元宇宙在智慧医疗中的应用研究

2021年被称为元宇宙元年,元宇宙技术逐渐应用于各个行业,如教育、体育、文旅、医疗等。元宇宙不是一个新的概念,其本质是一些列经典概念的具体化及应用。元宇宙包括六大关键技术,涵盖了计算机硬件、计算机软件、计算机网络及计算机应用的一系列阶段。元宇宙当前仍然处于初级阶段,但在智慧医疗领域已经得到广泛的应用。元宇宙技术在医学领域的应用包括:元宇宙催眠、元宇宙运动康复、基于人工智能的中医治未病筛查与预警、医疗在线问诊、医学仿真实训、虚拟医生、虚拟心理康复、生活自理能力训练等。通过元宇宙技术与传统治疗方法的结合,更好地促进疾病的康复,实现多种慢性病的治未病与健康管理。该文结合作者在元宇宙领域的相关研究对上述应用范围进行了综述和应用案例的介绍。最后分析了医学元宇宙发展的潜在风险。为元宇宙相关研究人员及元宇宙在智慧医疗领域的技术脉络研究提供有益的参考。

一种两阶段求解LED光谱匹配系数高效全局优化算法

用单色发光二极管(LED)组份合成目标光谱在现实中有重要意义。当单色LED组成成份多、目标光谱合成精度要求高时,求解光谱组成成份的比例问题变成了超定方程组非负解的组合优化难题。智能优化类算法提高了解的全局最优性,但若没有利用目标函数的数学解析性质,其收敛速度慢,解的精度不高。梯度类算法收敛到局部解的速度快且精度高,但至今没有成熟理论技术求解非凸优化全局最优解,且问题中非负解的要求限制了该类算法的收敛速度。同时,目标函数的最小二乘信息在求解时没有得到充分利用。基于目标函数的数学可解析性、表现形式的二次非线性格式、最终解的非负要求,提出了一种两阶段优化算法LLR_LBFGS。第一阶段进行无约束的线性拟合,得到目标函数的最小二乘近似理论解,第二阶段借助带约束的拟牛顿方法LBFGS进一步求取问题的非负全局最优解。以标准目标光谱CIE-A、CIE-D65、CIE-D50、CIE-D55、CIE-D75的最佳拟合为研究对象,对比了新方法与拉索回归算法(LASSO)、岭回归算法(RIDGE)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)及遗传算法(GA)的求解精度和运行速度,以及决策系数R 2。基于实际工业案例的数值结果表明,LLR_LBFGS能够较快地锁定全局解的范围,收敛速度更快;能够借助目标函数的数学可解析性提高解的精度。两个阶段的衔接融合能够获得较好的全局最优解的起始点和高精度的最优解。该方法对解决LED光谱拟合问题潜力大,有普适性。基于该设计思路,可以在算法的两个阶段中,组合设计更多、更灵活的光谱配比解决方案。这对于求取LED光谱匹配最优解的智能优化类方法改善效果有较好的启发意义。

基于工程教育专业认证的本科教学质量监控体系构建与应用

为提高本科教学质量,提出一个基于工程教育专业认证的教学质量监控体系,阐述该体系的构建过程,介绍毕业要求达成评价情况,给出基于反馈机制的持续改进措施,最后说明质量监控运行效果。

高维红外光谱数据预处理在中药材产地鉴别中的应用

为提高利用红外光谱数据鉴别中药材产地的预测模型效果,应该选用合适的数据预处理方法和合适的算法。针对具有3448个特征(波长551~3998 nm)的658条红外光谱中药材数据,借助于支持向量机(SVM)算法,研究了10种基于样本预处理方法(不做预处理、最大最小归一化、标准化、中心化、移动平均平滑、SG平滑滤波、多元散射校正、正则化、一阶导数和二阶导数法)与5种基于特征波长预处理方法(不做预处理、中心化、最大最小归一化、标准化和正则化)的组合(共50种)对产地模型预测精度和稳定性的影响。结果表明:合适的数据预处理对提高模型精度是必要的;标准化和最大最小正则化方法光谱的预处理建模效果较好,其预测系数值约85%;基于特征的预处理对模型预测效果改进小。只做光谱预处理或基于特征预处理的预测稳定性值近似相等(两类方式的决定系数平均值都近64%);基于样本+特征的组合预处理方法中,二阶导数+标准化处理和二阶导数+正则化组合处理方法的模型预测效果好,其决定系数R 2达到近94%;而中心化+正则化组合处理达不到直接采用原始数据(不做数据预处理)的建模效果,该方法预测效果最差。该研究的方法和结论为具有高维光谱特征的药材产地鉴别和选取有效的预处理方法提供了参考,对进一步分析药材药效和化学成份有重要的意义,也可供其他光谱数据分析借鉴。也为高维小样本数据建模的前期数据处理提供了思路。

“互联网+”时代背景下中医学发展探析

随着网络信息化的高速发展,作为一种新的信息科学技术,“互联网+”进入了崭新的发展阶段。“互联网+教育”模式已经表现出了新的需求和发展方向,传统中医学课程的发展变化也势在必行。首先,文章论述了中医学的特点;其次,指出了目前有关中医学课程教学的现状;最后,从教学理念、教学平台、教学模式、考核方式及师资队伍建设等方面,结合“互联网+教育”模式,进而提高学生学习兴趣及实践技能水平,努力把中医学的发展推向一个全新的发展阶段。

基于LDA-BiLSTM的金融恐慌舆情分析与预测

针对金融恐慌舆情隐蔽性强、爆发速度快、网络用语不规范等特点,提出基于LDA-BiLSTM模型的金融恐慌舆情分析方法。以金融行业新闻网页、论坛、微博、博客等为数据来源,首先基于词性过滤的LDA方法,挖掘数据中的金融热门主题,然后通过BiLSTM模型处理短文本语料库,并分析网民对热门主题的情感极性,甄别舆情预警信息内容。实验表明,基于LDA-BiLSTM模型预测金融恐慌舆情倾向的准确率达92.74%,可为管理者提供信息支持和舆情建议。

基于UMU互动平台翻转课堂混合式教学模式的构建与应用——以Web技术基础课程教学为例

为适应教育教学改革要求,弥补现有课程传统课堂教学的不足,提出了基于UMU互动平台的翻转课堂教学模式,以提高学生的学习兴趣、自主学习能力、表达能力、协作学习能力、实践和操作技能。通过Web技术基础课堂教学实践,对翻转课堂混合式教学方法、内容、模式进行重新构建,在对学生进行阶段性调查的基础上,分析教学效果。研究结果显示,基于UMU互动平台的翻转课堂混合式教学模式能提高学生学习效果和教师教学水平,提高学生学习积极性和主动性,能适应后疫情时代高校教改的新时代需求。研究结果可为其它课程移动网络平台建设及教学模式改革提供参考。

混合教学模式下《Web技术基础》课程的教学研究与实践

在数字化、网络化、智能化的背景下,依托互联网平台的混合式教学模式出现了快速发展的景象。为激发学生学习兴趣,提升课堂教学质量,本文以《Web技术基础》课程为例,介绍UMU混合式互动平台及其在高校教学实践中的应用,论述了UMU平台的功能,混合式互动教学的具体实施过程,探讨如何利用线上线下混合式教学模式来变革授课方式、丰富教学手段与完善成绩评价机制。

基于人工智能的抑郁症治未病与健康管理服务模式构建

抑郁症是一种高发病率的精神健康类疾病,带来沉重的社会负担。文章基于健康管理学理论及中医治未病思想,提出设计抑郁症智能健康管理模型用于抑郁症的健康管理,利用不同模态的抑郁症健康数据、采用机器学习算法进行抑郁症高危人群筛查及基于人工智能技术进行抑郁症高危人群的预警与干预等抑郁症治未病与健康管理服务策略;并对关键技术应用与服务改进策略进行探讨,包括抑郁症高危人群筛查模型的优化方法以及抑郁症高危人群预警与干预的改进方法。

基于团队协作的项目驱动教学模式实践

针对传统软件工程实践教学中学生参与度不足的问题,提出了基于学生团队协作的项目驱动教学模式。课堂教学以IT企业软件开发流程为模拟项目,对项目设计、项目实践、总结评价3个阶段加以教学设计,引导学生在各阶段进行不同程度的团队协作。教学实践通过优化教学内容、改变授课方式、创新实践方法等一系列举措,取得了良好的教学效果评价,实现教学活动从"教"到"学"的转变。对学生团队建设策略的探索,有助于提升学生实践能力。

基于SOC估算的锂电池组复合型均衡拓扑设计

锂电池的均衡管理可以提高锂电池的使用寿命和续航里程。针对磷酸铁锂电池串联电池组中,电池组中各个单体电池之间存在电量不一致的问题,提出一种复合式均衡拓扑结构,通过对单体电池之间的电感或电池组间的变压器选择性放电均衡,实现电池组内的各个单体电池的电量均衡,并测量实际的锂电池放电曲线,拟合锂电池开路电压与SOC的曲线。此外,建立了对应的磷酸铁锂电池Simulink模型,使用SOC估算值作为判断均衡的条件,以提高启动或停止均衡子电路的准确性。在Matlab/Simulink的软件仿真下证明,所提出的复合式均衡方案均衡效果良好,易于实现,控制简易。

基于多尺度特征先验的图像拼接篡改检测

针对现有图像拼接篡改算法存在识别准确度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征先验的图像拼接篡改检测框架。首先,训练一个环状残差网络对数据集的深度特征进行学习,将训练得到的模型作为后续网络学习的先验知识。然后,开发一个由多个外部注意力块和环状残差块组合的分支网络,该分支网络有效地利用环状残差网络训练模型中的多尺度特征先验知识,进一步学习到精确的拼接篡改图像区域信息。为了进一步解决数据不均衡问题,结合二值交叉熵损失和Dice损失来设计模型训练目标函数,最终较为精确地检测出篡改区域图。大量实验对比数据表明,所提方法可以有效检测出不同场景下的拼接篡改图像,与对比方法相比有更高的检测准确率。为了进一步检验模型的鲁棒性,对压缩和噪声图像进行了实验测试,结果表明所提方法在鲁棒性方面也能取得较好的结果。

基于OBE理念的计算机类专业课程思政教学探索

分析计算机专业及课程思政的教学现状和课程思政内涵,以UI前端设计课程为例,根据课程思政目标,立足课程特色,阐述如何充分挖掘核心思政元素、拓展课程宽度、强化课程思政教师队伍建设和实施深度,以完善计算机专业的思政育人体系。

地方院校理实一体课程教学存在的问题及应对

针对信息时代社会对应用型、技能型人才的需求现状,提出将专业理论教学与实践技能教学有机结合,实现理实一体化的同步教学,介绍理实一体教学模式的概念和内涵,分析理实一体课程教学存在的问题,并提出改进措施,为理实一体课程教学提供理论和实施的依据。

基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法

针对布谷鸟算法(Cuckoo Search,简称CS)收敛速度不够快、求解精度不够高等问题,给出基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法(GCS)。并用5个典型的测试函数对GCS、CS、DGCS、CCS和ICS的性能进行对比,仿真实验结果显示GCS比其他四种算法有更快的收敛速度与更高的求解精度。

基于AT89C52安全用电隐患报警系统的设计与实现

通过电流传感器与温湿度传感器DHT11对三相电源的过流、过热检测,将采集好的模拟量经过模数转换芯片PCF8591处理,最终送给单片机AT89C52进行计算和判断,运用快速傅里叶变换(FFT)算法计算得到可靠的数据,实现对漏电、过载、温度异常等全方位的有效监控,有效预防电气火灾发生,当采集到的参数大于等于阈值时,且经单片机计算判定为电气设备异常,可能会发生火灾时,单片机立马控制LED灯,点亮报警指示灯,发出报警信号。

基于OBE理念的“理实一体项目式教学”实践探索

针对计算机程序设计类课程实验效果不理想、学生编程应用能力无法匹配企业岗位需求的现状,提出一种基于OBE理念突出CDIO工程教育思想的项目驱动式教学模式,阐述如何依托网络课程教学平台,从知、学、练、用等角度结合企业真实案例进行教学设计,实施SPOC混合式教学,以Java程序设计课程为例,探讨如何将CDIO工程教育思想贯穿教学始终,以学生为主体进行课程资源开发和教学组织管理,最后说明该模式对学生应用能力培养效果显著。

基于SSM框架的学子商城系统的设计与实现

从20世纪90年代开始,随着互联网,大数据的来临,人类进入快节奏的信息时代,即互联网时代,其中网上浏览商品,购买商品已经是人们都会做的事情,已经成为人们生活不可或缺的一部份,因此开发出一款用户体验好,用户数据的安全性高,可维护性强的商城平台是多么重要。虽然目前已经存在很多商城平台,但其中还是有很多不足和需要改进的地方,这次设计是基于SSM框架开发的一款学子商城项目,该项目继承了已经存在项目的一部分优点,并在此基础上有了创新和改进,比如使用分层架构的思想,用户登录需要输入验证码等,不但提高了安全性,而且后端代码易于管理,方便后期功能的添加与修改,满足更多用户的需求。

基于Springboot的博客网站的设计与实现

随着互联网的飞速发展,人类已经进入了信息时代,在这个时代,展示个人魅力,分享社会工作学习的经验,进行网上的社交活动的需求日益增长。但是由于技术等限制因素,人们渴望有一个展示自我的平台。因此开发一款界面美观,功能使用,可维护性强的博客网站具有非常重要的意义。该文主要包括游客的前台博文浏览,文件下载等功能,后台管理员登录,博文的增删查改等功能。该博客系统能够实现博文与博主想分享内容的实时发布与管理,用户可以在非常友好美观的界面上完成博客的各种功能,能够使用户的浏览有着良好的体验,同时也能满足博主的个人展示与社交功能。

室内定位技术发展及应用研究

谈起定位,相信大家首先就会想到北斗、GPS等,在室外场合中的定位技术都十分成熟了,然而对于室内定位,由于建筑物的遮挡,GNSS信号功率会受到严重衰减,无法满足室内定位场景的需求.当前有许多室内定位技术,却没有一种像北斗、GPS等技术众人皆知了,本文主要分析了主流的室内定位技术的应用现状及其所发展面临的困难,同时比较了各种室内主流定位技术的异同.