现代学徒制特色人才培养模式研究——以校企共育下高职院校物联网专业为例

随着物联网技术的普及和应用,相关的人才需求也日益凸显。物联网产业被定位为新一轮的经济增长点,这为物联网技术人才培养提供了广阔的前景。在此背景下,传统人才培养模式已经难以满足行业的快速发展需求,尤其是高职院校,更需要注重实践能力和应用技能的培养。因此,从高职物联网专业的人才培养出发,探索校企共育下现代学徒制的特色人才培养模式,旨在促进高职与企业深度合作,共同培养物联网专业人才。

利伐沙班对抗凝血酶Ⅲ降低的下肢深静脉血栓患者的治疗效果

目的探讨利伐沙班治疗抗凝血酶Ⅲ降低的下肢深静脉血栓(DVT)患者的有效性和安全性。方法收集2019年1月至2022年12月于河北医科大学第三医院就诊的78例抗凝血酶Ⅲ降低的下肢DVT患者的临床资料,根据治疗方法的不同将其分为利伐沙班组(n=35,采用利伐沙班抗凝治疗)与低分子肝素组(n=43,入院后首先采用低分子肝素抗凝治疗1周后改为利伐沙班抗凝治疗),比较两组患者下肢DVT进展情况。结果低分子肝素组患者入院后首先采用低分子肝素治疗期间血栓进展率为32.56%(14/43),高于利伐沙班组患者的8.57%(3/35),差异有统计学意义(P﹤0.05)。入院后1周,低分子肝素组患者全部换用利伐沙班继续抗凝治疗后血栓进展率为9.30%(4/43),与利伐沙班组患者的8.57%(3/35)比较,差异无统计学意义(P﹥0.05)。两组患者均未发生严重出血事件,住院期间无症状性肺栓塞发生。结论利伐沙班对抗凝血酶Ⅲ降低的下肢DVT患者抗凝治疗具有较好的有效性和安全性。

结合区域引导和双注意力机制的高光谱目标检测判别式学习网络

高光谱图像(HyperSpectral Images,HSIs)具有高光谱分辨率和丰富的光谱信息,其具有的大量窄波段电磁波有利于获取感兴趣目标的理化信息,并根据对应的光谱特征对不同物质进行有效区分,从而完成目标检测任务.然而有限样本、少量先验信息、高维相似背景及不同类别差异小所导致的目标和背景混淆问题使得高光谱目标检测(Hyperspectral Target Detection,HTD)面临挑战.为此,本文提出结合区域引导和双注意力机制的高光谱目标检测判别式学习网络(Region-guided and dual-Attention Discriminative learning Network,RADN),以缓解标记样本少的条件下不同类别相似度高和相同类别差异性大导致的背景和目标不易区分的问题,减少高维冗余特征带来的计算复杂度,同时提升检测精度.本文使用经验性区域引导网络训练,采用光谱约束的无监督聚类方法确定网络输入,选择性地关注高光谱图像中的显著性特征和感兴趣区域.此外,本文在网络中添加双通道注意力机制来辅助复杂背景分布的估计,并在网络中引入不同类别光谱先验损失函数,进一步减少高维复杂背景以及光谱变化对于目标的干扰.实验结果和分析表明,RADN在不同数据集上的性能优于现有先进的算法.

平滑交互式压缩网络的红外小目标检测算法

红外小目标检测是对地观测、抢险救灾等诸多领域的重要课题,一直受到学界的广泛关注。由于红外小目标通常只占据几十个像素且分布在整个背景中,因此大范围内探索图像特征之间的语义信息以挖掘目标与背景之间的差异对检测性能的提升至关重要。然而,传统卷积神经网络的编码局域性与计算资源的巨大需求削弱了网络捕获小目标形状和位置的能力,极易产生漏检与虚警。基于此,提出了一种平滑交互式压缩网络模型,主要包含平滑交互模块与交叉关注模块。平滑交互模块在拓展特征图感受野的同时增添其依赖性,提升了网络在复杂背景条件下检测性能的鲁棒性。交叉关注模块综合考量信道的贡献度与剪枝的可解释性,从而动态融合不同分辨率的特征图。最后,在公开的SIRST数据集和IRSTD-1K数据集上的大量试验结果表明,提出的网络可以有效地解决目标丢失、虚警率高、视觉效果不佳等问题。以SIRST数据集为例,与性能第2的模型相比,IoU、nIoU和P_(d)分别提高了约3.05%、3.41%和1.02%;F_(a)和FLOPs分别降低了约33.33%和82.30%。

一种添加振荡抑制的移动机器人避障算法

针对室内移动机器人动态避障算法易出现局部死区问题,提出一种改进VFH动态避障算法。首先,针对传统VFH类算法,在候选波谷评价函数中引入波谷宽度和路径长度评价指标以降低移动机器人陷入局部死区的概率,提高路径平滑性;其次,针对局部避障算法受限于局部环境易在障碍物附近发生来回振荡的问题,引入振荡评价函数,通过计算移动机器人位姿到起始点和终点的加权欧氏距离绘制振荡评价曲线,利用自动峰值检测和一阶前向差分曲线获取振荡位置,并添加振荡抑制,使移动机器人逃离局部死区。仿真验证表明,在100组仿真场景中,改进算法陷入局部死区的场景减少约70组,平均规划迭代次数降低约32.3次,平均路径长度降低约26.2%,平均累计转折角度降低约79.6%。该算法有效降低了局部避障的代价,提高路径平滑度的同时降低在局部特殊环境下陷入死区的概率。

血栓清除术治疗下肢深静脉血栓形成的研究进展

下肢深静脉血栓形成(DVT)是常见的血管外科疾病,即使是在标准抗凝治疗下,仍然部分患者发展为血栓后综合征(PTS),严重影响患者的预后,增加了医疗负担。血栓清除术可有效减少血栓负荷,弥补了单纯抗凝治疗的不足,有望降低PTS的发生率,但目前关于血栓清除术的疗效尚存在一定争议。本文基于现有研究,就血栓清除术的发展史、不同血栓清除方式的比较、成功清除血栓的影响因素、血栓清除术的并发症、血栓清除术的研究现状进行综述,以期为临床治疗提供参考。

高效通信的在轨分布式高光谱图像处理

随着在轨遥感卫星数量的增加及高光谱成像技术的进步,能够获取到的高光谱数据量急剧增长,人类步入了大数据应用和数据驱动的科学发现时代。然而,如此大体量、大幅宽的高光谱数据导致了深度学习算法难以在单节点上学习和推理,为实时高效的信息智能解译带来了极大的挑战。因此,需要综合多星资源分布式协同解析,以解决分块处理带来的块效应。然而,协同处理必然伴随着信息的交互与传输,为进一步降低传输信息量,需要对梯度进行压缩,以缓解分布式学习中的通信瓶颈。本文综合探讨了多种主流的高效通信梯度压缩算法,特别关注其在通信受限的在轨环境下的优劣,并展望了梯度压缩的发展趋势。通过广泛的试验对比,本文全面评估了多种梯度压缩方法在高光谱图像处理中的表现,试验证明不同方法的适用性和性能差异,为未来在实际应用中选择最合适的梯度压缩方法提供了有力的参考。

高压输电线路无人机巡检技术运维管理分析

随着我国可再生能源装机规模快速增长,电力基础设施建设步伐正在逐步加快,其输电线路的电压等级和传送距离也有大幅提升,人工进行高压输电线路巡检工作逐渐变得效率低且任务繁重。尤其是地形复杂的山区中的高杆塔及高压输电线路,存在着较大作业风险,运维人员长时间巡线容易产生视觉疲劳,存在一定的安全隐患。

新商科背景下应用型本科院校《电子商务》课程教学改革和实践

以电子商务为核心的互联网经济正在社会发展中起到越来越重要的作用。但高校中《电子商务》课程的教学内容和模式远远落后于电子商务的发展,尤其是应用型本科院校,培养体系无法满足其培养应用型本科人才的要求。本文在新商科背景下,通过实践案例阐述应用型本科院校《电子商务》课程的教学改革思路。具体而言,本文通过“课程思政”“经济学理论融合”“校企合作”以及“以赛促学”四个方面探究《电子商务》课程改革方案,为应用型本科院校该类课程教学改革提供借鉴意义。

考虑综合需求响应的Transformer-图神经网络综合能源系统多元负荷短期预测

为提高在需求响应情境下,综合能源系统的多元负荷短期预测精度,基于消费者心理学、响应不确定性原理、耦合响应原理,构建了考虑综合需求响应的Transformer-图神经网络(Trans-GNN)预测模型。通过响应不确定性随电价差产生的变化规律和消费者心理学原理,量化在不同概率条件下的电力需求响应结果。通过耦合响应原理,求解包含冷、热耦合响应的综合需求响应信号,最终利用注意力机制将综合需求响应信号引入Trans-GNN预测模型,提高网络模型在需求响应情境下的多元负荷预测能力。算例分析结果表明,该模型能有效地提高预测精度,为计及综合需求响应的多元负荷预测研究提供了一定的理论基础。

基于ATT-TCGNN的综合能源系统多元负荷短期预测

综合能源系统多元负荷之间存在较强的复杂耦合关系,且多元负荷数据具有较强的波动性与随机性。针对上述特点,提出一种基于图神经网络、注意力机制、变分模态分解的多元负荷短期预测模型。首先,对多元负荷数据进行变分模态分解,削弱其波动性与随机性;然后,通过经注意力机制改进的图学习网络建立充分反映多元负荷耦合联系性、负荷与气象间关联性的图结构,并用图预测网络对图结构与多元负荷历史数据进行分析,实现多元负荷预测;最终,结合亚利桑那州立大学的实际数据对所提出模型与其他模型进行对比分析,结果表明,所提出模型具有更高的预测精度。

融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络

现有的低光去雾算法因受图像光照强度低、光照不均匀等影响,其去雾后的图像存在细节丢失、色彩失真等现象。针对上述问题,提出一种融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络(ACANet)。首先,在基准网络中引入层内上下文感知注意力模块,分别从通道维度和空间维度结合全局视角辨识和加权同一尺度下的重要特征,使网络突破局部视野的约束,更加高效地提取图像纹理信息;其次,引入层间上下文感知注意力模块,通过投影操作将高级特征映射到信号子空间,以实现不同层之间多尺度特征信息的高效融合,进一步提升对图像细节的重建;最后,引入CIEDE2000色偏损失函数,通过CIELAB色彩空间对图像色调进行约束,并与L2损失一起联合优化网络,使网络准确地学习图像色彩,以解决图像的严重色偏问题。实验结果表明,所提算法在多个数据集上的客观指标均优于现有去雾算法,其峰值信噪比指标较基准网络提高了8.8%,且主观去雾效果更彻底,恢复图像细节更丰富,色彩还原度更好,更接近于真实图像。

菜青虫的防治

菜青虫是我国广泛分布的-种害虫,主要为害十字花科蔬菜,如白菜和甘蓝。永州蔬菜产区,菜青虫在春秋季为害最严重。本文总结了菜青虫的为害特点和防治技术,以期为菜农提供参考。一、为害特点菜青虫是鳞翅目粉蝶科菜粉蝶的幼虫,具有咀嚼式口器,分为5个龄期。

5种药剂对永州地区菜青虫的防效研究

为筛选出有效防治菜青虫的杀虫方案,在永州地区选择5种流通较好的药剂开展了田间药效试验。结果表明,5种药剂对小白菜安全。10%溴虫氟苯双酰胺悬浮剂450 mL/hm^(2)处理对菜青虫防效较好,药后3、7 d的防效分别为80.76%和88.66%;2.5%高效氯氟氰菊酯水乳剂675 mL/hm^(2)处理药后3、7 d的防效分别为81.48%和85.39%;10%溴虫氟苯双酰胺悬浮剂337.5 mL/hm^(2)+2.5%高效氯氟氰菊酯水乳剂450 mL/hm^(2)处理药后7 d对菜青虫防效高达93.35%;1.8%阿维菌素乳油450 mL/hm^(2)处理可有效控制菜青虫,但速效性不高。2%苦参碱水剂和20%氯虫苯甲酰胺悬浮剂对菜青虫的防效一般。综合考虑药剂的速效性、持效性和安全性,建议使用10%溴虫氟苯双酰胺悬浮剂337.5 mL/hm^(2)+2.5%高效氯氰菊酯450 mL/hm^(2)来控制菜青虫,可轮换使用1.8%阿维菌素乳油337.5 mL/hm^(2)+2.5%高效氯氰菊酯450 mL/hm^(2),虫害发生较重时可适当提高用药浓度。

基层党组织聚焦主责主业充分发挥党建引领作用在高质量发展中展示新作为

坚定不移地以党的领导为核心,持续深化企业党建工作,已成为我国企业的“传家宝”,是其立足市场的根本与精神支柱。企业应着力将党建的政治优势和组织优势,转化为企业在市场竞争中的实力、创新能力以及发展潜力,助力达成生产经营的高质量持续增长,为企业的改革创新提供了坚实的政治保障,还为企业的长远发展注入了源源不断的活力。

一种基于Transformer结构的压缩光谱图像重建方法

编码孔径快照光谱成像系统(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)与传统高光谱成像方式相比,具有采集时间短、成本功耗低等优点,因此研究基于CASSI系统获取的压缩图像重建技术在一定程度上有利于解决高光谱图像获取困难的问题。基于此设想,文章深入研究基于光谱维度感知的多头自注意力光谱重建模型,不同于以往在空间维计算全局相关性,该方法沿光谱维计算自注意力;此外,将CASSI系统中物理掩模的潜在引导性引入自注意力计算。在此基础上,文章研究发现上述原始网络对于捕获空间维信息具有局限性,提出加入空间维信息提取、空间维与光谱维之间的信息交互模块以及频域约束,整合为基于光谱和空间信息混合先验的压缩光谱图像重建网络(Mix Spectral-Spatial Prior Information for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction,MixT)。实验结果表明:1)空间维信息、维度交互模块和频域约束的加入能提升图像重建性能;2)MixT方法在测试数据集上的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)为35.50,结构相似性(Structure Similarity Index Measure,SSIM)为0.948,均高于五种现有相关算法。

年龄调整D-二聚体水平在预测老年股骨粗隆间骨折术前下肢深静脉血栓中的临床价值

目的评估年龄调整D-二聚体水平在预测老年股骨粗隆间骨折术前下肢深静脉血栓中的临床价值。方法收集2020年1月至2021年12月河北医科大学第三医院收治的427例老年股骨粗隆间骨折患者的临床资料,根据是否术前存在下肢深静脉血栓将患者分为血栓组和非血栓组。收集所有患者的一般人口学资料、入院时血液检测指标、合并疾病及受伤相关资料。以年龄调整D-二聚体水平作为主变量,其他变量作为协变量,采用多因素Logistic回归模型分析年龄调整D-二聚体水平在预测老年股骨粗隆间骨折术前下肢深静脉血栓中的临床价值。结果427例老年股骨粗隆间骨折患者中,63例患者术前发生了深静脉血栓,364例患者术前未发生深静脉血栓。以传统的0.5 mg/L为截断值时,两组D-二聚体水平﹥0.5 mg/L的患者比例比较,差异无统计学意义(P﹥0.05);以年龄调整的D-二聚体为截断值时,血栓组中D-二聚体水平大于截断值的患者比例明显高于非血栓组,差异有统计学意义(P﹤0.01)。多因素分析结果显示,年龄调整的D-二聚体是老年股骨粗隆间骨折患者术前发生下肢深静脉血栓的独立危险因素(P﹤0.05),而传统截断值(0.5 mg/L)下的D-二聚体不是老年股骨粗隆间骨折患者术前发生下肢深静脉血栓的独立危险因素(P﹥0.05)。另外,年龄、超声监测时间间隔亦均是老年股骨粗隆间骨折患者术前发生下肢深静脉血栓的独立危险因素(P﹤0.05)。拟合优度检验结果显示,最终模型的拟合度良好(Nagelkerke R2=0.224,P﹥0.05)。结论年龄调整D-二聚体较传统截断值(0.5 mg/L)能够更好地预测下肢深静脉血栓的发生,可考虑作为构建风险预测模型的常规因子,有助于临床对老年股骨粗隆间骨折患者术前下肢深静脉血栓的预防和管理进行优化。

两种经济林下黄芪仿野生种植

以核桃林和油橄榄林两种经济林下复合种植的黄芪为试材,研究不同品种经济林下种植的黄芪有效成分含量差异性和复合种植黄芪前后土壤肥力及其变化情况。结果表明,两种经济林下种植黄芪后土壤肥力呈增长趋势,不会对经济林产量造成影响;两种经济林下种植的黄芪有效成分含量存在差异,落叶经济林核桃林下种植的黄芪品质优于常绿经济林油橄榄林,且均达到中国药典规定的质量要求;黄芪种植对土壤要求不高,适宜的土壤肥力能保证黄芪较高的品质,黄芪种植对有机质、钾需求较高,对磷需求较低。经济林下复合种植黄芪模式具有可行性,且落叶经济林核桃林下种植的黄芪品质优于常绿经济林油橄榄林。以期为经济林下黄芪种植提供理论依据。

基于超星学习通的CBL教学模式在《兽医外科学》教学中的应用与探讨

《兽医外科学》是1门基础理论和技术操作相结合的动物医学专业核心课程,具有较强的实践性和应用性。为提高课程教学质量,结合课程特点和学生学习情况,在教学过程中结合超星学习通平台,将案例形式教学法(CBL)融入教学准备、课堂设计、教学反馈等多个环节,通过改革教学方法、教学形式和考评方式,学生的自主学习能力、知识运用能力均得到提升。

操作演示微视频结合TBL教学模式在兽医外科手术实践能力培养中的应用

为探讨操作演示微视频结合TBL教学模式在兽医外科手术实践能力培养中的应用效果,以四川民族学院农学院动物医学专业学生为研究对象,选取1842动物医学班学生设为对照组,实施传统模式教学,1942动物医学班学生为实验组,实施微视频结合TBL教学模式开展兽医外科手术实践教学,对比2组学生的手术实践课堂表现和手术实践理论成绩。根据组间对比可知,实验组学生的手术实践课堂表现评分和手术实践理论成绩均高于对照组,P<0.05,具有统计学意义。操作演示微视频结合TBL教学模式应用到兽医外科手术实践教学中,能够有效帮助学生提高学习成绩,提升课堂表现,值得推广和应用。