基于中医体质辨证的护理干预对剖宫产术后初产妇的影响

目的:探讨基于中医体质辨证的护理干预对剖宫产术后初产妇的影响。方法:选取2022年1月1日~2023年9月30日收治的60例行剖宫产术初产妇为研究对象,随机分为研究组和对照组各30例,对照组给予常规护理,研究组在此基础上实施基于中医体质辨证的护理干预;比较两组干预前后心理弹性量表(CD-RISC)、情绪状态评估量表(POMS)、正性与负性情绪量表(PANAS)、自我护理能力测定量表(ESCA)、简明健康状况调查问卷(SF-36)评分,恢复进程指标,泌乳功能指标,满意度。结果:干预后,两组CD-RISC、正性情绪、ESCA、SF-36评分高于干预前(P<0.05),且研究组高于对照组(P<0.05);干预后,两组POMS、负性情绪评分低于干预前(P<0.05),且研究组低于对照组(P<0.05);研究组恢复进程指标及泌乳功能指标均优于对照组(P<0.05),满意度高于对照组(P<0.05)。结论:基于中医体质辨证的护理干预可改善初产妇剖宫产术后心理状态,缩短恢复进程,提高泌乳功能和自我护理能力,提升产妇生活质量和满意度。

分治策略下的代价敏感属性选择回溯算法

代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据数据集规模自适应调整参数,并按参数大小拆分数据集,降低问题规模,以提高经典回溯算法的执行效率。针对较大规模数据集的实验结果表明,与经典的回溯算法相比,改进算法在保证效果的同时至少提高20%的运算效率;与启发式算法相比,改进算法在保证效率的同时取得了具有更小总代价的属性集合,可应用于实际问题。

基于误差数据的最小代价属性选择分治算法

最小代价属性选择是数据挖掘的重要问题之一,问题的优化目标是得到总代价最小的属性子集.在实际数据的获取过程中,测量误差是不可避免的.基于测量误差,目前已有一些相关的最小代价属性选择方法.但这些方法存在效率上的问题,特别是对大规模数据集.为解决这一关键问题,提出一种基于误差数据的最小代价属性选择分治算法.该算法将数据集按列拆分为若干个互不相交的子数据集,实现对各子数据集的求解,分而治之.对于不同规模的数据集,其子数据集的大小及总个数并非固定不变,而是根据各数据集的规模自适应设定的.该算法通过拆分数据集来降低问题规模,有效地提高了计算效率.对6个不同规模UCI数据集的实验分析表明该算法的有效性,与经典回溯算法相比,该算法的效果相当但效率至少提高了30%,更能适应实际问题的需要.

数据库中间件技术及其应用

本文介绍了数据库中间件技术的提出、工作原理及其优点;重点介绍了几种常用的数据库中间件技术的概念和组成原理;并利用Delphi实现其应用.

自适应遗传算法在流水车间优化调度中的应用

针对流水车间的优化调度问题,本文设计一种自适应遗传算法,可以根据个体的特征值自动调整其交叉概率和变异概率,并用两个经典算例对其有效性进行验证。仿真实验表明,该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,具有一定的工程应用价值。

内逆P-信息迭代智能伪装与还原

逆P-集合是改进P-集合得到的一个新的数学结构,由内逆P-集合和外逆P-集合构成,具有动态特性.利用内逆P-集合和逆P-推理,给出内逆P-信息迭代智能伪装的概念,内逆P-信息迭代智能伪装生成,得到内逆P-信息迭代智能伪装的还原—辨识.同时,利用这些结果,给出内逆P-信息迭代智能伪装与还原在信息安全传递中的应用.

含氮芥和蒽环的新型α,β-不饱和酮的合成、表征与抗肿瘤活性

为获得含氮芥和蒽环的α,β-不饱和酮衍生物及其体外抗肿瘤效果,结合Vilsmeier-Haack反应和羟醛缩合反应合成了两种新型含氮芥和蒽环的α,β-不饱和酮(1a和1b),其结构经^(1)H NMR、^(13)C NMR、 MS(ESI)和紫外和荧光光谱表征。采用MTT法检测了1a和1b对肺癌细胞A549、肾癌细胞786-O、宫颈癌细胞Hela和乳腺癌细胞MDA-MB-231增殖的抑制活性;采用细胞划痕实验检测了1a对Hela细胞转移的影响;采用流式细胞仪(PI染色)检测了1a对Hela细胞周期的影响。结果表明:1a和1b对4种肿瘤细胞均有良好的抗增殖活性,其中1a的活性略高于1b;1a能有效抑制Hela细胞转移,并使Hela细胞周期阻滞在S期。

数据结构课程教学研究

本文分析了数据结构教学中存在的问题,从教学内容、教学方法和实践教学等方面进行教学改革和研究。实践结果表明,该方案有助于提高学生的能力和教学效果。

多代价下的代价敏感属性选择算法比较

代价敏感属性选择在数据挖掘和机器学习中起着关键性作用,代价敏感属性选择问题是经典属性选择问题的自然扩展,已成为越来越多学者的研究热点之一.首先给出多代价下代价敏感属性选择问题的数学模型,然后介绍现有的有代表性的四种代价敏感属性选择算法,最后在四个UCI数据集上进行实验,对四种代价敏感属性选择算法的效果和效率进行比较分析.

基于LabVIEW的管道缺陷检测设计的研究

基于管道缺陷检测机器人的实际工作环境需求,提出了一种基于Lab VIEW作为上位机的管道缺陷检测系统。在该系统中利用VISA函数配置连接端口,使用程序结构构建机器人的运动控制窗口,进而对管道机器人实现控制采集管道内部图像信息。把管道内壁图像信息回传到上位机,在Lab VIEW软件上通过MATLAB Script节点连接MATLAB采用双边滤波、图像增强算法对图像进行预处理,再采用Canny算子算法进行图像识别。基于Lab VIEW构建的该管道缺陷检测系统操作方便易于控制,且能实时检测管道内部缺陷以及观测管道机器人的运行状态。经过研究实验表明,以Lab VIEW作为开发平台进行管道缺陷检测,能使程序可视化方便调整与检验,而且具有速度快且方便易实现的特点。

基于属性析取扩展-收缩的逆P-信息融合

逆P集合是由内逆P-集合XF与外逆P-集合XF构成的集合对,或者(XF,XF)是逆P-集合,逆P集合具有动态特征,是一类动态信息系统的数学表示。针对信息融合问题,利用逆P-集合,给出逆P-信息融合的属性析取扩展-属性析取收缩概念、特征、定理。最后,用实例验证了所提出理论的有效性。

改进的DBSCAN空间聚类算法研究

DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果.

地方高校应用型软件工程专业人才培养探析

本文从地方高校软件工程专业人才培养的实际出发,分析了我国软件产业人才的需求现状,以及现阶段软件工程专业人才培养方面存在的问题,进而探索应用型软件工程专业人才培养的对策,提出人才培养模式改革的相关建议。

钣金冲压工艺原理及优化研究

随着制造业的发展和进步,钣金冲压工艺逐渐成为工业生产中不可或缺的一部分。钣金冲压工艺是制作钣金零件的常用方法,其优化可以提高生产效率,降低成本,同时提高产品的质量。本文综述了钣金冲压工艺的相关研究进展,重点介绍了钣金冲压工艺优化的方法。同时,本文还探讨了钣金冲压工艺优化对于提高生产效率的作用,分析了工艺参数优化对生产效率的影响,并探讨了在实际生产中应用钣金冲压工艺优化技术所需的条件和方法。综合分析表明,钣金冲压工艺优化对提高生产效率和优化制造流程具有重要的意义。

新媒体背景下计算机网络应用专业课程建设策略

信息化的高速发展,使得计算机网络应用前景广阔。而新媒体是一种更新迭代特别快的科技手段,在新媒体背景下计算机网络应用教学也应当紧随时代,使学生的计算机应用能力得以提升。在新媒体的背景下,计算机网络专业的课程教学更加多样化、趣味性。为使计算机网络应用课程能够在新媒体的支撑下更好发展,本文通过分析新媒体教学中的重要性和新媒体技术教学现状,继而提出一些可供计算机网络应用教师参考的可行之策。

面向Android平台的软件测试模型研究

随着移动互联技术的发展,移动终端设备已深入人们生活的各个领域。移动终端应用软件的普及,使得人们对其质量的重视日益提高。笔者基于Android平台,提出实体配对测试模型。模型以黑盒测试方法为基础,结合实体模型和网络模型的特点,从实体属性、实体间关系和实体功能组合配对三方面进行综合考虑。并给出了模型的建立过程,以手机优化大师软件为例进行建模实验。实验结果表明,实体配对测试模型是一种高效的移动终端应用软件测试模型,能对移动终端应用软件的功能进行全面测试。

动态误分类代价下代价敏感属性选择分治算法

代价敏感属性选择问题的目的是通过权衡测试代价和误分类代价,得到一个具有最小总代价的属性子集。目前,多数代价敏感属性选择方法只考虑误分类代价固定不变的情况,不能较好地解决类分布不均衡等问题。而在大规模数据集上,算法效率不理想也是代价敏感属性选择的主要问题之一。针对这些问题,以总代价最小为目标,设计了一种新的动态误分类代价机制。结合分治思想,根据数据集规模按列自适应拆分各数据集。基于动态误分类代价重新定义最小代价属性选择问题,提出了动态误分类代价下的代价敏感属性选择分治算法。通过实验表明,该算法能在提高效率的同时获得最优误分类代价,从而保证所得属性子集的总代价最小。

体态律动教学法在小学低年级音乐教学中的应用

音乐是小学教育体系的重要组成内容,音乐课程的教学质量会对小学生成长及发展造成直接影响。体态律动是世界著名的音乐教学方法,在小学低年级音乐教学中,教师应考虑学生年龄特征,灵活应用体态律动教学法,切实发挥其作用,从而促进音乐教学效果的提升。文章简要分析了体态律动教学法的概念及小学低年级音乐教学中运用体态律动教学法的价值,并从课堂导入、乐理知识、音乐节奏、音乐结构及创编活动五个方面分析体态律动教学法的应用策略。

基于灰色模型与时间序列的油井产量长短期分类预测

为解决单井产量在试采及稳产期预测计算方法精度不足、计算效率较低、适用范围较小的问题,提出一种将预测模型划分为短期产量和长期产量的分类预测方法。短期产量预测在灰色预测模型GM(1,1)的基础上,针对短期生产环境的变化增加产量转换的参数修正,并对模型的离散过程进行优化,从而弥补灰导数离散过程的偏差;对于长期产量预测,采用时间序列的方法,结合BP神经网络以及短期采样特征值的提取结果,对累积产量数据进行建模和预测。利用2018~2020年多个油井的产量数据信息,进行模型训练、预测和比对,针对模型预测结果进行精度分析。结果表明,长期预测模型预测结果的平均相对误差为0.0914,短期预测模型预测结果的平均绝对误差为0.1187,计算精度高于传统ARIMA算法的平均相对误差0.1566,可满足实际工况需求,为油井产量的预测提供了一种新方法。

电子商务对会计的影响及电商会计人才培养探讨

新时期电子商务发展打破时空限制,会计工作质量及效率大大提升。同时,电商发展对传统会计工作造成较大挑战。对电商和会计原则、“四大基本假设”等进行详细分析,结合教学实践,分析电商会计人才培养问题,旨在推动电商会计人才科学培养。