基于注意力机制LSTM的电离层TEC预测

电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的监测与预报是空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义.TEC值影响因素较多,很难确定精确物理模型来对其进行预测.本文设计了基于注意力机制的LSTM模型(Att-LSTM),采用过去24小时TEC观测数据对未来TEC进行预测.选择北半球东经100°上,每2.5°纬度选择一个位置,共计36个位置来验证本文提出模型的性能,并与主流的深度学习模型如DNN、RNN、LSTM进行对比实验.取得了如下成果:(1)在选定的36个地区未来2小时单点预测上,基于本文的Att-LSTM模型的TEC预测性能明显优于其他对比模型;(2)讨论了纬度对Att-LSTM预测未来2小时TEC值时性能的影响,发现在北纬0°到60°之间,Att-LSTM预测性能随着纬度的升高而略有降低,在北纬62.5°~87.5°之间,模型预测性能出现扰动,预测效果略差;(3)讨论了磁暴期和磁静期模型的预测性能,发现无论是磁暴期还是磁静期,本文模型预测性能均较好;(4)还讨论了对未来多时点预测效果,实验结果表明,本文所提出的模型对未来2、4个小时的预测拟合度R-Square均超过0.95,预测结果比较可靠,对未来6、8、10个小时预测拟合度最高为0.7934,预测拟合度R-Square下降迅速,预测结果不可靠.

探讨一种实用防脱片方法在病理HE染色中的应用价值

目的通过对病理常规HE染色方法的改进,使其易脱片组织能够顺利进行HE染色,满足诊断需要。方法采用机染、手工染色、本次实验方法三种不同方式进行HE染色,对比12例指甲样角化物标本,18例骨髓组织标本,29例细胞蜡块组织分别进行染色。结果指甲样角化物机染的掉片4例,占33.33%,手工染色的掉片5例,占41.67%,本次实验方法染色的掉片0例,占比0.00%;骨髓组织机染的掉片1例,占比5.56%,手工染色的掉片3例,占比16.67%,本次实验方法染色掉片0例,占比0.00%;细胞蜡块组织机染的掉片3例,占比10.34%,手工染色掉片5例,占比17.24%,本次实验方法染色的掉片0例,占比0.00%。本次实验方法主要改变是在染色时,覆一层擦镜纸在待染色的组织切片上面,并固定好在玻片上,在染色时间及方法上进行一定的改变。结论与机染和手工染色方法相比较,本次实验的染色方法能较好解决防脱片问题,特别是指甲样角质物的效果最为突出。其操作简便,在实际工作中可推广应用。

基于AT89C52的交流UPS不间断电源系统研究与设计

随着计算机技术、通信技术的不断发展,铁路、医疗、数据存储等系统的安全可靠运行就与不间断电源息息相关。为了满足需要,设计了一款交流UPS不间断电源,系统由整流电路、蓄电池、逆变电路、静态旁路等部分构成。采用AT89C52为主控芯片,利用充电器以及蓄电池为UPS提供能量,经过稳压电路为逆变电路提供稳定的电压,通过逆变电路为UPS提供稳频稳压的交流电,经过静态旁路为UPS提供不间断的供电切换。最后,对该交流UPS不间断电源系统进行了仿真测试,结果表明,设计的交流UPS不间断电源可以稳定地给负载提供交流电压,且电源工作效率高,稳定性强、体积小、输出精度高,保证了对负载的不间断供电,具有一定的现实意义。

基于临床标准病例的混合式教学法在急诊科临床护理教学中的应用

目的探讨基于临床标准病例的混合式教学法在急诊科临床护理教学中的实践效果。方法选取2021年7月至2023年1月在中国医科大学附属盛京医院急诊科实习的本科护生60人为研究对象,按照入科顺序将前30人设为对照组,后30人设为实验组。对照组采用传统教学模式,实验组采用基于临床标准病例的混合式教学法。结果实验组出科考核成绩和实习质量评价均优于对照组。结论基于临床标准病例的混合式教学法有助于提高护生理论考试和操作考核成绩,提升实习质量,具有推广价值。

以科技创新推进中国式现代化

中国式现代化具有不同于西方现代化的新情况新特点,是一个复杂的系统工程,涵盖政治、经济、社会等多个方面。在梳理总结已有研究成果基础上,对中国式现代化的创新要素做了系统归纳,其中科技创新融合发展是重要抓手和着力方向。结合未来发展趋势与政策走势,从把握正确方向、构建发展环境、增强动力支撑与打造治理格局等方面,提出如何通过科技创新助力中国式现代化的现实路径。

马克思恩格斯知识分子思想对新时代党外知识分子统战工作的启示

党外知识分子统战工作是统战工作的重要组成部分。马克思恩格斯知识分子思想包括知识分子的阶级属性与无产阶级相一致、以科学理论培育“脑力劳动无产阶级”、知识分子是革命的“先锋”和生产的“骨干”等基本内容。马克思恩格斯知识分子思想是马克思主义统一战线理论的重要内容,对进一步做好新时代党外知识分子统战工作具有重要的启示意义。要正确认识党外知识分子的阶级属性,要坚持用科学理论引领党外知识分子,要重视党外知识分子在经济社会发展中的作用。基于此,在做好新时代党外知识分子统战工作中,坚持党的领导、坚持思想引领、坚持分类施策、坚持营造良好环境、坚持联谊交友是基本要求。

基于与间苯二酚的亚硝化反应光度法测定水中亚硝酸根

为拓宽光度法测定水中亚硝酸根的线性范围,文章提出了一种基于与间苯二酚的亚硝化反应测定水中亚硝酸根的新方法。在盐酸介质中,亚硝酸根与间苯二酚发生亚硝化反应生成对亚硝基间苯二酚,对亚硝基间苯二酚在pH值为9.97的碱性介质中快速异构化成橙黄色的邻羟基对苯醌单肟,采用分光光度计测定其在351 nm处的吸光度。结果表明,亚硝酸根浓度在0.08 mg/L~1.40 mg/L范围内与吸光度呈良好的线性关系,方法的检出限为0.02 mg/L,用于河水和池塘水中亚硝酸根的测定,回收率在96.3%~102.0%之间,相对标准偏差小于2.35%,测定值与标准方法的参考值吻合。该方法为环境水中亚硝酸根的测定提供了新方法和新思路。

医学生志愿服务“三化”建设实践探索

医学生愿服务工作,一方面可以为社会提供专业的医学志愿服务,实现其社会价值,同时还可以让医学生进行社会医疗实践,促进其对医学知识的学习热情。为进一步提升医学生志愿服务水平,将专业化、项目化和品牌化的管理模式引入到医学生志愿服务管理中,并进行社会实践研究,以项目化提升医学生志愿服务水平,以专业化提升医学生志愿服务质量,以品牌化提升医学生志愿服务效果,为祖国培养优秀的医学人才。

毛泽东调查研究思想及其新时代启示

毛泽东历来重视调查研究,在实践基础上形成了一系列关于调查研究的科学观点和方法。毛泽东调查研究思想坚持从政治高度认识调查研究的重要价值,强调调查研究的形式要不拘一格、贴合实际,注重以科学方法支撑调查研究,是中国共产党调查研究思想的重要源头和组成部分。毛泽东调查研究思想启示我们,新时代开展调查研究工作要深刻理解调查研究的重要价值,充分运用现代信息技术丰富调查研究形式,坚持以科学方法论指导调查研究。

短花针茅荒漠草原研究热点与周期演变的知识图谱分析

文章从CNKI获取短花针茅荒漠草原研究领域的文献数据,借助科学知识图谱(VOSviewer)绘制短花针茅荒漠草原领域2003—2022年的全时段高频关键词共现图谱,以及每5 a时间周期的分时段高频关键词共现图谱。通过比较短花针茅荒漠草原研究全时段和分时段高频关键词的周期演变,识别我国短花针茅荒漠草原的整体研究概况与热点,以及各周期的研究热点、前沿及其变化规律。结果显示:(1)短花针茅荒漠草原2003—2022年的4大研究热点主题为:植物群落特征的研究,土壤因素的研究,自然因素的研究,人为因素的研究;(2)荒漠草原、载畜率、放牧等主题是短花针茅荒漠草原研究各周期稳定且变化极少的热点研究主题;(3)从2008年开始,短花针茅荒漠草原研究热点主题数量和覆盖范围显著增多,土壤养分、土壤微生物、氮沉降、降水变化等前沿热点主题出现。

极低频数据中的Pc1地磁脉动自动识别

极低频电磁台网成功观测到大量的Pc1地磁脉动事件,研究极低频Pc1地磁脉动的自动识别方法对于全面分析地球空间电磁物理环境具有重要意义.本文采用了YOLOv8目标检测网络、ResNet残差网络和定向特征增强技术,提出了一种基于计算机视觉的Pc1地磁脉动自动识别模型(Automatic Detection Model for Pc1 Geomagnetic Pulsation,简称ADM-Pc1).以大连台站和丽江台站的极低频观测数据为例,利用2015—2016年的数据作为训练集进行模型的监督学习,并使用2017—2022年的数据作为测试集对模型性能进行评估.实验结果显示,ADM-Pc1模型的F1-Score值达到了95%,错分率仅为0.9%,虚警率仅为5.8%,漏检率仅为9%,处理1天数据平均耗时是2.72 s,显著优于现有的最优识别模型.这表明,ADM-Pc1模型在识别效果和计算速度方面均能更好地满足实际工程需求.

地磁时变观测数据中高压直流输电干扰事件多尺度表示及识别方法

高效准确地识别地磁时变观测数据中受高压直流输电干扰的波形对于提高地磁时变观测数据质量具有重要意义.然而,由于高压直流输电干扰事件持续时间长短不一、干扰程度变化多样,给识别任务带来巨大困难.为了能自动识别长短不同的高压直流输电干扰事件,本文提出一种高压输电干扰事件的多尺度表示及识别方法:利用小波技术具有多尺度的特性,卷积神经网络具有自动特征提取的特性,将二者结合,设计了一个多输入卷积神经网络模型来识别地磁中的高压直流输电干扰事件.首先使用离散小波技术将地磁时变观测样本进行多尺度分解,得到原始样本的多尺度表示,再将分解后的多尺度地磁时变观测样本分别输入到含有多个输入分支的卷积神经网络中,每个分支分别自动提取不同尺度的特征,然后将多个尺度的特征融合,并加入注意力机制来自适应计算每个尺度特征的权重,对多尺度特征进行加权处理,再采用全连接层和SoftMax层进行分类,本文将该模型命名为CBAM-MCNN.在中国地震前兆台网中心提供的高压直流输电干扰样本上进行试验,并将本文所提出模型的识别效果与现有的全卷积网络、残差神经网络、多输入卷积神经网络、IICM-HVDCT-CNN-LSTM进行了对比,在5271条测试样本集上,本文所提出的CBAM-MCNN模型识别准确率达到了97.14%,F_1值达到了97.12%,远远高于其他4种对比模型.

一种主被动雷达目标跟踪测量数据融合方法

从主动雷达和被动雷达对空中目标跟踪数据融合的角度,通过一种数学近似处理与几何图形解析相结合的雷达测量误差定性分析方法,归纳空间离散分布主、被动雷达对同一目标的测量误差分布特征。在满足目标与主、被动雷达部署点所成张角较小时,提出一种新颖的主、被动雷达目标测量数据融合方法,通过优化加权系数分配准则以充分结合2种雷达各自的测量精度优势,对目标跟踪数据在地理球坐标系中进行融合处理以提高测量精度,最后采用扩展卡尔曼滤波算法对目标融合数据进行平滑处理。仿真结果表明,本方法可以结合主动雷达和被动雷达的目标测量精度优势,能够缩小目标数据融合后的测量误差椭圆,整体提高融合后的目标跟踪数据测量精度。

基于大数据分析的大学数学教学策略优化研究

随着大数据技术的蓬勃发展,数据驱动的教学改革成为教育领域的重要趋势。大学数学教学作为高等教育的重要组成部分,受到大数据的深刻影响。本研究聚焦于大数据分析在大学数学教学策略优化中的应用,旨在通过分析学生的学习数据,为教学提供精准指导,从而改进教学方法,提升教学效果。这一研究不仅能够推动大学数学教学的创新,而且对于培养学生的综合素质也具有重要意义。

基于Informer的电离层电子总量预测

电离层会影响卫星导航和通信信号的传播和反射,而电离层总电子含量(TEC)则是评估电离层异常扰动的关键指标,因此,精准预测电离层TEC具有重要意义。本研究从国际GNSS服务(IGS)电离层分析中心获取全球1999—2011年的电离层TEC的时间序列数据,时间分辨率为2小时。选取5个位置,构建了Informer模型预测未来24小时的TEC数据,为研究电离层异常扰动提供科学依据。在多个模型对比中,Informer模型的R-Squared和RMSE表现最佳,验证了Informer方法的可行性。

基于卷积神经网络的儿童自闭症面部特征分类

儿童自闭症是一种难以早期发觉的疾病,这种症状不及时采取治疗措施将会影响一生,因此尽早发现、尽早治疗有着重要意义。儿童自闭症的传统诊断方法通常是通过观察法,这种方法耗费人力物力,容易错过最佳治疗时期。对此,提出了一种基于卷积神经网络的儿童自闭症分类模型,该模型以经过伽马变换、边界增强等图像处理操作后的特征增强数据作为输入,实现了通过儿童面部特征分类自闭症患者。实验结果表明,该模型具有良好的分类性能。

基于AGIL模型的医学生医院导诊志愿服务质量提升路径研究

为提高医学生医院导诊志愿服务效果,对江西某高校医学生医院导诊志愿服务进行调研分析,发现目前导诊志愿存在较大问题。本文从帕森斯结构功能主义AGIL模型社会系统的适应、目标达成、整合功能、模式维持功能四个方面分析医学生医院导诊志愿,提出从获取社会多方资源、建立专业的团队、多渠道建立合作、形成有效精神指引等方法达到提升医院导诊的服务质量,发扬志愿服务精神,厚植人文关怀内涵的目标。

基于实习专用病房理念的“微病房”教学模式在心内科规培中的应用研究

目的探讨基于实习专用病房理念的“微病房”教学模式在心内科规范化培训(规培)中的应用效果。方法选取2021—2022年某医院心内科规培学员57名,依据参加规培的时间分为对照组(2021级,28名)和观察组(2022级,29名)。对照组采用传统规培方法,观察组采用基于实习专用病房理念的“微病房”教学模式,比较2组出科考核成绩、批判性思维能力测量表(CTDI-CV)评分及教学满意度。结果2组出科考核成绩比较,差异有统计学意义(P<0.05)。规培后,2组CTDI-CV各维度评分高于规培前,且观察组各指标高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组在带教教师、教学方法、教学效果方面满意度均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论于实习专用病房理念的“微病房”教学模式能有效提升心内科规培学员出科考试成绩、临床思维能力及教学满意度。

医学生叙事医学认知现状及推广对策研究

为了解医学生叙事医学认知现状,对江西省某医学院医学生进行调查研究。医学生对叙事医学的认知度较低,医学人文素养及叙事医学能力有待提高。可从增强意识—自主学习—院校支持—实践应用4方面入手推行叙事医学,使医学生自主学习掌握叙事医学相关知识及在临床中实践叙事医学,提升其人文素养,从而实现培养仁心仁术医者的目标。

基于注意力机制LSTM的电离层总电子含量预测

电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的预测是空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义。设计了一个包含注意力机制的LSTM预测模型,利用连续5天的TEC来预测未来1天的TEC。在两个站点上将本文提出的模型与ARIMA和LSTM进行了对比实验。结果表明,所提模型的拟合程度可达0.9965,明显优于对比模型。