老年误吸评估及防治程序探索

目的探索老年误吸评估及防治程序。方法收集误吸组及对照组病例各40例,对比两组所患疾病的差异,评估误吸组误吸的严重程度,探索防治程序,防治前后的改善情况。结果部分疾病可导致误吸。胃镜、食道吞钡及喉镜检查患者不容易接受。防治误吸前后,误吸发生频率、严重度、吞水呛咳明显减少。结论通过误吸评估及防治程序,减少误吸的发生,提高生活质量,减少吸入性肺炎的发生及医疗费用。

教育目标分类法在医学教育教学计划中的书写要点

教育目标在医学教育中运用时,涉及到教学大纲制定、课堂教学目标的书写等。文章就教育目标在医学教育教学大纲、课堂教学计划设计时的重要意义,运用教育目标分类书写教学计划的基本原则、书写使用的基本动词作了论述。

基于自适应波段聚类主成分分析和反向传播神经网络的高光谱图像压缩

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。

基于预测和矢量量化的高光谱图像压缩算法

针对高光谱图像波段数目多,存储空间大,为后续研究带来极大不便的特点,提出了一种基于广义回归神经网络预测与矢量量化算法结合的高光谱图像压缩算法。该算法通过预测前一波段的像素数据,将符合要求的预测结果继续预测下一波段,通过设置合理的参数,在预测步骤中95%以上的波段可通过预测结果来预测波段数据。利用矢量量化算法对预测数据进行压缩。该算法只需要已知图像的前2个波段数据,即可预测整个图像波段的数据。广义回归神经网络具有很强的非线性映射能力和学习速度,预测效果好。通过预测得到的数据在不同的压缩比下进行实验,结果表明,在保证图像质量的前提下,该算法与对比算法相比,有效降低了运算复杂度,节约了时间,提高了峰值信噪比。

“模块式”教学模式在高职院校体育教学中运用的意义

伴随着当前我国对教育体系的不断重视,模块式教学应运而生。并且在高职院校中有着广泛的应用,模块教学主要是按照相应的理论和教学规律,将教学内容转化为学生可以灵活选择的教学形式,这种教学形式在高职院校中被广泛应用,并且取得了相当明显的效果。模块式教学也可以针对不同专业的学生进行不同分类,本文针对当前高职体育教学中模块式教学的应用进行了分析和探究。

高职院校体育社团活动对大学生心理健康影响分析

在社会不断发展的过程中,社会竞争愈加激烈,高职院校的学生在心理健康方面也逐渐出现了一些问题。体育社团作为高职院校的主要社团之一,开展社团活动可有效丰富学生的校园生活,促进学生心理健康发展,本文以高职院校体育社团活动对学生的心理健康影响进行简要的分析。

浅谈跳绳在体育教学中的应用

随着素质教育的不断深化,中职学生的全面发展已逐渐引起人们的重视。在新时代下,人们越来越重视体育教育,而且逐渐明确只有健康的身体才能使中职学生更加积极地学习,在中职体育方面,各种体育活动可以更好地满足中职学生现有的体育需求。基于此,本文将针对跳绳如何在体育教学中有效地应用展开探讨。

因材施教在中职学前教育专业体育教学中的应用研究

体育教学是中职学前教育专业教学体系中的基本内容,除了对学生体育运动知识、技能和情感进行培育以外,还要对学生从事学前体育教学的综合素质进行培养。面对个性化差异明显的学生,如何开展科学、有效的体育教学至关重要。因材施教作为一种从学生个性化学习特点出发开展体育教学的方法,在尊重学生体育运动特点的基础上,根据每个学生的个性设计和开展相应的体育教学活动,使学生都能够有所收获、有所成长,在中职学前教育专业的体育教学中具有积极的作用。本文在明确因材施教内涵和对中职学前教育专业体育教学中实施因材施教的必要性进行分析的基础上,对有效应用该教学方法的策略加以探讨,以促进体育教学效果的明显提升。