志愿服务活动融入高职思政课实践教学路径研究

志愿服务活动与高职思政课实践教学具有不可分割的内在联系,它们在培养目标、培养方式以及培养内容上可以实现高度的契合。志愿服务活动融入高职思政课实践教学,能够提升高职思政课实践教学的育人效果,实现志愿服务活动与思政课实践教学的协同发展,还能促进学生的全面成长,实现个人价值与社会责任感的同步提升。为此,高职院校可以积极探索将志愿服务活动纳入思政课教学体系中、多渠道拓展思政课志愿服务实践教学基地、因材施教,打造特色品牌项目、建立起以志愿服务活动为核心的思政课实践教学长效机制等,以此推动志愿服务活动与高职思政课实践教学的深度融合与创新发展。

基于改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测

为实现对常见分心驾驶行为(打电话、抽烟、喝水)进行高精度的实时检测,提出基于改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测算法。首先针对香烟这类小目标检测精度差的问题,将主干特征提取网络中最后一个跨阶段局部连接(Cross Stage Partial connections,CSP)层的输出特征进行卷积和上采样之后与第二个CSP层的输出特征进行特征融合,增加了一个52×52的预测尺度,提升对小目标的检测能力;其次在特征金字塔中添加高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)模块,提升模型的检测精度;最后使用k-means聚类算法在自制分心驾驶行为数据集上重新确定先验框,使用迁移学习、余弦退火学习率和标签平滑进行模型训练。结果表明,本文方法的所有类别平均精度(mAP)为98.88%,相较于原YOLOv4-tiny算法提高了2.83%,其中对于检测香烟的平均精度值提高了8.46%,提升了对香烟的检测能力。改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测算法具有较好的综合性能,有利于车载系统对驾驶员的分心驾驶行为进行实时检测并提醒,对减少交通安全事故具有一定的现实意义。

带时间窗的车辆路径规划的改进蚁群系统算法研究

带时间窗的车辆路径规划(VRPTW)是一个多项式复杂程度的非确定性(NP)的组合问题,在运输与配送物流邻域有着广泛的应用。研究表明,元启发式算法是解决VRPTW问题的有效方法。针对基础蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,本研究提出了一种改进的蚁群系统。首先,在原算法中修改了信息素更新策略,采用分段函数调整信息素挥发因子;然后,在算法中引入禁忌搜索的邻域搜索算法,对路径的搜索采用2-opt变换策略;最后,实验采用Solomon Benchmark标准算例C1类数据进行Matlab仿真实验,验证并分析了改进策略的有效性。实验结果表明,对比基础蚁群算法,本次的改进算法在寻找全局最优解上有较好的效果,在不同客户数量规模下,由基础蚁群算法求解的成本221.6、424.4、1006.5分别减少至191.8、363.2和828.9。该数据集不同规模下的最优解分别为191.3、362.4及827.3,本次改进的算法实验解与最优解的差值比率仅有0.26%、0.22%和0.19%。

全国首例成功救治危重型新型冠状病毒肺炎孕产妇的救治及护理

总结我国首例成功救治的危重型新型冠状病毒肺炎孕产妇的救治及护理经验。新型冠状病毒肺炎是新发急性传染病,病情发展迅猛,严重者导致急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)、脓毒症休克以及多脏器功能衰竭,甚至死亡。临床护理工作中应当根据患者疾病特点和临床进展情况制定个体化护理措施,在抢救配合、药物治疗、机械通气、血流动力学管理、体外膜肺(extracorporeal membrane oxygenation,ECMO)以及血液净化等方面采取精细化和个体化管理方案,尽早开展康复锻炼及心理干预,遵循循证医学采取消毒隔离措施以及防护措施。

新型冠状病毒肺炎患者急性肾损伤的临床特征及早期诊断

目的:分析新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)患者急性肾损伤的临床特征,探讨其风险识别和早期诊断。方法:纳入2020年1月至2020年3月期间中山市定点医院收治的新冠肺炎确诊患者,收集人口学资料、临床资料和实验室检查结果等建立临床数据库,根据改善全球肾脏病预后组织(KDIG0)标准分为急性肾损伤(AKI)组和非AKI组,比较两组患者的临床资料及检验结果。动态监测肾脏标志物变化,采用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评价血清肌酐(SCr)及尿素氮(BUN)对新冠肺炎患者发生AKI的预测效能。结果:共有61例新冠肺炎确诊患者符合标准纳入研究,患者峰值SCr[79(63,86.5)μmol/L]明显高于入院SCr[66(56,75)μmol/L]及出院SCr[68(59,82)μmol/L],差异有统计学意义(P<0.05)。整体人群的AKI发生率为13.1%,其中AKI 1期5例(5/8),AKI 2期1例(1/8),AKI 3期2例(2/8)。年龄大、罹患高血压病、糖尿病及慢性肾脏病等基础疾病的患者,发生AKI风险更高(P<0.05)。AKI组的入院BUN、入院SCr、峰值SCr以及出院SCr水平均明显高于非AKI组,差异有统计学意义(P<0.05)。入院BUN、入院SCr及峰值SCr预测新冠肺炎患者发生AKI的AUC分别为0.854(0.740,0.931)、0.830(0.712,0.914)及0.900(0.796,0.962)。与非AKI组比较,AKI组肾脏替代治疗需求更高(25.0%vs 0,P<0.05),而且住院时间更长[14(11,19.5)d vs 18(9.3,38.3)d,P>0.05]。结论:新冠肺炎患者的AKI发病率较高,年龄大、罹患基础疾病者更容易并发AKI,影响临床预后,动态监测肾脏标志物有助于AKI的风险识别和早期诊断。

数字人民币对商业银行的机遇与挑战

数字人民币为商业银行提高支付领域的市场占有率提供了机遇和可能,有利于构建商业银行客户生态圈,有利于银行对公业务的进一步发展。商业银行应把握数字人民币发展的战略机遇,加大金融科技资源投入力度,不断优化技术水平,持续提高数字人民币运营效能,扩宽对公等业务领域的深度和广度,提高商业银行负债端主动管理能力,加强数字人民币的风险管理。

从存款增长视角分析上市银行客户经营策略

存款增长的基础是银行客户经营能力的提升,客户是一切商业逻辑的出发点,不断强化客户管理,聚焦核心客户和核心需求,构建基于细分客群的差异化营销体系,是商业银行提高核心竞争力的关键。存款是银行资金的主要来源,也是银行开展各项业务的基础,是立行之本、兴行之源,充足的存款是银行保持流动性的手段和利润的源泉。2022年是近五年以来上市银行存款增长最快的一年。