头针结合反负重训练系统对脑卒中患者下肢运动障碍的影响研究

目的 探讨头针结合反负重训练系统对脑卒中下肢运动障碍的影响。方法 随机选取2021年1月—2023年12月山东省威海市中医院收治的120例脑卒中后下肢运动障碍患者为研究对象,依据不同治疗方案分为对照组和治疗组,各60例。对照组实施反负重训练,治疗组实施头针结合反负重训练,在治疗前、治疗中、治疗后比较两组患者的下肢Brunnstrom评分、下肢Fugl-Meyer评分以及10 m步行试验用时。结果 治疗中期、治疗结束时两组患者的Fugl-meyer评分均高于治疗前,同时两组治疗结束时高于治疗中期,且治疗组的治疗中期、治疗结束时的Fugl-meyer评分均高于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。治疗中期、治疗结束时两组患者的10 m步行试验用时均短于治疗前,同时两组治疗结束时短于治疗中期,且治疗组的治疗中期、治疗结束时的10 m步行试验用时(33.33±7.02) s、(24.82±6.08) s均短于对照组的(41.21±11.47) s、(31.89±11.78) s,差异有统计学意义(t=4.539、4.131,P均<0.05)。治疗后,两组患者的Brunnstrom评分优于治疗前,且治疗组优于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论 头针结合反负重训练系统可较为明显地改善脑卒中患者的下肢运动功能障碍,提高患者的下肢运动功能、平衡功能及步行能力。

基于稀疏表示的快速l_2-范数人脸识别方法

多数稀疏表示方法需要原子数目远远大于原子维数的大规模冗余字典,并采用l1-范数最小化方法来计算稀疏系数。为了降低算法复杂度,提出一种基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法。通过提取融合特征和缩小字典规模来改善字典结构,增强l2-范数的稀疏性,从而在保证识别性能的前提下大幅提高算法运行速度。实验表明,与其他稀疏表示方法相比,该方法可以显著降低算法复杂度,同时可以保持良好的人脸识别率和排除干扰人脸的能力。

通过域适应实现人脸识别

当源域和目的域数据分布不同时,大多数机器学习方法的性能会降低。为了解决这一问题,基于域适应的思想,提出了一种新的人脸识别方法。首先计算源域样本的相对权值,删除与目的域样本相差很大的样本,降低两域之间的差异性;然后采用基于正规化的Bregman divergence获得公共子空间,获得两域之间的共性;最后利用目的域样本目标化源域样本,充分利用目的域的特有信息。在此基础上建立的分类模型能够充分利用两域之间的共性和目的域的特性,实现对目的域的准确分类。为了评估方法的性能,在多个数据集上进行测试实验。实验结果证明,该方法的性能与其他几种方法相比均有所提高。

深基坑支护施工技术在建筑工程当中的应用探究

深基坑内部结构不断优化的情况下,施工技术管理成为建筑行业发展的重要组成部分之一。从当前的实际情况来讲,很多企业都已经认识到了施工技术管理的重要性,有效改善了自身的施工管理模式,使自身在市场竞争中,能够处在更加积极的位置。对于企业的实际情况来讲,深基坑支护技术属于常用技术之一。但这种技术施工过程中存在许多问题,所以深基坑支护技术的施工管理工作需要更大程度的提升。

建设工程施工现场管理的探讨

我国每年因施工现场管理不到位而出现的意外事故发生概率仍处于上升阶段,随着建筑工程项目的增加,工程事故给人们生命财产安全、企业发展以及社会稳定都造成了极大影响。

起重机械安全事故发生原因及管理对策分析

在建筑施工活动中,起重机械属于一种十分关键的垂直运输设备。为此,本文对起重机械安全事故发生的原因进行了分析,针对事故原因提出了相对应的管理对策。以期提高起重机械操作的安全性,实现生产的安全性。