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题名我国自然资源资产负债表二十年:研究进展与演化路径
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作者
潘松剑
游柔
夏泰凤
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机构
广西财经学院会计与审计学院/科研处
广西北投公路建设投资集团有限公司
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出处
《财会通讯》
北大核心
2024年第9期17-25,113,共10页
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基金
广西哲学社会科学研究课题“灵活就业人员参加住房公积金制度:改革取向、扩面风险与政策设计”(项目编号:22BGL006)
广西高等教育本科教学改革工程重点项目“会计学国家级一流本科专业建设点教学质量评估及提升探索与实践”(项目编号:2022JGZ162)阶段性研究成果。
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文摘
编制自然资源资产负债表是党中央、国务院部署的重大政治任务,具有历史性意义。本文使用量化分析工具,对二十年来我国有关自然资源资产负债表研究进行深入剖析,编制知识图谱,以可视化方式构建研究作者共现、研究机构共现、高影响力群体,从共现、聚类和凸现分析三个维度挖掘研究热点,明确我国自然资源资产负债表研究演化路径,评析研究动态,以全面反映我国自然资源资产负债表研究阶段性特征与发展趋势。
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关键词
自然资源资产负债表
研究进展
演化路径
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分类号
F205
[经济管理—国民经济]
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题名虚拟现实技术在中医临床医学教育的应用
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作者
游柔
曹立幸
陈浩
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机构
广州中医药大学医学信息工程学院
广东省中医院
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出处
《中文科技期刊数据库(全文版)教育科学》
2023年第3期125-127,共3页
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基金
全国中医药高等教育“十四五”规划2021年度教育科研课题(项目编号:ZC-20-01)及广东省哲学社会科学规划项目资助(项目编号:GD20LMZTS05)。
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文摘
本文通过探讨虚拟现实技术在教育领域的发展现状与趋势,结合当前中医临床医学教育的存在问题与不足,以中医妇科临床教学为例,总结分析了虚拟现实技术运用于中医临床教育的特色与优势,指出在中医教育领域积极引入虚拟现实技术,将有利于实现各类优质教育资源的深度整合,可为学习者提供方便、灵活、自主的逼真的虚拟学习环境,从而为不断提升中医学临床教育质量,培养创新性人才发挥重要作用。
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关键词
虚拟现实
中医临床
医学教育
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分类号
G64
[文化科学—高等教育学]
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题名激光脉冲磁治疗仪治腰背肌筋膜炎60例临床观察
被引量:1
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作者
曾科学
童艳
游柔
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机构
广东省第二中医院针灸康复科
广州中医药大学第五临床医学院
广州中医药大学医学信息工程学院
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出处
《现代诊断与治疗》
CAS
2022年第14期2158-2160,共3页
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文摘
目的 观察激光脉冲磁治疗仪治疗腰背肌筋膜炎的效果。方法 回顾性分析我院诊治的120例腰背肌筋膜炎患者,按治疗方法不同分为对照组和观察组各60例。对照组采用中频电疗仪治疗,观察组采用激光脉冲磁治疗仪治疗,比较两组疗效、治疗前后局部疼痛程度、生活质量,随访6个月,对比两组复发率。结果 观察组治疗总有效率(96.67%)显著高于对照组(83.33%)(P<0.05)。治疗后,观察组VAS评分显著低于对照组(P<0.05),生理功能(PF)、生理职能(RP)、总体健康(CH)及社会功能(SF)]均显著高于对照组(P<0.05)。观察组复发率显著低于对照组(P<0.05)。结论 激光脉冲磁治疗仪治疗腰背肌筋膜炎可显著减轻局部疼痛感,疗效确切且复发率低,对患者生活质量提升有积极作用。
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关键词
腰背肌筋膜炎
激光脉冲磁治疗仪
中频电疗仪
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分类号
R686.3
[医药卫生—骨科学]
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题名农田灌溉水渠水利工程施工技术
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作者
游柔
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机构
广西湖大数字建设有限公司
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出处
《产城(上半月)》
2021年第6期260-260,共1页
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文摘
近年来,随着我国农村经济的进一步发展,农田水利工程已然成为了农村中的重要基础设施,尤其是农田灌溉水渠在农业活动中的作用不可替代,在一些相对干旱的地区,农田灌溉水利工程可以给农作物提供足够的水源保障。但因为农田灌溉水渠水利工程项目中的技术要求相对较高,为发挥此类工程的作用和效益,工程企业在参与此项工程的过程中,应加强技术管理和质量控制。基于此,本文重点探析了在农田灌溉水渠水利工程项目中的关键施工技术,具有一定的技术指导价值。
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关键词
农田灌溉水渠
水利工程
施工技术
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分类号
C
[社会学]
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题名基于模糊神经网络的中医诊断模型设计
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作者
游柔
曹立幸
陶巧利
陈浩
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机构
广州中医药大学医学信息工程学院
广东省中医院
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出处
《中文科技期刊数据库(全文版)医药卫生》
2024年第7期0183-0186,共4页
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基金
广东省中医药局科研项目(编号:20211119)
广东省自然基金项目(编号:2023A1515011109)。2024年广东省中医药健康服务与产业发展研究中心招标项目,“症病学说”核心理论本体研究,项目编号:2024ZDA02
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文摘
基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)算法和中医临床诊断方法,本研究构建了一个FNN的中医智能诊断模型,以探索中医四诊的推理思路。方法 采用FNN结合中医脾胃病诊断症状病例构建T-S FNN模型 结果 经实验验证,该模型训练集的准确率为83.81%,均方误差为41.22%,测试集的准确率为82.32%,均方误差为42.28%。证明模型在中医诊断方面表现较好。结论 该模型为中医医生提供有力支持,提高中医诊断的精确性和个性化治疗的实施。未来可进一步完善优化模型性能,提升智能诊断能力。
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关键词
模糊神经网络
脾胃病
中医诊断
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分类号
R241
[医药卫生—中医诊断学]
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