基于时移和片组注意力融合的双流行为识别网络

基于深度学习的行为识别算法往往由于复杂的网络设计而难以在实际应用中达到快速、准确的识别效果.针对以上情况,提出一种轻量型的基于时移和片组注意力融合的端到端双流神经网络模型.算法在RGB与光流分支网络中,采用时间稀疏分组随机采样策略实现长时程建模,利用时移模块在时间维度上置换部分通道从而结合邻帧信息来提升时序表征能力,同时通过多路径及特征图注意融合的片组注意力模块提升网络的识别性能.实验表明,模型在行为识别公共数据集UCF101及HMDB51上分别达到了95.00%和72.55%的识别准确率.

正念减压疗法对手术室护士主观幸福感及知觉压力的影响

目的探讨简易版正念减压训练对手术室护士主观幸福感及知觉压力水平的影响。方法采用随机数字表法在我院手术室选取在职护士74人,将其随机分至干预组和对照组各37例,两组护士均进行日常工作,干预组在此基础上采用简易版4周的正念减压训练。在干预前(T1)、干预后(T2)和干预后3个月(T3)采用总体幸福感量表(GWB)和知觉压力量表(CPSS)评价手术室护士主观幸福感和知觉压力水平。结果重复测量方差分析结果显示两组护士在GWB和CPSS得分上,存在组间效应、时间效应和交互效应(P<0.05)。结论简易版正念减压训练适合医院护士人群,通过练习能够有效提升主观幸福感,降低压力水平,促进身心健康。