel M.T. Anthony E. Antipov M. Antonelli F. Anulli M. Aoki T. Aoki J.A. Aparisi Pozo M.A. Aparo L. Aperio Bella C. Appelt A. Apyan N. Aranzabal S.J. Arbiol Val C. Arcangeletti A.T.H. Arce E. Arena J-F. Arguin S. Argyropoulos J.-H. Arling O. Arnaez H. Arnold G. Artoni H. Asada K. Asai S. Asai N.A. Asbah J. Assahsah K. Assamagan R. Astalos S. Atashi R.J. Atkin M. Atkinson H. Atmani P.A. Atmasiddha K. Augsten S. Auricchio A.D. Auriol V.A. Austrup G. Avolio K. Axiotis G. Azuelos D. Babal H. Bachacou K. Bachas A. Bachiu F. Backman A. Badea P. Bagnaia M. Bahmani A.J. Bailey V.R. Bailey J.T. Baines L. Baines O.K. Baker E. Bakos D. Bakshi Gupta V. Balakrishnan R. Balasubramanian E.M. Baldin P. Balek E. Ballabene F. Balli L.M. Baltes W.K. Balunas J. Balz E. Banas M. Bandieramonte A. Bandyopadhyay S. Bansal L. Barak M. Barakat E.L. Barberio D. Barberis M. Barbero M.Z. Barel K.N. Barends T. Barillari M-S. Barisits T. Barklow P. Baron D.A. Baron Mo The ATLAS Collaboration

The identification of jets originating from quarks and gluons,often referred to as quark/gluon tagging,plays an important role in various analyses performed at the Large Hadron Collider,as Standard Model measurements and searches for new particles decaying to quarks often rely on suppressing a large gluon-induced *** paper describes the measurement of the efficiencies of quark/gluon taggers developed within the ATLAS Collaboration,using √s=13 TeV proton–proton collision data with an integrated luminosity of 140 fb^(-1) collected by the ATLAS *** taggers with high performances in rejecting jets from gluon over jets from quarks are studied:one tagger is based on requirements on the number of inner-detector tracks associated with the jet,and the other combines several jet substructure observables using a boosted decision tree.A method is established to determine the quark/gluon fraction in data,by using quark/gluon-enriched subsamples defined by the jet *** in tagging efficiency between data and simulation are provided for jets with transverse momentum between 500 GeV and 2 TeV and for multiple tagger working points.

关键词： ATLAS JET QUARK GLUON TAGGING

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