基于GAN和MS-ResNet的房颤自动检测模型

房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度残差网络(multiscale residual net, MS-ResNet)的房颤自动检测模型,该网络使用GAN合成具有高形态相似性的单导联心电数据来解决数据的隐私和不平衡问题。同时,设计了MS-ResNet特征提取策略,从不同尺度提取不同大小信号段的特征,从而有效地捕捉P波消失和RR间期不规则特征。该模型联合这两种策略不仅为房颤自动检测生成高质量心电图(electrocardiogram,ECG)数据,还可以利用多尺度网格提取不同波之间的时序特征。在PhysioNet Challenge2017公开ECG数据集上以及平衡后的数据集上评估了MS-ResNet的性能,并将其与现有的房颤分类模型进行了比较。实验结果表明,MS-ResNet在平衡后的数据集上平均F1值和精确率分别达到0.914 1和91.56%,与不平衡数据集相比,F1提高了4.5%,精确率提高了3.5%。

一体化四维超声输卵管造影的疼痛感知因素分析

目的探讨四维超声输卵管造影(4D-HyCoSy)过程中疼痛感知的影响因素,以提高患者舒适度和诊断准确性。方法连续选取2019年7月—2023年7月接受4D-HyCoSy检查病例492例,记录造影结果以及不同时间点和总体的疼痛评分。根据总体疼痛评分将入组病例划分为轻度疼痛组与中度/重度疼痛组,通过Logistic回归探讨4D-HyCoSy检查中发生中度/重度疼痛的独立影响因素,并构建列线图作为预测工具。结果在两个疼痛组别中,不同时间点出现的疼痛总体上存在差异(χ^(2)=37.737,P<0.001),其中疼痛评分最高均出现在推注对比剂阶段(T4),中位数(P25,P75)分别为1(1,2.75)和6(5,8);冲洗阴道阶段(T1)疼痛程度均为最轻。T4与充盈球囊阶段(T3)和造影后20 min(T5)的疼痛评分均为中度/重度疼痛的独立影响因素(OR分别为2.095、1.308、1.695,P均<0.05);对共24项临床相关因素进行Logistic回归分析,其中中度和重度痛经、不同程度输卵管堵塞以及对比剂逆流是影响4D-HyCoSy过程中中度/重度疼痛的独立危险因素(P均<0.05)。痛经对检查疼痛的影响:轻度痛经相对于无痛经者,并不增加发生4D-HyCoSy中度/重度疼痛的风险(P=0.225);中度和重度痛经者则是无痛经者的2.603倍及5.657倍。输卵管通畅程度对检查疼痛的影响:不同程度的堵塞相对于双侧通畅者而言,发生中度/重度疼痛的风险均增高,从高至低分别为一侧堵塞一侧通而不畅(OR=4.254)、双侧通而不畅(OR=3.244)、一侧堵塞(OR=2.893)、双侧堵塞(OR=2.823)、一侧通而不畅(OR=2.657)。对比剂逆流对检查疼痛的影响:有逆流者更倾向出现中度/重度疼痛(OR=1.959)。上述3个因素构建的模型经Hosmer-Lemeshow检验表明,该模型拟合良好(P=0.880),校准曲线接近理想曲线。结论在进行4D-HyCoSy过程中,需注意在T3、T4、T5三个阶段给予患者更细致的疼痛管理措施,同时需对于中重度痛经、不同程度的输卵管堵塞及出现对比剂逆流的患者制定针对性的个体化疼痛管理策略,以提高其体验和诊断准确率。

基于语料库的《青铜葵花》副语言翻译研究

以曹文轩代表作《青铜葵花》及汪海岚英译本为语料,并参照英文原创小说Charlie and the Chocolate Factory的文本和电影字幕,构建类比加平行的小型综合语料库,从副语言中的动作和神态两个角度分析英译本对主人公青铜的刻画。依次考察高频次搭配动作、高强度搭配动作和“哭”“笑”两种神态的翻译。研究发现,英译本选词简单,语言精炼,充分切合目标语读者的接受度,成功重塑了青铜人物形象,但单一依赖纸质媒体使其海外传播度不尽人意。

语料库翻译文体学研究体系构建之路——任晓霏系列著作评介

近十年来,任晓霏教授团队先后出版三部语料库翻译研究专著:《登场的译者--英若诚戏剧翻译系统研究》《语料库戏剧翻译文体学》《语料库翻译文体学》。三本书风格统一,内容一脉相承,从基于语料库的英若诚戏剧翻译研究着手,到丰富戏剧语料,构建全面的语料库戏剧翻译文体学研究体系,再将研究对象拓展到多种文体,并交叉融合多种跨学科理论,逐步构建系统的语料库翻译文体学研究体系,成为新时期中国翻译理论和方法论探索的全新突破。

高校助力农村电商企业的问题及对策建议——基于湖北交通职业技术学院的助农实践

在湖北交通职业技术学院助力农村民营企业的过程中,发现经营管理格局和模式不足、后备人才匮乏、企业信誉及产品品质问题阻碍了农村电商企业的发展,提出了帮助企业创新商业模式、为农村电商培养技术力量、提升农村电商产品品质等路径,以助力农村电商企业逐步解决问题,赋能乡村振兴。

健康教育模式在高血压护理干预中的效果及护理质量观察

观察健康教育模式在高血压护理干预中的效果和护理质量。方法 对2020.2-2023.3时间范围内我院接收的高血压病人中选出68人,常规组为常规护理模式,34人;研究组采用健康教育模式,34人。比较这些病人护理前后指标变化情况,包括血压、健康知识掌握、治疗依从性、并发症和护理满意度情况。 结果 采用健康教育模式护理干预后,效果更加明显。 结论 健康教育模式在高血压护理干预中高血压护理干预中发挥着重要的作用,能够有效提升患者的认知水平,更好地掌握自我管理的技能,为提高患者生活质量和治疗效果提供有力支持。

基于图嵌入和多标签传播的重叠社区检测算法

为进一步优化重叠社区检测算法,提出了一种新的基于度和节点聚类系数的节点重要性定义,按照节点重要性降序更新节点,固定节点更新策略,提高社区检测的稳定性。在此基础上,提出了一种基于图嵌入和多标签传播的重叠社区检测算法(overlapping community detection based on graph embedding and multi-label propagation algorithm,OCD-GEMPA)。该算法结合node2vec模型对节点进行低维向量表示,构建节点之间的权重值矩阵,根据权重值计算标签归属系数,据此选择标签,避免了随机选择问题。在真实数据集和人工合成数据集上对该算法进行实验验证。实验结果表明,与其他重叠社区检测算法相比,OCD-GEMPA在EQ和NMI这两个指标都有明显提升,具有更好的准确性和稳定性。

对公钥可搜索加密中内部关键词猜测攻击的研究

近年来,随着云计算技术的发展和数据隐私保护的要求不断提高,密码学作为保护信息安全的一种必要手段,在生活中应用得越来越广泛。其中可搜索加密技术广受青睐,因为它不仅能够保护用户数据的隐私性,而且还可以实现用户对加密数据进行关键词搜索的功能。后续的很多研究者丰富了可搜索加密的功能和性质,但是也还存在着关键词攻击等问题亟待解决。因为敌手一旦获得了关键词就会威胁到密文数据文件的安全,而且也可能泄露数据接收者的搜索偏好和个人身份等隐私信息,所以解决关键词猜测攻击问题是非常有意义而且十分重要的。目前对于抵抗外部敌手的离线关键词猜测攻击的研究已经日渐成熟,但是对于抵抗内部敌手的离线关键词猜测攻击还有待进一步深化完善。本文阐述了内部关键词猜测攻击的机理,指出敌手可以进行内部关键词猜测攻击的主要原因在于云服务器可以得到关键词密文和陷门信息,并且可以自由地做关键词密文和陷门信息的匹配测试。然后梳理了近年来抗内部关键词猜测攻击的常见解决方案,主要包括使用双服务器模型、认证服务器模型、见证关键词模型、指定发送者模型、模糊关键词模型等五类解决方案,并深入总结和比较了五类方案,归纳出了解决内部关键词猜测攻击的一般思路,并指出未来抵抗内部关键词猜测攻击将会成为公钥可搜索加密方案的一种基本属性,要解决内部关键词猜测攻击就必须从服务器可以生成密文、获取陷门和独立运行测试算法三个方面入手,最后提出了现阶段内部关键词猜测攻击需要解决的问题以及未来的三个研究思路,能够为进一步解决公钥可搜索加密中的内部关键词猜测攻击问题有所帮助,使得公钥可搜索协议真正为实际所用。

基于属性增强和关系感知的图卷积实体对齐方法

实体对齐是知识融合最重要的步骤之一,在知识图谱构建和融合过程中,往往存在结构不相似、实体表述不够准确,甚至知识缺失的问题。针对以上问题,提出一种基于属性增强和关系感知的图卷积实体对齐方法,结合实体和关系之间的内在联系,通过实体可以推导出关系,通过关系可以表示实体,利用实体的属性增强实体表示,增强实体对齐的效果,设计一种迭代策略,迭代增强关系和实体结合后的实体对齐效果。在通用数据集上进行的大量实验结果表明,相对于原有基于实体嵌入的方法,所提方法具有更高的有效性和对齐率。

指向核心素养的中职数学教学实践与策略研究

基于中职数学核心素养落地的现实需求,提出开展指向核心素养的中职数学教学的必要性,其实施重点为遵循课程标准和关注学科本质。并从两个方面进行论述:指向核心素养的“教—学—评”应体现为具有层次性和过程性的“教”、以学生为主体的“学”以及面向学生发展的“评”;指向核心素养的中职数学教学要从体现数学知识的内涵、注重数学知识的联系、符合数学思维的逻辑三个方面关注数学教学的学科本质。最后,针对六个核心素养分别结合中职数学教学的实例提出了相应的教学策略。

基于激光雷达点云的3D目标检测方法综述

近年来,利用激光雷达点云进行3D目标检测是计算机视觉领域的一个研究热点,并在自动驾驶领域备受关注。3D相比于2D而言,结合了深度信息,更能体现出现实世界的特征,以有效解决如路径规划、运动预测、目标检测等方面的实际问题。介绍了3D目标检测的发展背景,概述了基于激光雷达点云数据的3D目标检测框架的流程,比较了几种常见的包含点云信息的数据集,并对主要研究方法进行分类。结合了自动驾驶的应用场景,对不同方法的性能和局限性进行了分析和比较。最后,总结了现阶段的技术难点,并展望了该领域未来的发展前景。

基于步态分析的帕金森病辅助诊断方法综述

针对现有的帕金森病(PD)的诊断方法,对基于步态分析的PD的辅助诊断方法进行了综述。在临床上,常见的步态评估PD的诊断方法是基于量表的,该方法虽然简单方便,但主观性强,且对医生的临床经验要求较高。而计算机技术的发展为步态分析提供了更多的方法。首先,总结了PD以及它在步态上的异常表现。然后,回顾了基于步态分析的PD辅助诊断的常用方法,这些方法大致可分为基于可穿戴设备的和基于非可穿戴设备的:可穿戴设备体积小、辅助诊断准确率高,可长时间监测患者的步态状况;非可穿戴设备则是通过微软Kinect等视频传感器捕捉人体步态数据,避免了穿戴相关设备以及对患者行动的限制。最后,指出了现有的步态分析方法中存在的不足并探讨了未来可能的发展趋势。

周环取代基对酞菁在不同基质中光谱性能的影响

将不同周环取代基的金属酞菁均采用溶胶-凝胶(Sol-gel)工艺法掺入二氧化硅(SiO2)凝胶玻璃基质中,制备了金属酞菁掺杂的复合凝胶玻璃。系统研究了酞菁铅系列、酞菁铝系列和酞菁锌系列中不同周环取代基种类和位置对酞菁在N,N-二甲基酰胺(DMF)溶液和二氧化硅凝胶玻璃基质中的紫外-可见吸收光谱的影响,以检测不同周环取代基的种类和位置对酞菁在不同基质中的存在状态及其影响因素。首先研究了周环取代基种类的影响:在DMF溶液中,不同周环取代基-CP、-OAr、 t-Bu的引入,均可使大环π电子形成更大的共轭体系,使最大电子吸收波长产生红移;在复合凝胶玻璃中,掺杂金属酞菁以多聚物的形式存在,使其紫外-可见光谱中的特征吸收峰均变得弥散;研究了周环取代基位置的影响:对酞菁铝系列研究了周环取代基-OAr分别在α和β位时,α-AlTPOPcCl和β-AlTPOPcCl在DMF溶液和二氧化硅复合凝胶玻璃中的紫外-可见吸收光谱,结果表明:在DMF溶液中,由于电子共轭效应,α位的取代基相比β位其特征峰有所红移;在复合凝胶玻璃中,α-AlTPOPcCl的紫外-可见吸收光谱与其在DMF溶液中几乎相同,说明α-AlTPOPcCl在这两种基质中以单体形式存在,而β-AlTPOPcCl在复合凝胶体系中吸收光谱峰型弥散,说明该酞菁在复合体系中多以团聚体形式存在。研究结果为进一步研究酞菁掺杂复合凝胶玻璃的光学性能奠定了基础,为非线性光限幅性能材料及器具的研究奠定了理论基础。

基于ADDIE模型的《药理学》课程思政教学设计与实践

目的 从课程论的认识层面出发,使用ADDIE教学模型对药理学教学过程进行设计,充分融入思政元素,创新药理学课程思政教学体系。方法 利用ADDIE教学模型,按照教学目标设计、教学策略运用、教学评价实施三个过程,对教学内容、教学模式和考核方式进行重构,深挖药理学课程中的思政元素,进行润物无声地融合。结果 构建了三位一体的药理学课程思政教学体系,积极发挥药理学思政的育人功效。结论 基于ADDIE教学模型构建的药理学课程思政教学体系能够提升教学和育人效果。

小镇青年短视频使用对政治认同的影响

小镇青年群体规模庞大,是连接城乡发展的重要阶层,其思想状况与社会稳定发展有密切关系,因此研究小镇青年的政治认同是重要议题。本研究聚焦小镇青年短视频使用对其政治认同的影响机制,为引导小镇青年合理使用短视频,提升其政治认同提供理论依据与实践建议。

抗战时期人民革命艺术遗产的记忆与传承

抗战时期诞生过许多伟大的人民革命艺术作品,《黄河大合唱》和《流民图》就是其中代表性的两件。这些人民革命艺术遗产激励了抗战时期救亡图存的国人奋勇抗敌,所蕴含的“抗战精神”已成为中华民族的精神财富,被一代又一代的中华儿女传承和发扬,成为实现中华民族伟大复兴的重要精神力量。

以核心能力培养为导向的教学理念在市级母婴护理专科护士中的应用及效果评价

探讨以核心能力培养为导向的市级母婴护理专科护士培训模式在临床中的应用,提高基层护士核心能力。方法 选择市母婴护理专科护士培训班的33名学员,根据专科护士核心能力要求,经过文献查阅、问卷调查以及专家讨论设置六大培训模块,确定培训内容、培训方法以及考核方式,采取采用了一种将理论教学与临床实践相结合的教学模式。其中,理论学习时间为1个月,临床实践时间也为1个月。学员需选定一个具体的个案或专题,并在拓展项目中回到原单位进行临床实践研究,历时2个月。全部课程完成后,将进行综合考核,以问卷调查的方式收集学员对理论与实习课程安排的反馈情况。应用母婴专科护士核心能力自评问卷,比较护士培训前后的问卷得分以及核心能力的情况。结果表明,所有参加培训的33名学员均通过了各项考核,核心能力得到了明显的提升,并且学员的专业能力也得到了显著增强(P<0.05)。经过对理论课程和实习安排的调查,发现学员对理论课程的满意度达到了93.5%,对实习安排的满意度为94.1%。同时,在实习过程中,33名学员的两个阶段考核成绩均在85分以上,表现出良好的实习效果。结论 在母婴护理专科护士培训中,采用以核心能力培养为导向的培训方案,其特点在于能够根据学员的需求进行施教,同时根据学员的个体差异进行因材施教。通过规范系统的分阶段培训模式,实现因需施教与因材受教相结合,取得了有效的培训效果。学员对于培训内容和形式的认同度较高,这表明该培训模式具有一定的科学性和实用性。因此,在今后的母婴专科护士培训中,可以进一步推广和应用这种培训模式,以提高培训质量和效果。

中国特色国际传播战略体系建构框架

从全球国际舆论的新变局、中国国际传播面临的新挑战以及基于中华文化构建融通中外的新语境三个方面思考中国特色国际传播战略体系构建的背景、缘由,厘清中国国际传播的理念演进,为认知升维提供理论依据。结合对现实情境的考量,升维对中国国际传播的认知——以战略传播理念为内涵、以中华文化为基石、以增强国际传播效能为旨归,构建中国特色国际传播战略体系。在此基础上亟需提升中国特色国际传播战略体系的行动逻辑,创新涵盖多元主体、多种文化、多重语境的中国特色国际传播战略协同模式。

基于小样本的胶囊网络轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障样本稀疏、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)池化层效率低的问题,提出一种基于胶囊网络的小样本学习方法模型。基于孪生神经网络,通过相同或者不同类别的样本对进行特征学习,根据特征之间的差异进行故障分类。在标准的凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承故障数据集进行的实验结果表明,该模型在有限数据样本下对故障诊断更为有效。通过添加不同幅值能量的高斯白噪声开展实验,其结果表明,所提方法在抗噪性方面具有优势。

深度特征的实例图像检索算法综述

基于内容的图像检索算法(CBIR)目标是在数量庞大的图像数据库中通过分析视觉内容,找出与查询图像在语义上匹配或相近的图像。其中通过特征提取获得具有判别性的图像表示对检索结果至关重要。随着深度学习的不断发展,图像检索中使用的图像特征表示方法也逐渐由原来的基于手工特征的方法转变为基于深度特征的方法。通过从特征提取的不同方法角度出发,回顾并追踪了最近基于深度特征的图像检索算法。对基于深度特征的图像检索算法分为基于深度全局特征与基于深度局部特征的图像检索算法两方面进行综述,其中在基于深度局部特征算法中重点关注了深度卷积特征聚合技术。并对现在广泛应用的深度全局与局部特征融合的图像检索方法进行归纳。探讨了深度特征的实例图像检索技术在遥感图像检索、电子商务产品检索和医疗图像检索领域中的实际应用,并比较这些特征提取算法在图像检索精度方面的表现。最后展望了深度特征提取技术在实例图像检索领域的未来研究趋势。