浅析多传感器信息融合技术

本文介绍了多传感器信息融合的定义、原理、分类和结构,简要地叙述了多传感器信息融合的特点及其研究方向。

基于Bayes算法的态势评估

态势评估是决策级信息融合的重要过程之一,是决策制定的关键一步。在战争中,得到准确及时的态势分析和评估结果,对于决策者甚至战争的结局都有着深远的影响。文章在态势评估基本理论的基础上,将Bayes算法运用到军事实际中,并通过实例仿真进行分析和推断,得出态势评估的结果,为最终决策提供了依据。

手术室敏感指标构建对手术患者感染发生率的影响

目的探讨手术室敏感指标构建对手术患者感染发生率的影响。方法以我院2016年1月-2018年4月106例手术患者为研究对象,其中2016年1月-2017年2月的53例患者纳入对照组,施行常规护理; 2017年3月-2018年4月的53例患者纳入研究组,根据对照组患者发生感染的状况及原因等进行分析,并制定出手术室发生感染的敏感指标;对比两组患者指标监测合格率、风险事件发生状况、感染发生率。结果研究组各方面指标检测合格率均明显高于对照组(P<0. 05);研究组各类风险事件发生率明显低于对照组(P<0. 05);研究组患者感染发生率(1. 9%)明显低于对照组(13. 2%)(P<0. 05)。结论手术室敏感指标的构建能够提升各项指标的监测合格率、减少了风险事件的发生及患者发生感染的机率。

基于云计算和物联网的智慧校园研究

随着时代的进步和信息技术的飞速发展,高校教育信息化建设也上升了一个新台阶。尤其是云计算与物联网等技术的出现,为智慧校园建设创造了有利的条件。在进行智慧校园建设时,如果想要充分发挥云计算与物联网的优势,那么就要改变以前传统校园系统存在的不足,让数据处理、智能感知等功能真正得到实现,从而促进智慧校园建设的发展。

手术室护理结合术中神经电生理监测技术对脊柱不稳患者术后疼痛及并发症的影响

【目的】探讨手术室护理结合术中神经电生理监测技术在脊柱不稳患者中的应用价值。【方法】选择2020年1月至12月我院收治的脊柱不稳患者106例,按随机数字表法分为两组,各53例。对照组予以常规护理,观察组采取手术室护理结合术中神经电生理监测技术,观察至患者出院。对比两组心理状况、术后疼痛程度、并发症发生情况。【结果】观察组干预后焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评分及并发症发生率低于对照组,术后疼痛程度轻于对照组(P<0.05)。【结论】手术室护理结合术中神经电生理监测技术能够改善脊柱不稳患者不良情绪,减轻术后疼痛,减少并发症的发生。

手术室护理干预对甲状腺手术患者心理状态及生命体征的效果

探究确诊甲状腺疾病并行外科手术的手术室护理效果,重点分析两种不同类型的手术室护理方案,1为手术室护理干预,2为手术室常规护理。方法 对象是106例,均在甲状腺外科就诊,以外科手术为治疗方案,但进行护理研究,参参与者最早2022.1入院,最晚2022.12入院,为进一步明确护理效果设置两组并提供不同护理方案,组别1以手术室护理干预为方案,患者共53例,是观察组;组别2以手术室常规护理为方案,患者共53例,是对照组。结果 心理状态共两项,均为评分;生命体征共三项,均为指标;均在干预前比较一次、。干预后比较一次,结果存在一定一致性,第一个时间组别是(P>0.05),第二个时间组别是观察组低(P<0.05)。疼痛症状共一项,是评分,于4个时间展开比较,结果是手术前组别(P>0.05),手术后三个时间观察组低(P<0.05)。满意度共一项,是指标,观察组大(P<0.05)。结论 甲状腺疾病且行外科手术患者需配合完成手术室护理工作,充分发挥手术室护理干预效果,心理状态、生命体征与疼痛症状改善显著,满意度显著提高。