浅析装配式建筑工程管理的影响因素与对策

本文针对装配式建筑工程管理的影响因素与对策展开研究。通过对规范性管理、供应链协调、现场施工监管、质量控制体系和人力资源与技术支持等方面的探讨,提出了一系列有效的对策。实施案例分析进一步验证了这些对策的可行性和效果。然而,在实施过程中仍然存在规范性管理不完善、供应链协调困难、现场施工监管挑战、质量控制问题以及人才短缺和技术支持不足等问题。因此,未来的发展应注重完善规范性管理体系、提升供应链协调能力、加强现场施工监管、优化质量控制体系以及加强人才培养和技术支持等方面的工作。通过这些努力,装配式建筑工程管理将得到进一步提升,推动整个行业的可持续发展。

轨道交通车辆牵引控制技术与发展趋势

近年来,我国经济水平的快速发展,推动了轨道交通车辆技术发展。牵引控制技术是轨道车辆中重要的组成部分,担任着重要作用。主要分析轨道交通车辆牵引控制技术,阐述其未来发展趋势。

高校英语专业课程思政的教学实践研究--课堂话语分析的视角

高校英语专业课程思政的教学实践是以课堂话语为媒介,教师和学生共同诠释思政意涵、构建价值理解、达成理性共识的过程。分析英语专业的12节课程思政课例,梳理教师在课堂话语中融入的高频思政元素,构建了涵盖人文情怀、家国情怀、个人品格和科学观的思政元素框架图。教师运用以互文性为前提的互动、意义协商和突显信息焦点的课堂话语策略,形成“对话—理解—共识”的课程思政教学路线,将思政元素有机融入英语专业教学实践中。未来高校英语专业教师需要提升挖掘思政元素的能力,以价值引领为基本,掌握并拓宽将思政元素融入专业教学的话语策略。

城市轨道交通车辆电气系统的研究

近年来,我国经济水平的快速发展,人们对交通运输行业提出了更高的要求,城市交通轨道交通技术在城市发展中有着重要的作用,成为了我国城市公共交通客运系统当中的必备环节。文章主要是分析了我国轨道交通快速发展的基础,对城市轨道交通车辆电气系统进行了讲解,望能为有关从业人员提供一定的参考和借鉴。

腹腔镜手术治疗急性化脓性阑尾炎的临床疗效及不良反应分析

本文重点观察经烟台经济技术开发区大季家医院明确为急性化脓性阑尾炎的患者,临床对以腹腔镜手术作为治疗方案的安全性及实效性。方法 入组对象资料摘取于2022年1月至2023年1月期间,根据患者就诊顺序分组如下:对照组(40例,以开腹手术展开治疗)和观察组(40例,以腹腔镜手术展开治疗)。比较上述两种术式对患者不同阶段相关指标存在的差异,并统计组间临床疗效。结果 治疗有效率方面,对照组显著不如观察组更高(75.50VS.92.50)%(P<0.05)。应激反应、机体炎症、GLQI指数方面,两组术前具备较高可比性(P>0.05);术后观察组应激反应、机体炎症、GLQI指数较之对照组呈现更优结果(P<0.05)。不良反应方面,对照组不如更观察组更低(25.00VS.5.00)%(P<0.05)。结论 对急性化脓性阑尾炎的病患开展腹腔镜手术治疗效果优良,该术式具备较高的推广价值,其不仅能够减少患者机体炎症及不良反应,同时对患者预后质量有着正向影响。

探讨腹腔镜下三孔法胆囊切除术在急性胆囊炎治疗中的应用价值

本文探究对经本院血常规、CT检查确诊为急性胆囊炎的病患,临床为该类患者实施腹腔镜下三孔法胆囊切除术的具体效果,以其为相关领域提供依据。方法 资料摘取于2022年1月至2023年1月区间,经本院血常规、CT检查确诊为急性胆囊炎的病患80例纳入研究,结合患者对手术模式的意愿将其分成对照组40例以及观察组40例。其中将愿意以开腹手术作为治疗方案病患作为对照组,将愿意以腹腔镜下三孔法胆囊切除术作为治疗方案病患作为观察组,收集并观察组间各阶段临床数据存在的差异。结果 腹痛消失时间、发热症状消失时间、首次排气时间等康复指标在组间展开比较,观察组比对照组用时更短(P<0.05)。 组间术前C反应蛋白、淀粉酶以及白介素-6检测数值差异不大(P>0.05);但术后6d,观察组各项指标均低于对照组(P<0.05)。组间术前谷胱甘肽过氧化物酶、活性氧以及SOD检测数值差异不大(P>0.05);但术后6d,观察组各项指标均优于对照组(P<0.05)。组间术前谷总胆红素、丙氨酸氨基转移酶以及天门冬氨酸氨基转移酶检测数值差异不大(P>0.05);但术后6d,观察组各项指标均低于对照组(P<0.05)。组间术前WHOQOL-BREF量表各维度评分数值差异不大(P>0.05);但术后6d,观察组WHOQOL-BREF量表各维度评分数值均高于对照组(P<0.05)。结论 腹腔镜下三孔法胆囊切除术在急性胆囊炎具备显著优势,其对患者术后应激反应影响较轻,并能减轻手术对患者术后机体炎症以及肝功能的负面影响,进一步缩短病程。

大场景多对象的深度社交分组网络

在计算机视觉中,群体分析越来越受到人们的关注,对图像中复杂人群进行分组是群体分析领域的基础技术需求.现有的人群社交分组方法只针对固定人数的小范围场景,不能处理真实世界中的大场景图像.本文提出首个面向十亿像素大场景图像的基于深度学习的细粒度人群社交分组框架,由一种图引导的全局到局部的划分策略与一个学习隐函数表示社交对交互模式的深度社交分组网络组成.该框架可在大范围场景图像上实现准确的人群分组.本文方法同样适用于小场景图像,在小场景图像数据集上的实验结果表明,本文提出的框架相比于现有方法取得了显著的性能提升.相关代码与训练数据即将开源.