神经根型颈椎病应用针灸配合中药治疗效果

目的:分析神经根型颈椎病(CSR)患者治疗中,针灸结合中药的治疗效果。方法:选择80例CSR患者,摸球法分为两组,对照组、观察组各40例,对照组中药辨证治疗,观察组在此基础上增加针灸疗法,统计两组患者的临床结局。结果:治疗后两组相关指标相比,观察组症状积分较低,总有效率、颈椎活动度较高(P<0.05)。结论:CSR患者接受针灸联合中药治疗的效果显著,能有效提升患者的颈椎活动度,缓解患者不良症状。

腭裂儿童ABR表现的初步研究

目的 探索腭裂儿童听力受损情况及其听性脑干反应 (ABR)异常特征。方法 对 94例腭裂儿童进行ABR测试 ,并与正常对照组进行比较。结果 94例患儿 (188耳 )中 ,不同程度的听力下降共 15 0耳。患儿左耳ABR波Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ的峰潜伏期 (PL)分别为 2 14± 0 38、4 30± 0 41、6 2 0± 0 5 3ms ;右耳分别为 2 12± 0 39、4 2 9±0 44、6 2 1± 0 5 3。对照组左耳波Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ的峰潜伏期分别为 1 5 0± 0 13、3 74± 0 12、5 6 0± 0 15ms;右耳分别为1 6 0± 0 16、3 72± 0 13、5 6 2± 0 17ms。上述所有数据 ,患儿组与对照组比较 ,差异均有显著性 (P <0 .0 5 )。 <3岁的 2 8例听力下降的发生率为 94 6 % (5 3/ 5 6耳 ) ,中重度异常占 6 6 7% ;3～ 6岁的发生率为 77 0 % (5 7/ 74耳 ) ,6岁以上至 12岁的发生率为 6 9 0 % (4 0 / 5 8耳 ) ,3岁以后听力中重度异常仅占 33 3%。结论 腭裂组听力下降发生率高达 79 8% ;其ABR的特点为波Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波的峰潜伏期均延长 ;腭裂组年龄越小的 ,听力损害发生率越高 。

旅游者的行为研究及其实践意义

旅游者决策行为决定于感知环境和追求最大旅游效益,不同尺度地域上的旅游者行为特征也不相同。

激光点云深度学习的树种识别研究

针对激光雷达林业树种分类难以直接使用点云数据的问题,使用基于点云深度学习方法进行树种识别并提出PointNet-GS模型,无需将点云转为三维体素或二维图像,避免数据类型转换造成的特征丢失。以河北省塞罕坝机械林场的落叶松和白桦两个树种为研究对象。首先,将获取的点云数据进行数据预处理、单木分割,提取分割效果较好的单木作为样本;其次,将单木提取的样本进行几何下采样处理,保留更多局部特征便于网络模型学习;最后,将下采样处理的样本输入深度学习模型的网络,自动提取其高维特征进行学习,实现树种分类。实验结果表明,PointNet-GS树种分类精度达89.3%,Kappa系数为0.785,效果优于原始PointNet模型。

儿童氨基甙类抗生素中毒性耳聋听觉脑干反应

氨基甙类抗生素在临床各科中均被广泛应用,但在小儿中常有致聋的报道。我们通过检测96例应用这类抗生素后并发中毒性耳聋患儿的听觉脑干反应,探讨该类抗生素致聋的损害所在。

融于图像多特征的路面裂缝智能化识别

路面裂缝形状不规则复杂程度高。传统路面裂缝识别技术需要对路面图像进行复杂预处理工作进行识别,不能自动化对路面裂缝图像进行分类。为提高对路面裂缝识别精度和效率,将基于深度学习方法提出一种自动识别路面裂缝并能减少图像预处理工作量的方法。首先,将原始图像切割为小样本图像,根据图像多特征进行分类,各选取相同类型样本2000张图像构建数据集;其次,利用双线性内插法对裁剪后图像进行上采样,凸显图像特征便于神经网络学习;最后,使用深度学习神经网络对训练样本进行特征提取训练模型。实验结果表明:ResNet101模型评估指标均优于其他深度学习模型和机器学习模型,模型测试精度达0.898,Kappa系数为0.815。

哲学思潮对西方地理学发展的影响

近、现代科学的发展使许多学科逐渐脱离哲学而独立出来,同时还导致哲学的形而上学思辨性减少,由本体论研究向认识论和方法论转化。学科独立使该学科有可能作深入研究而得以发展。随着研究的深入,科学又逐渐表现出与哲学联系密切的倾向。这里最典型的是物理学。