高职院校不同气质类型青年未来职业发展规划的实践研究——以松原职业技术学院为例

“百年大计教育为本,教育大计教师为本”,1978年诺贝尔奖物理学获得者卡皮察在被记者问到:“您在哪所大学,哪个实验室里学到了你认为最主要的东西”出乎意料的是,这位白发苍苍的科学家回答:“是在幼儿园。”可见,作为学前教育的幼儿园阶段是多么重要,人的个性形成,好的习惯的养成都离不开学前阶段的积累,学前教育是各级各类教育的基石,只有在学前教育阶段,儿童良好的习惯和道德品质的形成,才会让孩子形成稳定的发展根基。作为学前教育的执行者,未来的幼儿教师,学前教育大学生,他们的职业素养和工作能力,个性品质直接关系到儿童的发展。所以,我们研究学前教育大学生的气质类型,能够根据气质类型优化学前教育岗位配置,会对学前教育产生积极的促进作用,因此本课题的研究非常有现实意义。

新课标导向下中学体育与健康教学的有效性探究——以录像课数据分析为例

依据体育与健康新课标提出的理念和要求,基于课堂观察分析法,采用体育课堂教学评价等级量表,整合了弗兰德斯语言互动评价指标和S-T分析法,形成编码体系,通过数据采集的方式对体育录像课进行分析,将课堂教学的经验分析与量化研究相结合,对教学行为和实施效果进行双向互馈,找出教师在教学目标的制定、教学内容的选择处理、教学过程实施中教学效果方面取得的优点和存在的问题,进而提出改进教学的有效建议。

北京市中小学体能教学实践的现实困境、影响因素及路径选择

《普通高中体育与健康课程标准》和《义务教育体育与健康课程标准》实施以来,取得了较好的效果。本文针对新课标提出的体能作为必修必选教学内容的要求,基于调查研究,对当前北京市体能教学的实施现状、存在问题和困难进行研究,提出具体可操作性的实施路径,为提升体育课堂教学实效、提高学生的体能健康水平提供参考。

结合环论的粒子群优化算法进行冠心病合并慢性心衰预后分析

目的 采用结合环论的粒子群优化算法(hybridization of ring theory-based evolutionary algorithm and particle swarm optimization, RTPSO)对数据进行均衡化处理,以构建高性能冠心病合并慢性心衰预后模型。方法 分别用SMOTE算法、RTPSO算法对数据进行均衡化处理,在均衡化数据集上构建logistic回归、随机森林、支持向量机模型。结果 本研究共纳入2229例冠心病合并慢性心衰患者,依据筛选出的BMI、射血分数、N端前脑钠肽等22个变量构建模型。用灵敏度、特异度、准确率、F-measure和AUC值评价模型性能,其中RF、SVM、logistic回归、RF-RTPSO、SVM-RTPSO、Logistic-RTPSO灵敏度的中位数分别为0.0172、0.0773、0.0776、0.7568、0.7640、0.7838;F-measure的中位数分别为0.0338、0.1143、0.1283、0.3412、0.3505、0.4545;AUC的中位数分别为0.5086、0.5264、0.5313、0.8016、0.7785、0.7985。结论 RTPSO算法可以从多数类样本中选择有代表性的少数样本,从而达到数据均衡化,使分类模型具备更高的预测性能,指导临床医生发现高危患者,尽早预防不良事件的发生。

慢性心衰患者报告结局恶化与最小显著差异之TUDD纵向分析

目的依据最小临床重要差异值,估计慢性心衰患者报告结局恶化事件的预警阈值及与死亡无关的病情恶化时间,预判患者发生不良事件的关键时点,提前干预,以减少不良事件发生。方法使用慢性心力衰竭患者报告结局量表,将患者报告结局评分从基线到18个月的变化按性别分组,进行Cox分析,并设置评分的降低值超过最小临床重要差异值为结局事件,观察各组患者分别出现生命质量下降的时间。本文主要关注量表的社会及治疗领域。结果共纳入173例患者,其中男性98例,女性75例。社会领域中男性病情恶化时间的中位数为18个月(P=0.043);治疗领域中,男性病情恶化时间的中位数为18个月(P<0.001),女性为12个月(95%CI:9.898~14.011,P<0.001)。对治疗领域做Cox回归分析,结果显示支持利用度维度是患者生命质量下降的危险因素(HR=1.018,95%CI:1.010~1.026,P<0.001)。结论慢性心衰患者生命质量的下降存在性别差异,需更早关注女性患者的生命质量,同时应鼓励患者主动向外界倾诉及寻求帮助。

新型冠状病毒感染合并心肌损伤病人院内死亡的危险因素分析

目的:探讨新型冠状病毒感染(COVID-19)合并心肌损伤院内死亡的危险因素并构建预测模型。方法:选取2022年12月20日—2023年2月28日于山西医科大学第一医院就诊的诊断为COVID-19合并心肌损伤的病人326例作为研究对象。按照预后将病人分为死亡组(62例)及存活组(264例)。收集病人住院病历资料及院内死亡情况,采用Cox生存分析探讨院内死亡的危险因素,并构建Nomogram预测模型,应用一致性指数(C-index)、校准曲线、决策曲线分析(DCA)评价模型预测性能。结果:多因素Cox回归分析显示,合并呼吸衰竭、白细胞计数、超敏肌钙蛋白I(hs-TnI)峰值、氨基末端脑钠肽前体(NT-proBNP)峰值是COVID-19心肌损伤病人死亡的独立危险因素。进一步应用以上变量构建Nomogram模型,该模型显示中度判别,一致性指数为0.792[95%CI(0.575,0.790)],校准曲线显示预测概率与实际概率具有较高的一致性,DCA曲线显示阈值>4%时,预测模型显示良好的临床获益。结论:白细胞计数、hs-TnI峰值、NT-proBNP峰值、合并呼吸衰竭为COVID-19合并心肌损伤病人院内死亡的独立危险因素。该模型提供了一个评估COVID-19合并心肌损伤病人院内死亡风险的工具,为临床医生发现高危病人,及时采取治疗措施提供依据。

基于鞅残差的多重填补法介绍与R语言实现

目的 简要介绍基于鞅残差的多重填补法的基本原理,通过模拟研究证明其效能及实现方式,为未测量混杂因素的填补提供方法学参考与思路。方法 基于模拟研究使用基于鞅残差的多重填补法填补未测量混杂因素,包括非时依性变量和时依性变量,并与传统的Cox模型、基于倾向性评分校准法的填补、基于对数生存时间的填补三种方法进行了比较。结果 模拟研究显示,无论未测量混杂为非时依性变量或时依性变量,基于鞅残差的多重填补法在大多数模拟情景中都可以产生更精确的估计和更小的偏倚。结论 在生存分析中,相比于其他方法,基于鞅残差的方法在计算生存时间的较复杂分布时比较灵活,能够有效减小填补后模型分析的偏倚。

不稳定型心绞痛患者不良结局的多标签预测模型构建

目的不稳定型心绞痛患者不良结局具有多维性的特点,传统统计方法多对不稳定型心绞痛的单维结局进行预测,无法解决多标签数据特征冗余、标签不平衡等问题。本文尝试采用多标签合成少数类过采样技术(MLSMOTE)算法进行处理,并构建多标签预测模型,以提高其预测性能。方法收集来自2017年1月~2020年5月于山西医科大学第二医院收治的不稳定型心绞痛患者纳入本研究。采用回顾性和前瞻性相结合的临床队列收集患者信息。以不稳定型心绞痛患者发生心肌梗死、心力衰竭、血运重建、脑卒中、死亡为结局,使用改进Relief F的多标记特征选择(RF-ML)算法选择多标签特征子集,MLSMOTE算法进行多标签不平衡处理,在此基础上构建分类器链(CC)的多标签分类模型,选取随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法等为基分类器进行比较,并评价模型性能。结果采用多标签特征选择方法RF-ML进行变量筛选,最终筛选出18个变量纳入模型,分别为:尿酸、肌酐、血小板、氯、血红蛋白、收缩压、舒张压、心率、钠、血清总胆红素、血清间接胆红素、白蛋白、血清总胆汁酸、体质指数(BMI)、血糖、血清直接胆红素、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇。采用多标签不平衡算法MLSMOTE对此次研究涉及的5个标签:心肌梗死、心力衰竭、血运重建、脑卒中、死亡进行不平衡处理。采用不平衡处理后的数据,选择随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、KNN作为基分类器,建立CC模型,结果显示以朴素贝叶斯为基分类器的CC模型在Ranking loss、Macro_AUC、Micro_AUC、Macro_F1、Micro_F1、Macro_recall六个指标上的表现性能均优于其他模型。结论本研究采用MLSMOTE算法进行不平衡处理,使原始标签的不平衡率得到一定改善。运用均衡化数据建立CC模型,充分考虑了标签的特定特征和标签相关性,以朴素贝叶斯为基分类器的CC模型表现最佳。

基于PCA-GA-BP的高温动态应变计精度预测研究

高温动态应变计作为热端部件应力、应变检验的重要工具,其测试精度会直接影响其测试结果的准确性。针对目前高温动态应变计测试能耗大、测试周期长等问题,对其敏感栅结构参数进行主成分分析(PCA),运用遗传算法(GA)优化后的神经网络(BP),对高温动态应变计的测试精度进行预测。与几种传统的预测方法比较后得出结论:GA优化后的BP神经网络的预测精度明显高于其他算法,对于高温动态应变计测试精度的预测效果具有适用性。

压电阻尼在能源回收方面的运用

随着压电材料的不断进步,压电阻尼技术在能源回收领域的运用也逐渐成熟。该文首先介绍了压电材料的基本特性,并对压电阻尼技术的作用机理与工作模式进行理论分析。最后,通过搭建的悬臂梁压电阻尼试验模型,以计算系统能量回收比的方式,对压电阻尼技术在能源回收领域的适用效果进行验证,证明了其技术的可行性,具有较好的能源回收效果。

思政元素在中长跑教学中的有机嵌入:设计逻辑、实践策略与效果验证

在落实立德树人根本任务,发挥课程思政育人作用的大背景下,本文通过分析当前中学生的思想、身体、心理存在的特点和问题,挖掘体育与健康课程中长跑教学内容的思政元素,从发展学生的身体,培养学生正确的世界观、价值观、人生观入手,将思政教育融入中长跑课堂教学与学生发展中,通过实践研究,提出思政元素融入中长跑教学的设计逻辑、教学实践策略、结构框架以及教学建议。

基于遥感数据的工程结构损伤动态识别研究

以定期监测工程结构状况为目标,提出了基于遥感数据的工程结构损伤动态识别方法,解决获取影像粗糙问题,提升微小工程结构损伤识别效果。运用二维Tsallis交叉熵计算工程结构遥感影像的二维直方图,通过在布谷鸟搜索算法(CS)中引入Logistic映射的混沌扰动算子,形成混沌CS算法,完善二维Tsallis交叉熵的阈值选择过程,获取最佳阈值后,分割工程结构遥感影像,增强处理分割后的遥感影像,并将处理后的影像作为SVM分类识别模型输入,完成损伤动态识别、归类。实验结果表明,该方法获取遥感影像精度极高,分割影像清晰且各区域边缘完整,能够识别微小的裂缝损伤,最大程度还原裂缝宽度及线性特征,识别结果影像信息含量大,且识别均方误差低、平方相关系数高。

《黄帝内经》血理论及研究

《黄帝内经》奠定了中医血理论的基础,为血证治疗提供了理论支持,但后世研究仍存在一定偏颇,对血的渊源未形成系统研究。因此,血的发生研究对补充《黄帝内经》理论有重要意义。此文以血理论发展的历史时期为线索,对《黄帝内经》血理论发生学、体系建立以及临床应用进行系统对比整理,尽可能丰富血理论的科学内涵,为解决现今临床实践中的问题提供不同视角。

克山县大豆产业调研报告

克山县位于黑龙江省西北部,是黑龙江省重要商品粮生产基地,大豆产业具有独特区位优势,是该县农业发展优势产业。为全面掌握克山县大豆产业发展现状及存在问题,文章对2022—2023年克山县大豆产业发展情况进行调研,提出稳定大豆种植面积、加大科技投入、提升大豆加工产业规模和业态等发展建议,旨在为该县大豆产业发展提供参考,助力大豆产业高质量发展。

三维建模与工程制图课程思政探索与实践

三维建模与工程制图作为模具设计与制造高水平专业群的共享基础课程,是学生必修的技术课程。为响应国家思政工作贯穿教育教学全过程的要求,深入挖掘课程思政元素,把社会主义核心价值观融入课程教学过程,把马克思主义立场观点方法的教育与科学精神的培养相结合,提高学生正确认识问题、分析问题和解决问题的能力。注重强化学生工程伦理教育,培养学生精益求精的大国工匠精神,激发学生科技报国的家国情怀和使命担当,从而实现立等树人的目标。

经双切口双钢板内固定术治疗胫骨平台骨折的价值

目的探究胫骨平台骨折治疗中经双切口双钢板内固定术治疗的临床价值。方法将我院骨科接收156例胫骨平台骨折患者分为对照组和治疗组,各78例。予以对照组单切口锁定钢板内固定术,予以治疗组经双切口双钢板内固定术治疗,对比术后两组临床疗效和对患者关节功能相关指标的影响。结果治疗组和对照组临床疗效对比为97.44%(76/78)和73.08%(57/78),统计学意义差异对比突出(P<0.05);并发症发生率对比为2.56%(2/78)和26.92%(21/78),统计学意义差异对比突出(P<0.05)。对照组和治疗组在术后膝关节活动度、术后关节塌陷程度上,数值对比分别为(125.6±8.7)和(125.6±8.7)、(4.5±1.6)mm和(2.3±0.9)mm,统计学意义差异对比突出(P<0.05)。结论胫骨平台骨折治疗中经双切口双钢板内固定术治疗的临床疗效极高,可显著提高患者术后膝关节活动度,降低术后关节塌陷程度。