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健康中国背景下数字适老化住宅空间设计科普展示设计研究
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作者 康子博 秦明宇 +1 位作者 高文萍 王远超 《河北画报》 2024年第18期100-102,共3页
随着健康中国战略的深入实施和人口老龄化问题的日益凸显,适老化住宅空间设计成为提升老年人生活质量的重要议题。文章首先梳理了数字技术与适老化设计的现状,分析了数字技术结合适老化住宅设计的现存问题,并提出了数字技术下的适老化... 随着健康中国战略的深入实施和人口老龄化问题的日益凸显,适老化住宅空间设计成为提升老年人生活质量的重要议题。文章首先梳理了数字技术与适老化设计的现状,分析了数字技术结合适老化住宅设计的现存问题,并提出了数字技术下的适老化住宅设计科普展示策略,包括以适老化设计知识普及为核心、数字技术赋能适老化住宅设计科普、数字技术助力适老化知识广泛传播等。最后,以数字适老化样板间科普平台设计为例,对数字适老化住宅空间设计科普展示的实施过程和效果进行了阐述说明,为适老化住宅设计领域的科普展示提供了新思路和方法,对于推动健康老龄化进程和提升适老化设计实践具有重要意义。 展开更多
关键词 健康中国 适老化设计 住宅空间 科普展示 数字技术
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输液反应评估不足,幼儿丧命 警惕简单操作的大风险
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作者 秦明宇 尚淑玲 《中国社区医师》 2010年第17期23-23,共1页
案例回放 患儿,女,7岁,因“发热、咳嗽3天加重”就诊于某社区卫生中心。门诊查体,患儿体温38.6℃,咽部红肿,咳清痰,心脏无异常,两肺呼吸音粗。诊断:流行性感冒。给予头孢曲松钠静脉注射。输液的过程中,患儿出现发冷、寒战... 案例回放 患儿,女,7岁,因“发热、咳嗽3天加重”就诊于某社区卫生中心。门诊查体,患儿体温38.6℃,咽部红肿,咳清痰,心脏无异常,两肺呼吸音粗。诊断:流行性感冒。给予头孢曲松钠静脉注射。输液的过程中,患儿出现发冷、寒战等症状,测量体温39.2℃, 展开更多
关键词 风险 操作 社区卫生中心 流行性感冒 头孢曲松钠 肺呼吸音 静脉注射 患儿
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YOLOv5与光流相结合的红外小目标检测算法 被引量:5
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作者 刘宝林 范有臣 +3 位作者 秦明宇 谢鹏飞 郭惠超 张来线 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期435-441,共7页
针对运动场景下红外小目标轨迹提取不准确的问题,提出采用YOLOv5与光流相结合的方法校正目标轨迹。首先YOLOv5网络,然后对比了LK和HS两种光流算法通过单样本K-S检验计算分布拟合度,构建Q-Q图得到平台真实运动量,最后结合YOLOv5校正目标... 针对运动场景下红外小目标轨迹提取不准确的问题,提出采用YOLOv5与光流相结合的方法校正目标轨迹。首先YOLOv5网络,然后对比了LK和HS两种光流算法通过单样本K-S检验计算分布拟合度,构建Q-Q图得到平台真实运动量,最后结合YOLOv5校正目标轨迹。实验结果表明,LK算法更适合红外图像光流值的提取,YOLOv5与光流相结合的方法在地/空背景下红外图像数据集检测准确率达到90%以上,损失率在0.02以下,对于区分真实和虚假小目标有着重要意义。 展开更多
关键词 YOLOv5 光流法 轨迹校正 红外小目标
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重庆大学通识人才培养效果的研究——以学生就业角度 被引量:2
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作者 陈舜奇 王泽 秦明宇 《中国商论》 2017年第23期189-191,共3页
现在的大学生锻炼能力多是为了满足自己的经济需求,提升自己的就业能力,本文着眼于重庆大学通识教育对大学生就业的影响,以提升通识教育培养人才的目的。通识教育是一种大学理念,也是一种人才培养模式。通识教育的目的是教授大学生基本... 现在的大学生锻炼能力多是为了满足自己的经济需求,提升自己的就业能力,本文着眼于重庆大学通识教育对大学生就业的影响,以提升通识教育培养人才的目的。通识教育是一种大学理念,也是一种人才培养模式。通识教育的目的是教授大学生基本、全面的社会常识,是帮助大学生建立一套完整的知识体系和框架,使大学生形成自己的价值观、世界观,更好地通过自己的常识和科学的思维方法独立思考。而当今大学生接受教育的目的是为了更好地就业,因此通识教育针对就业能力提高的研究就很有必要性。本研究以重庆大学接受在校学生为对象,主要通过问卷调查、访谈和统计分析等方法评价对重庆大学通识教育的效果。通过不同专业学生接受通识教育前后的收获和评价,对比就业效果以及经济需求,分析通识教育课程对于学生就业的影响,并提出一定的改进建议,提升大学培养人才的能力。 展开更多
关键词 学生就业 企业用人 改进建议 通识 人才培养
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距离选通成像在无人机识别分类中的应用
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作者 范有臣 刘宝林 +2 位作者 秦明宇 郭惠超 王明乾 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1571-1576,共6页
针对无人机夜间难以识别的问题,采用YOLOv5算法对无人机激光图像进行识别分类。首先对距离选通成像原理进行了说明,其次介绍了YOLOv5网络结构,然后建立了五种无人机激光图像数据集,最后使用YOLOv5的四种网络模型对数据进行训练。实验结... 针对无人机夜间难以识别的问题,采用YOLOv5算法对无人机激光图像进行识别分类。首先对距离选通成像原理进行了说明,其次介绍了YOLOv5网络结构,然后建立了五种无人机激光图像数据集,最后使用YOLOv5的四种网络模型对数据进行训练。实验结果得出,四种模型的准确率都是99.73%,损失率都在1%以内,同时,在YOLOv5s网络下五种无人机识别分类的平均识别率为96%、94.6%、95.2%、95.7%、95.4%,识别准确率较高。 展开更多
关键词 距离选通成像 YOLOv5 识别分类 无人机
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