基于思维导图的英语阅读教学提升学生深层阅读能力研究

随着当前社会的发展,国家与国家之间的交流往来越来越频繁,所以学生掌握良好的英语水平就越发重要。但是当前的英语教学中还存在着一定的问题,并且由于各种因素的影响,导致学生的阅读平均水平较低,而阅读能力可以反映出一个学生的语言能力,培养学生的深层阅读能力对于英语教学而言,具有十分重要的作用。将思维导图应用在阅读教学的过程中,使其充当为一种辅助性的教学方法,可以获得良好的效果。该文对于基于思维导图的英语阅读教学进行分析探讨,以此来提升学生的深层阅读能力,使学生可以拥有更多的知识储备。

坚持《会计法》的科学性 解决会计信息失真问题

近年来,会计信息失真现象愈来愈严重。造成会计信息失真的原因主要有两个:一是单位负责人要会计人员造假;二是会计资料不规范。随着《会计法》的不断完善,新《会计法》的科学性,能在很大程度上解决会计信息失真的问题。

基于心电图图像进行动脉血乳酸水平分层预测的人工智能算法

目的构建基于12导联体表心电图(ECG)图像对患者3、6 h内动脉血乳酸水平进行预测的深度学习模型(1种人工智能算法),探究其辅助评估患者微循环水平的效能。方法本研究为回顾性、单中心研究。收集2015年1月9日至2021年12月30日就诊于上海交通大学医学院附属瑞金医院进行动脉血乳酸检测且6 h内有心电图记录的2350例患者的年龄、性别和心电图图像,分别构建La1-ECG(采集心电图与动脉血乳酸标本时间差±3 h,包含心电图1862份)、La2-ECG(采集心电图与动脉血乳酸的标本时间差±6 h,包含心电图2350份)2个心电图集。以患者动脉血乳酸水平为分类标准(正常:≤1.5 mmol/L;轻度异常:1.5~5.0 mmol/L;重度异常:>5.0 mmol/L)构建深度学习模型并进行训练、验证及测试。对比算法在2个心电图集的精确率、召回率、受试者工作特征曲线下面积和F1指数。结果共纳入2350例患者,年龄(68.39±18.12)岁,其中男1372例(58.38%,1372/2350)。基于体表心电图的图像建立的深度学习模型在La1-ECG中对于乳酸值的多分类评估的精确率、召回率、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和F1指数分别为80.27%、79.93%、0.94、0.80。在La2-ECG中对于乳酸值的多分类评估的精确率、召回率、AUC和F1指数分别为78.29%、78.55%、0.92、0.78。结论基于体表12导联心电图图像的深度学习模型可以较好地分层预测动脉血乳酸水平,辅助临床医师进行患者的微循环情况评估。

老街

到了老家,父亲的头一件事就是带着我和叔叔、姑姑们去看老街. 父亲说他们小时候整个镇子最繁华的地方就是老街.街道是用青石板铺成的,已经被岁月磨得光滑锃亮,两边全是商铺.……