基于项目驱动的模块化教学在微机原理与接口技术中的应用研究

针对微机原理与接口技术课程传统教学中存在的不足,依据教学模块化的理念,重建微机原理与接口技术课程的专业知识体系,使学生从整体观、全局观去掌握微机原理的基本知识及工作原理;依据项目驱动的理念,将传统实验项目化,进一步帮助学生巩固微机原理知识、完善专业知识体系,提高硬、软件分析设计能力。实践证明该方法不仅能够解决传统教学中存在的问题,而且能在一定程度上激发学生的学习热情、提高学生的硬软件分析设计能力。

融媒体时代播音主持风格革新的必要性研究

融媒体时代的到来,传媒行业竞争变得白热化。为了提高广播节目的质量,迎合时代发展和用户的需求,调整播音主持风格尤为重要。基于此,本文从融媒体时代播音主持风格特征切入,指出了播音主持风格革新的必要性,并结合当前行业现状,提出了播音主持风格革新的策略。

基于向量的数据流滑动窗口中最大频繁项集挖掘

针对相关算法在挖掘数据流最大频繁项集时所存在的问题,提出了一种基于向量的数据流滑动窗口中最大频繁项集挖掘算法。该算法首先用向量作为概要数据结构,采用定量更新滑动窗口策略解决时间粒度问题;其次通过位运算产生频繁项集,利用矩阵和数组存储辅助信息,深度优先搜索产生最大频繁项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间;最后用索引链表存储挖掘结果以提高超集检测效率。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。

一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法

针对相关算法在挖掘频繁闭项集时所存在的问题,提出了一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法。该算法首先将数据集转换成布尔矩阵,只需扫描数据集一次;通过位运算计算支持度,利用矩阵和数组存储辅助信息,减少时间和空间消耗;深度优先搜索产生频繁闭项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间;利用同生项集性质进行闭合性检测,无须检查超集或子集。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。

肺表面活性物质治疗新生儿呼吸窘迫综合征的疗效观察

目的:观察肺表面活性物质治疗新生儿呼吸窘迫综合征(NRDS)的临床疗效。方法:选取2013年5月至2014年11月我院收治的57例NRDS患儿,随机分为治疗组32例和观察组25例,治疗组使用肺表面活性物质(珂立苏)联合鼻塞持续气道正压呼吸治疗,观察组使用机械通气治疗,观察两组患儿治疗效果及临床特征。结果:两组治疗前血气分析及呼吸机参数比较差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后2 h治疗组Pa O2为(65.09±5.52),观察组为(58.56±5.23);OI治疗组为(5.83±1.96),观察组(6.13±1.15);a/A PO2治疗组(0.361±0.092),观察组(0.163±0.062)。呼吸机参数在治疗后Fi O2治疗组为(0.34±0.09),观察组为(0.44±0.14);PEEP治疗组为(4.09±1.16),观察组为(4.28±1.11)。治疗组患儿治疗后肺氧合功能比观察组改善程度更为显著,两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。两组治疗前及治疗48 h后X线胸片结果显示治疗组复查24例,有18例恢复正常,6例好转;对照组复查19例,5例恢复正常,10例好转,4例无改变。治疗组临床治愈率为81.25%,对照组为60.00%。结论:肺表面活性物质治疗NRDS能迅速有效的改善肺部氧合功能和肺通气,使用方便,治疗效果值得肯定。

一种基于矩阵的频繁项集更新算法

针对相关算法在处理频繁项集更新时所存在的问题,提出了一种基于矩阵的频繁项集更新算法。该算法首先以时间为基准将更新后的数据库分为原数据库和新增数据库,分别将它们转换为0-1矩阵,通过矩阵裁剪、位运算产生新增频繁项集,并利用已有频繁项集更新原有频繁项集。实验仿真结果不但证明了该算法的可行性和高效性,而且还证明了它适合大型、稠密性数据库的频繁项集更新。

69例儿童结核性脑膜炎中西医临床特征分析

儿童结核性脑膜炎（童结膜）是儿童最严重的肺外结核,其症状因发病年龄、侵入结核菌量与毒性、病程以及机体反应等不同,临床表现呈多样,缺乏特异性,常给诊断带来困难,容易误诊及漏诊,延误疾病的诊断和治疗。对小儿结核性脑膜炎的诊断,目前主要依靠综合分析患儿的临床特征并通过辅助检查的结果作出判断。本文通过对本院69例儿童结脑临床特征进行总结,探讨儿童结脑的早期诊断方法。所有病例均符合夏青忱诊断标准并参照夏青忱分期标准进行分期。

某院新生儿血培养结果分析

目的了解本地区新生儿败血症病原菌种类以及主要病原菌药物敏感状况,为指导临床诊断及合理使用抗生素提供依据。方法对该院2007年3月至2010年3月新生儿血培养分离出的123株病原菌组成及药物敏感试验结果进行分析。结果革兰阳性菌株占86.2%,革兰阴性菌株占13.8%。前6位病原菌分别是:凝固酶阴性葡萄球菌占73.2%、大肠埃希菌8.9%、金黄色葡萄球菌3.3%、肠球菌3.3%、棒状杆菌2.4%和革兰阳性需氧芽孢杆菌2.4%。药敏结果显示:革兰阳性菌对青霉素、阿莫西林、头孢唑林、红霉素、苯唑青霉素、亚胺培南耐药。对头孢西丁、左氧氟沙星、利福平有较高敏感率。未发现万古霉素耐药菌株。革兰阴性杆菌对头孢唑林、氨苄青霉素、庆大霉素耐药率在60%以上。对头孢西丁、头孢他啶、阿莫西林/克拉维酸钾、亚胺培南、喹诺酮类、丁胺卡那霉素较敏感。结论新生儿败血症主要病原菌为革兰阳性球菌,特别是凝固酶阴性葡萄球菌明显上升。目前第3代头孢、喹诺酮类、利福平、万古霉素仍为敏感抗生素。

改进的Apriori算法在基于J2EE架构的网络考试系统中的应用

随着网络考试的逐步推广,如何有效地利用反馈的考试数据已成为人们关注的焦点.基于Apriori算法,提出了改进的Apriori算法——DMApriori,并应用到基于J2EE架构的网络考试系统中,从反馈的考卷中抽取失分题之间的相关联系,为教学工作提供决策支持.实例结果表明,新算法能减少存储空间、降低运行时间、提高算法的效率,也证明了在考试系统中使用关联规则的可行性和有效性.

传统课堂教学的局限与多媒体教育的发展

本文首先从传统课堂教育谈起,介绍了传统教育的局限性。再从多媒体计算机的几个特点入手,阐述了多媒体教育应用的必要性。最后从多媒体技术发展趋势的方向,介绍了多媒体教育应用的几个值得引起我们重视的发展趋势。

基于混合智能的多Agent个性化信息推荐

在基于Agent的个性化网页推荐中,目前主要有两种过滤方法:基于内容的过滤和基于多Agent合作的过滤。在分析了单独使用这两种方法存在的不足之后,提出了基于改进蚁群算法的聚类分析建立用户模型的算法,并给出了结合两种方法优点的用户模型主动学习算法,最后给出了个性化信息推荐模型及相关算法。

基于Web使用模式挖掘的个性化电子商务策略

电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。本文介绍了Web数据挖掘技术的定义、应用流程以及几种主要技术,并对Web使用模式挖掘在个性化电子商务中的客户细分、驻留客户、站点改进和交叉销售等应用策略进行了探讨。

rhG-CSF在急性淋巴细胞白血病患儿CODP方案化疗中的辅助作用

目的探讨基因重组人粒细胞集落刺激因子(rhG-CSF)在急性淋巴细胞白血病患儿CODP方案化疗中的辅助作用。方法选取急性淋巴细胞白血病化疗患儿80例,根据不同治疗方法将患者分为观察组和对照组,各40例。对照组给予CODP(柔红霉素、长春新碱、环磷酰胺、泼尼松)方案化疗,观察组在对照组基础上给予rhG-CSF辅助化疗,比较2组患儿化疗效果。结果观察组完全缓解率为100.0%,对照组完全缓解率92.5%、部分缓解率7.5%,2组患儿化疗总有效率比较差异无统计学意义(P>0.05)。观察组骨髓抑制(白细胞计数、中性粒细胞和血小板计数下降)和口腔感染发生率明显低于对照组,中性粒细胞恢复时间、白细胞恢复时间和发热持续时间亦明显少于对照组,2组比较差异具有统计学意义(P<0.05)。结论 rhG-CSF辅助急性淋巴细胞白血病CODP方案化疗对改善化疗引起的骨髓抑制、降低感染具有重要的临床意义。

任务驱动法在《微机原理与接口技术》教学中的应用

该文针对非计算机专业学生在采用传统教学法学习《微机原理与接口技术》时遇到的问题,结合任务驱动教学法,探讨了一种教学和实践的改进方法。实践证明该方法的实施不仅能够解决传统教学中存在的问题,并且能在一定程度上激发学生的学习主动性,从而提高学生的创新能力。

数字政府视域下政府数据价值增值研究

政府数据具有不可估量的生产价值和创造潜能,政府数据价值增值过程涉及的相关主体应不断提升自身技术能力,善于发现政府数据实现价值增值的机会,不断优化政府数据价值增值过程,让政府数据更好地服务于数字中国建设。数字政府视域下,应通过培育政府数据价值增值理念来提高参与主体的积极能动性,健全政府数据价值增值基础以优化政府数据价值增值过程的技术支撑,完善政府数据价值增值制度使得政府数据价值增值朝着法律化、程序化的方向发展,健全政府数据价值增值机制为政府数据价值增值过程提供整体的运行保障。

一种基于矩阵压缩的Apriori优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项集是其中的一个关键步骤。文章提出了一种基于矩阵压缩的Apriori优化算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。实验表明与Apriori算法相比,新算法的效率较好。

基于MAS的协作电子商务系统的设计与实现方案

本文首先介绍了电子商务和MAS结合的可行性 ;然后阐述了协作的MAS模型及其相关技术 。

数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的定义、挖掘过程及主要技术,并对数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了讨论。

基于Multi-Mobile Agent技术的个性化数据挖掘的研究

文中提出了基于Multi MobileAgent技术的个性化数据挖掘模型 ,介绍了该模型各个组成部分的功能 ,以及多个Agent之间如何相互协作完成个性化的数据挖掘 。

Web使用模式挖掘在个性化远程教育中的应用

本文介绍了Web挖掘技术的定义、挖掘过程以及几种主要技术,并对Web使用模式挖掘技术在个性化远程教育中的应用进行了讨论。