急诊综合护理干预在严重创伤性休克患者中的应用效果分析

论证严重创伤性休克病患在临床治疗期间接受“急诊综合护理干预”的实际成效,为患者尽快痊愈寻找有效的护理方案。方法 抽取某院在2023.3-2023.12期间收治的严重创伤性休克病患80例为研究主体,以患者的入院时间为标准将其均分成2组:实验组与对照组,确定不同的护理模式,其分别是:普通护理模式、急诊综合护理干预模式,对比2组患者的治疗成功率、并发症率、有效治疗时间、患者满意度、临床护理评分等。结果 经统计得出,实验组的治疗成功率、患者满意度、临床护理评分等指标明显超过对照组,实验组优势明显,差异突出,P<0.05;并且,实验组的并发症率、有效治疗时间等指标明显低于对照组,实验组优势明显,差异突出,P<0.05。结论 严重创伤性休克病患在抢救期间接受综合护理干预模式的实施成效是比较理想的,它能够更精准地评估患者的实际状态,增强临床治疗成功率、减少抢救时间及并发症率,为促进患者尽快康复、提高满意度等发挥重要作用。

基于ABC-SVR算法的拉曼光谱检测混合油脂肪酸含量

提出了一种基于激光拉曼光谱和人工蜂群智能优化支持向量回归机(ABC-SVR)算法的快速定量检测三组分混和油中3种脂肪酸含量的方法。该方法针对光谱数据信息与样本之间非线性、高维度的关系,建立了预测精度及建模效率均高于同类对比算法的数学模型,同时避免了气相色谱法、液相色谱法等对混合油脂肪酸含量的检测方式,根据纯种油中3种脂肪酸含量的国际标准,由油品配置体积得到脂肪酸质量,有效降低了检测成本与实验复杂程度,提高了检测工作的实用价值。首先根据一定梯度配置66组混合油检测样品,使用便携式拉曼光谱仪采集样本的拉曼光谱信息,扣除背景噪声;观察多组样本的拉曼光谱图可知,由于官能团浓度的差异,食用油的拉曼特征峰位移基本相同,特征峰的峰值明显不同,因此基于特征峰信息可以区分食用调和油的不同混合物;其次对拉曼光谱做背景扣除、光谱平滑、最大值谱线归一化三步预处理,以降低实验中不可控的外界因素及背景荧光的影响,准确提取光谱特征峰强度信息;然后根据纯种油中3种脂肪酸的国际标准含量,结合国家食品法典委员会标准CODEX STAN210—1999《指定的植物油法典标准》中规定的纯种油密度中值,由油品体积得到脂肪酸质量数;随机选取56组样本数据作为训练集,剩余10组样本数据作为预测集;以训练集光谱特征峰强度和脂肪酸质量分别作为回归模型的输入及输出值,建立SVR和PSO-SVR,ABC-SVR三种混合优化算法对比的定量分析模型,对测试集的3种脂肪酸含量分别进行预测;最后通过均方误差(MSE)、相关系数(r)及建模时间(Elapsed time)分别进行对比,建立数据表对模型精准度进行检验。实验结果表明,通过ABC-SVR定量分析模型效果最佳,3种脂肪酸含量预测值与真实值的均方差分别为0.88×10^-4,16×10^-4和8×10^-4,均低于0.002;相关系数分别为93.43%,99.65%和99.43%,均高于93%;预测时间(Elapsed time)分别为1.26,2.42和2.14s。因此,所提出的检测方法,具备较高的精确度、较快的建模时间,且在理论上的类似条件下可适用于其他样品检测工作,可为振动光谱学对食用油掺伪分析的进一步工作提供可行的理论依据。

基于QPSO-MLSSVM算法的拉曼光谱检测四组分调和油含量

提出了一种运用量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法优化多输出最小二乘支持向量机(multi-output least squares support vector machine,MLSSVM)的新混合优化算法。该算法结合激光拉曼光谱技术可实现对四组分食用调和油中花生油、芝麻油、葵花油和大豆油的快速定量鉴别。采用基线校正去除背景荧光,结合Savitzky-Golay Filters光谱平滑法对原始拉曼光谱进行预处理。构建基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型,并采用20个组分组成的预测集对其进行模型校验。实验结果表明,基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型对于四组分调和油的预测效果良好,均方差(mean square error,MSE)为0.0241,低于0.05,各油分预测相关系数均高于98%。研究结果充分表明,应用激光拉曼光谱技术结合QPSO-MLSSVM算法,对四组分调和油中各油分进行快速定量检测可行,具备较强的自适应能力和良好的预测精度,可以满足多组分调和油的成分鉴别。

关于教师在教学中成长的理论探讨

教学交往是教师成长的存在形态与条件,教师成长是教学过程的价值追求之一,教师在教学过程中实现成长是教学活动的必然结果。对此理论探讨,有助于教师的成长和发展。

创新型教师成长:策略和途径

创新型教师是当前我国教师发展的重要价值取向之一,是培养学生的创新精神和实践能力的重要基础。培养和造就创新型教师,需要加强教育理论学习,实行教学管理创新,开展教育行动研究,进一步提高教学监控能力。

创新型教师成长的策略和途径

创新型教师是当前我国教师发展的重要价值取向之一，它是培养学生的创新精神和实践能力的重要基础。创新精神和实践能力，要求教师具有一定的教学创新意识和教学创新能力，具有培养学生创新精神和实践能力的基本素质和技能，能不断激发自己的创新意识去开展教学活动。教师应努力成为创新型的教师。教师自身、学校与社会应积极创造条件促进创新型教师的成长。

新时期校长的管理意识

由于时代的发展,社会呈现出民主化、市场化、信息化,波及到学校的管理,关系到学校的生存和发展。作为校长应因势而动,培养自己的民主意识、经营意识、学习意识,促进学校的可持续发展。

浅论中学生抗挫能力的培养

当今青少年多是独生子,过着富裕的生活,遇到困难,或者逃避,或者一厥不振。然而,未来的竞争日益激烈,要求我们的建设者必须具有败不馁的顽强意志,培养中学生的抗挫能力,是我们广大教师义不容辞的责任。

基于SFLA-LSSVM算法的多峰Brillouin散射谱的特征提取

提出了一种利用混合蛙跳算法(SFLA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的混合优化算法,并将其应用到多峰Brillouin散射谱的特征提取中。SFLA-LSSVM混合优化算法利用SFLA对LSSVM算法中的惩罚因子C和核函数中的核宽度σ进行寻优,避免了LSSVM算法陷入局部最优导致的Brillouin频移误差较大。通过对相同信噪比、不同线宽以及相同线宽、不同信噪比2种情况下的多峰Brillouin散射谱仿真分析以及实验验证,拟合适应度为0.0067,拟合度为99.99%,Brillouin频移误差为0.18 MHz。实验结果表明SFLA-LSSVM混合优化算法能够精确地对多峰Brillouin散射谱进行拟合,同时该算法具有拟合精度高、均方误差小、运行速度快的特点,为多峰Brillouin散射谱的特征提取提供了一种新方法。