介入栓塞术治疗颅内动脉瘤围手术期的临床护理观察

目的:对应用综合护理模式对接受介入栓塞术治疗的颅内动脉瘤患者在围手术期内实施护理的临床效果进行研究。方法:抽取76例接受介入栓塞术治疗的颅内动脉瘤患者,随机分为对照组与观察组,每组38例。采用传统栓塞术护理模式对对照组患者在围手术期内实施护理;采用综合护理模式对观察组患者在围手术期内实施护理。结果:观察组患者颅内动脉瘤症状治疗效果明显优于对照组;介入治疗操作时间和住院治疗总时间明显短于对照组。结论:应用综合护理模式对接受介入栓塞术治疗的颅内动脉瘤患者在围手术期内实施护理的临床效果非常明显。

面向知识图谱链接预测任务的解释子图生成模型

近年来图神经网络(GNN)发展迅速,相关模型在知识图谱链接预测任务上的性能显著提升。为解释性能提升的原因,研究人员需要提取GNN学习到的子图模式。然而现有GNN解释器在知识图谱这类典型多关系(multi-relation)图数据场景下的解释准确性尚未被验证,且相关工具尚未实现,导致解释子图提取困难。针对该问题,提出一种将多关系的知识图谱转换为单关系(uni-relational)图的知识图谱链接预测模型,该模型通过将知识图谱中的实体组合为新的节点,并将关系作为新节点的特征,生成只有单一关系的新图,并在新图上训练去噪自编码器使其获得链接预测能力,最后使用GNN解释器生成子图解释。在三个基准数据集上的实验表明,与不进行转换的GraIL相比,基于单关系转换的链接预测模型的相对AUC指标提升显著。最后,该模型选取FB15K-237数据集进行解释子图提取实验,验证了模型在直接提取链接预测解释方面的有效性。

基于低秩三分解的红外图像杂波抑制

针对红外图像中对比度较低、目标信号较弱且受背景噪声杂波干扰较大的特点,结合信号的稀疏表示理论提出了一种基于低秩三分解模型的红外图像背景杂波抑制算法。首先,分别对红外图像中目标、背景和噪声3种成份进行建模描述,得到低秩三分解模型。然后,采用二维高斯模型构造红外小目标超完备字典,利用所提出的低秩三分解模型将分块重置的图像数据矩阵分解为背景、噪声和目标3种成份。最后,对于目标分量进行阈值处理从而得到突出红外小目标的重构图像,实现杂波抑制。在3种不同情况下的实验结果表明:本文算法能够使红外图像局部信噪比提高2倍以上;与其他经典算法相比,抑制因子至少提高15%。得到的结果表明,所提算法能够有效抑制杂波,在提高红外图像信噪比的同时,对不同噪声干扰也具有较强的鲁棒性。

蛛网膜下腔出血行持续腰大池引流150例综合护理

目的:探讨蛛网膜下腔出血(SAH)行持续腰大池引流患者的综合护理方法及效果。方法:将300例SAH行持续腰大池引流患者随机分为观察组和对照组各150例,对照组给予常规手术护理,观察组在此基础上实施综合护理,比较两组护理效果。结果:两组总有效率、并发症发生率、投诉率、护理差错发生率、健康知识普及率、满意度比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:综合护理可提高SAH行持续腰大池引流患者的治疗效果和满意度,降低并发症发生率、投诉率、护理差错发生率。

蛛网膜下腔出血术后行腰大池引流的护理体会

0引言 蛛网膜下腔出血是神经外科常见的一种疾病，该病起病急，发展快，伤残率、病死率一直较高[1]。颅内动脉瘤破裂是临床中引起自发性蛛网膜下腔出血的最常见原因。如果早期引流出血性脑脊液，可减轻脑血管痉挛，减少交通性脑积水的发生。持续腰大池引流脑脊液是一种治疗蛛网膜下腔出血的新方法，而且也是一种微创的治疗手段，克服了传统腰穿反复进行穿刺的不足，方法简单，操作方便，可以在短时间内降低颅内压，改善临床症状，减轻患者痛苦，减少后遗症，促进患者早日康复，所以在日常工作中掌握腰大池引流的护理显得格外重要[2-4]。

高压氧对脑外伤后认知功能障碍患者认知功能的影响

目的:探讨高压氧对脑外伤后认知功能障碍患者认知功能的影响。方法:选择60例脑外伤后认知功能障碍患者为观察对象,随机将其分为对照组与试验组,两组患者均接受常规治疗,试验组患者同时接受高压氧治疗,对比两组患者认知功能恢复情况。结果:试验组患者认知功能改善情况、BI评分和MMSE评分均显著优于对照组,两组患者临床治疗效果对比差异有统计学意义(P<0.05)。结论:脑外伤患者在常规治疗的基础上,接受高压氧治疗,有助于患者认知功能的恢复,因而临床应用价值较高。

读者个人信息权利救济的困境、成因及策略

文章指出我国读者个人信息权利救济存在救济渠道狭窄、救济效果难以保障等困境,原因在于救济规则缺失、图书馆与网络服务提供者权责不统一,以及救济机制不完善,据此提出读者个人信息权利救济机制完善策略,即推动构建读者个人信息权利救济规则体系,推动权利关联主体“权责统一”,构建行政监管和救济机制。

一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用

针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特性自动确定链接系数,实现对图像的有效分割。实验结果表明,所提方法可以有效对图像进行自动分割,其分割效果优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法。

面向分布式复杂数据样本的联邦语义分割方法综述

语义分割在医学图像分析、战场态势感知等领域起着重要作用,但单一客户端通常无法为模型提供足够数量与多样性的训练数据,因此从复杂多变的分布式数据中训练语义分割模型是有必要的。为了不泄露数据隐私和保护数据安全,应用联邦学习在多客户端协同训练语义分割模型成为领域研究热点。在联邦语义分割定义基础上,围绕分布式复杂数据样本的数据异质性、标签缺失两个关键特征,开展联邦语义分割的问题描述、技术路径、典型模型实例等综述分析,评估不同方法的适用性及特点,梳理当前应用成果,提出针对该问题的潜在研究机会。研究为开展面向分布式复杂数据样本的联邦语义分割方法及相关研究提供借鉴和参考。

算法设计与分析课程教学方法探讨

算法设计与分析是计算机专业的一门核心课程,具有较强的理论性和实践性。结合该课程的教学经验,对教学内容设置进行探讨,同时提出几种适合于该课程的教学方法,使课程教学达到了较好的教学效果。

数据恢复软件R-studio入门

随着当今社会信息技术的迅猛发展，计算机的重要性日益突出。无数单位和个人通过计算机来获取及处理信息，并将重要的数据保存在计算机中。但是．由于各种错误操作及病毒的攻击和各种软，硬件故障等原因．数据的安全无法得到保障，一旦重要的数据丢失，造成的损失将无法估量。因此，数据恢复软件成为计算机专业人员和普通用户的必备工具之一。R-studio就是这样的一款软件，它是功能超强的数据恢复、反删除工具，能在FAT，NTFS和Linux等各类系统分区下使用，并且通过各种参数设置能让高级用户获得最佳恢复效果。其主要功能有：具有标准的W-11d11w资源管理器操作界面；支持FAT12／16／32，NTFs．NTFS5和Ext2FS文件系统：可以通过网络从运行Windows，Linux以及UNIX的计算机上恢复文件；恢复损坏的RAID阵列：为磁盘．分区．目录生成镜像文件；恢复删除分区上的文件、加密文件（NTFS5）、数据流（NTFS，NTFS5）；恢复FDISK或其它磁盘工具删除过的数据．病毒破坏的数据．MBR破坏后的数据；识别特定文件名；保存数据到任何磁盘（包括网络）上；浏览、编辑文件或磁盘内容等等。

分布式存储模式下的数据错误检测方法综述

数据错误检测是数据质量保证的重要环节,直接关系到数据全生命周期分析结果的可信度。随着云边端数据中心架构应用领域及范围的逐渐扩大,以及网络节点存储计算能力的提升,数据分布式本地存储日益普遍,传统数据集中式存储模式下的数据错误检测方法难以适应数据分布式存储模式。基于此,开展分布式存储模式下的数据错误检测方法综述,在数据错误检测问题描述与分类基础上,从技术原理、模型方法、主要进展等角度,对基于传统分布式学习的数据错误检测方法、基于联邦学习框架的数据错误检测方法进行总结分析,比较了二者之间的区别及联系,并展望提出领域相关潜在研究机会及关注问题,为开展分布式存储模式下的数据错误检测及相关研究提供借鉴和参考。

基于词序列的中文实体识别方法

针对现有词汇增强中文命名实体识别方法存在的引入干扰词汇、无法处理词汇信息冲突以及词汇信息利用不充分的问题,提出了一种基于词序列的中文命名实体识别方法。通过构建词序列,剔除干扰词汇,优化了词序列潜在词;利用位置编码技术融合潜在词位置信息,基于词序列注意力机制,解决词汇冲突问题。实验表明:该模型在Resume数据集、 MSRA数据集、 OntoNotes数据集、 Weibo数据集分别取得96.38、95.77、82.23、71.25的F1值,结果优于其他主流方法。

带噪声标签细粒度图像分类方法研究综述

要:开展带噪声标签细粒度图像分类方法综述,在细粒度图像分类问题定义及方法类型梳理的基础上,对噪声标签问题进行描述,总结了标签噪声的来源,从影响因素依赖关系和实例依赖关系两个角度对标签噪声进行分类,分析了标签噪声对细粒度图像分类任务的影响,从基于显式噪声模型方法、基于隐式噪声模型方法两个维度梳理了细粒度图像分类的研究进展,提出了未来值得关注的研究主题。

网络数据多通道采集质量跨层控制方法仿真

采用当前方法控制网络数据采集质量时,处理采集的网络数据所用的时间较长,采集得到的网络数据质量较低,存在数据处理效率低和数据质量控制效果差的问题.提出网络数据多通道采集质量跨层控制方法,分析采集得到的网络数据时间序列中的线性关系,根据分析结果建立一元线性回归模型,分析设定的阈值与采集数据之间存在的变化趋势,根据分析结果实时调整在网络中采集数据的间隔,通过更新模型的方法实现网络数据的多通道采集.建立采集数据的时间序列模型,通过内循环和外循环对时间序列中存在的残差进行修正,对采集的网络数据做清洗处理,去除采集数据中存在的冗余信息和噪声点,实现网络数据多通道采集质量的跨层控制.仿真结果表明,所提方法的数据处理效率高、数据质量控制效果好.

一种面向WEB大数据环境下的信息可信度分析与评估

在大数据时代,信息数量的快速增长造成了大量雷同、虚假信息的存在,导致了有效信息选取的困难。针对这个问题,本文研究了信息可信度的评价标准,并以实例的形式进行了可信度的定性和定量分析。本文是针对情报研究学科的需求而进行的初步探索。

新媒体时代关于Vlog走红现象涉及的隐私权和媒介社会责任探讨

近几年国内迎来了全民Vlog时代,它作为一种新的视频内容形态在年轻人的社交中被广泛应用。在新媒体技术的支持下,这种更为直观便捷以视觉传播为主的微视频形式成为当下最流行的一种社交形态。文章通过对Vlog走红现象本身进行分析,从媒介伦理审视的角度来探讨如何更好地对隐私进行保护以及明确媒体应承担的社会责任等。

群元素阶的系统分析及其应用

论述了群元素阶的定义及性质,重点对元素阶之间的关系给出了系统论证,特别是给出了群元素最大阶的性质及其证明过程和置换阶的求法,最后论述了群元素阶与信息安全之间的关系.

不平衡数据分类数据层面方法:现状及研究进展

在不平衡数据的分类中,标准分类器为优化整体的分类误差会牺牲少数类的分类准确率,而实际应用中通常更重视对少数类的准确识别。数据层面方法因其有独立于分类器、泛化能力较强、实现简单等优势,成为解决不平衡数据分类问题的有效策略。围绕不平衡数据分类的数据层面方法开展综述研究,分析造成不平衡数据分类问题的影响因素,从样本空间优化、特征空间优化两个方向对重采样方法及特征选择方法的相关研究进行梳理和评述,并对两类方法进行横向比较。最后提出了需要重点关注的问题和可能的研究机会,以期为不平衡数据分类算法研究及应用提供借鉴和参考。