山东省高校临床实习护生工作准备度的潜在剖面分析及其影响因素

目的:探讨山东省高校实习护生工作准备度现状,分析不同类别护生工作准备度的潜在特征差异,并分析其影响因素,为制定针对性的工作准备度干预方案提供参考。方法:2023年9月—10月,采用一般人口学资料调查表、工作准备度量表、反馈寻求行为量表对山东省不同地区1 478名实习护生进行调查,并对工作准备度进行潜在类别分析。结果:1 478名实习护生工作准备度可分为低准备度组(26.05%)、中准备度组(41.88%)、高准备度组(32.07%)3个类别。与高准备度组比较,女性、反馈寻求行为越低,越容易进入高准备度组;与高准备度组比较,女性、本科学历、反馈寻求行为越低,越容易进入中准备度组;与中准备度组相比,寻求反馈行为越少越容易进入低准备度组。结论:山东省实习护生工作准备度水平可分为3类,护理管理者可根据不同类型实习护生的临床特征,提高实习护生反馈寻求行为,从而提升实习护生的工作准备度。

Feedback Scale因子对Burris型相对重力仪观测成果的影响

对3台Burris型重力仪系统中的feedback scale因子对相对重力测量成果的影响进行测试分析和研究。结果表明,feedback scale因子值与Burris型重力仪读数线性相关,且线性系数与FBK改正值有关。若feedback scale因子值产生等比例的变化,FBK改正值越大,仪器读数的变化越大。在feedback scale因子值增加时,FBK改正值的正负符号决定仪器读数变化的方向。在重力值差仅有17 mGal的测段上测量时,3台Burris型重力仪基本相同的feedback scale因子变化量,得到的不同重力值差最大可相差0.140 mGal。当同一台仪器在FBK改正值分别为-14.7 mGal和2.2 mGal的2个测点进行测量时,若feedback scale因子值变化2%,测量所得重力值差的变化超过0.300 mGal。

宁夏数字适老化家庭反哺问题调研分析

在人口老龄化和数字经济快速发展的双重背景下,老年群体的生活质量受到了社会各界关注,数字适老化家庭反哺问题成为关注的焦点。文章通过调研宁夏地区数字适老化家庭反哺现状与问题,构建了Logistic模型,分析了影响宁夏数字适老化家庭反哺的主要因素,最后提出了推进宁夏数字适老化发展的对策及建议。

深度融合内容和隐式反馈的跨域推荐算法

针对现有的大多数跨域推荐方法仅仅使用了源域的评分信息和部分辅助信息,并未充分使用包括隐式反馈信息在内的其它辅助信息,文中提出了一种融合多种辅助信息的跨域推荐算法,以充分使用隐式反馈信息和内容信息来提升跨域推荐方法的性能.在对堆叠降噪自动编码器(stacked denoising autoencoder,SDAE)进行扩展的基础上,结合矩阵分解(matrix factorization,MF)方法,同时融合了源域的评分信息、用户和项目的内容信息以及隐式反馈信息,丰富了用户和项目潜在特征的语义信息.采用基于密码本的知识迁移方法和非完备正交非负矩阵三分解方法,设计了适用于评分信息和多类型辅助信息综合运用的跨域协同过滤框架.实际数据集上的实验结果表明,该方法在改善推荐性能,减少用户厌恶推荐结果方面有着良好的效果.

农机装备电控液压提升系统变权重因子自适应控制研究

针对传统大马力拖拉机电液提升系统控制精度不足的问题,提出利用多个反馈参数进行综合调节的控制方案,通过对不同的反馈控制方式进行权重划分,可综合各反馈控制的优势以实现多性能平衡的目的。另外,考虑到常规控制的权重因子固定不可变的问题,提出权重因子基于反馈信号的自适应变化控制方案,利用3种反馈信号与设定值的偏差进行权重因子的增量调节,使得权重因子能更好地满足性能参数的变动,分别设计了3个权重因子的自适应控制规则和对应控制器的输入输出参数。选用犁耕深度、牵引力、滑转率作为控制性能的评价指标对无反馈控制、力位综合控制以及所提自适应控制进行对比,结果表明:所提控制方法的犁耕深度均匀性较高,牵引力和滑转率数值较小,且变化范围明显小于其他2种控制方式;在提高犁耕均匀性的同时也提高了燃油经济性,并降低了悬挂系统的冲击效应。

雷达动目标显示对消器性能分析

基于动目标显示对消器模型,着重分析递归三次对消器前馈和反馈支路参数对动目标显示性能的影响;仿真对比不同对消器系数对凹口宽度、通带平坦度和改善因子等性能的影响;结合仿真实验进行验证。仿真结果表明递归三次对消器能够获得更优的通带平坦度,有利于提高待检测信号的信噪比。

高成品率大耦合因子DFB激光二极管芯片设计与制备

设计并制备了一种基于相移光栅的大耦合因子分布反馈(DFB)激光二极管芯片,解释了相移光栅在大耦合因子下实现芯片高成品率的机理。采用传输矩阵法模拟了不同耦合因子下随机相位对均匀光栅和相移光栅激光二极管芯片单模特性的影响,发现对于常规均匀光栅DFB结构,随着耦合因子的增加,芯片阈值增益差会明显降低,从而降低芯片单模成品率;而相移光栅DFB结构在不同耦合因子下,芯片阈值增益差并没有明显变化,仍能够保证比较高的单模成品率。采用电子束光刻制作了1/4波长相移光栅和均匀光栅并进行了对比,最后制备出大归一化耦合因子(κL=2.1)的相移光栅DFB激光器二极管芯片。测试统计数据显示,与均匀光栅激光二极管芯片相比,新型相移光栅DFB激光二极管芯片成品率明显高,达70%以上。与常规归一化耦合因子(κL≈1.2)DFB激光二极管芯片相比,在宽温(-40~95℃)下,新型大耦合因子激光二极管芯片的光谱单模特性更稳定,同时具有更低的阈值电流,在低工作电流(30 mA)下,芯片的-3 dB带宽大于18 GHz,满足传输速率为25 Gbit/s的高速传输协议要求。

RandWPSO-LSSVM optimization feedback method for large underground cavern and its engineering applications

According to the characteristics of large underground caverns, by using the safety factor of surrounding rock mass point as the control standard of cavern stability, RandWPSO-LSSVM optimization feedback method and flow process of large underground cavern anchor parameters were established. By applying the optimization feedback method to actual project, the best anchor parameters of large surge shaft five-tunnel area underground cavern of the Nuozhadu hydropower station were obtained through optimization. The results show that the predicted effect of LSSVM prediction model obtained through RandWPSO optimization is good, reasonable and reliable. Combination of the best anchor parameters obtained is 114131312, that is, the locked anchor bar spacing is 1m × 1 m, pre-stress is 100 kN, elevation 580.45-586.50m section anchor bar diameter is 36.00 mm, length is 4.50 m, spacing is 1.5m × 2.5 m; anchor bar diameter at the five-tunnel area side wall is 25.00 mm, length is 7.50 m, spacing is 1m × 1.5 m, and the shotcrete thickness is 0.15 m. The feedback analyses show that the optimization feedback method of large underground cavern anchor parameters is reasonable and reliable, which has important guiding significance for ensuring the stability of large underground caverns and for saving project investment.

教师书面纠正反馈中学生的学习投入及影响因素的研究

本研究探讨非英语专业学生在英语写作中对教师书面纠正反馈的行为投入、认知投入、情感投入之间的关系及影响学习投入的因素。研究发现:(1)行为投入、认知投入和情感投入存在显著的正相关关系,情感投入和认知投入是行为投入的重要预测因子,而行为投入和认知投入互为主要预测因子。(2)影响教师书面纠正反馈学习投入的个人因素主要有:学习动机、写作水平、性别差异;父母的教育背景是影响学习投入最重要的情境因素。(3)这些因素对学习投入各维度的影响既存在一致性,也有矛盾性。

改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法

针对黏菌算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最小值的问题,提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度,引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子;考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,引入改进的人工蜂群搜索策略,提高算法跳出局部最小值的能力.利用8个标准测试函数以及部分CEC2014测试函数对改进算法进行寻优性能测试,并加入基准测试函数的Wilcoxon秩和统计检测,仿真结果表明,改进的算法具有很好的鲁棒性.

融合用户感知和多因素的兴趣点推荐

针对传统的基于协同过滤的兴趣点(POI)推荐方法存在数据稀疏问题和现有工作往往单纯利用上下文信息却没有合理平衡各因素的作用影响的问题,提出融合用户感知和多因素的兴趣点推荐模型(UPMF).为基于用户感知的隐式建模提取用户相似性以丰富用户表示,并利用序列、地理和社交等上下文信息构建用户感知协同影响的POI推荐模型,缓解数据稀疏问题.设计新颖的用户感知的融合策略(UPIS),在基于用户感知的同时合理利用各种上下文信息挖掘用户的动态偏好.提出基于分段的活动区域选择算法针对不同活动区域对用户的影响进行建模.实验结果表明,与其他流行的POI推荐方法相比,UPMF在准确率、召回率和归一化折损累计增益(NDCG) 3个评价标准上都有一定程度的提高.在Gowalla和Yelp数据集上,UPMF模型的NDCG@10比SUCP的分别高12.77%、7.24%.

基于Hamilton系统理论的直流配电系统镇定控制

随着分布式发电及电动汽车的大规模接入,直流配电系统中的随机因素日益增加,直流源荷设备的随机性扰动以及交流线路参数、滤波电容参数的不确定性都会影响到系统的稳定性。建立了直流配电系统随机动态模型,提出了基于Hamilton系统理论的随机稳定控制方法,设计了预反馈控制律及镇定控制器,搭建了仿真及实验系统,并对比了加入镇定控制器前后的系统动态特性及稳定性,仿真和实验结果表明,所设计的镇定控制器能够抑制随机扰动产生的振荡现象,提高系统的动态特性及稳定性。

反馈非线性系统随机梯度辨识算法及其收敛性

反馈非线性受控自回归系统是由前向通道的受控自回归模型和反馈通道的静态非线性构成,这类系统经过参数化后得到双线性参数辨识模型.本文通过对辨识模型中双线性参数乘积项进行分解,基于梯度搜索原理,提出了反馈非线性系统的随机梯度辨识算法.为了改善随机梯度算法的收敛速度,引入遗忘因子,文章给出了遗忘因子随机梯度算法,利用随机过程理论,建立了随机梯度算法的参数估计收敛定理,证明了算法的收敛性.最后,通过数值仿真验证了算法的有效性.

基于前馈-反馈的变权重路径跟踪控制方法

为改善纯追踪算法在车辆中低速时对曲率变化大的路径进行跟踪存在较大跟踪偏差的问题,提出一种基于前馈与反馈的变权重路径跟踪控制方法。前馈和反馈分别采用纯追踪算法与前轮反馈控制算法以求解前轮转角。采用模糊控制,以横向偏差与方向偏差为输入,权重因子为输出。据权重因子分配两前轮转角占比。将提出的控制方法与权重因子固定模型及引用文献的模型进行仿真对比,结果表明,该控制方法能有效改善路径跟踪性能。

基于Setwise排序的深度输入感知因子分解机

SetRank是一种新颖的Setwise贝叶斯协同排序模型,能够以更贴合实际场景的方式对隐式反馈的数据进行建模。然而,SetRank中只考虑了协同信息,缺乏对内容信息的有效利用。为解决上述问题,首先提出了一种基于Setwise排序的因子分解机模型SRFMs,借鉴SetRank中的Setwise排序解决隐式反馈中的负样本缺失问题,选择因子分解机作为预测器来建模内容信息,从优化项目排序的角度出发建模用户偏好;接着,为改进标准FM中固定特征表示以及缺少高阶特征交互的缺点,受IFM启发,提出将输入感知与深度神经网络相结合,融入SRFMs从而构建出SR-DIFM模型;最后,在2个真实数据集上进行了实验,结果表明,所提出的模型在解决隐式反馈场景下推荐问题的同时,可以更好地利用用户和项目的内容信息,从而获得更高的推荐准确率,在HR、NDCG和mAP等客观指标上都优于其他模型。

一种改进型共源-共栅-共漏有源电感

在传统共源-共栅-共漏(CS-CG-CD)有源电感的基础上,提出一种改进型有源电感。在负跨导器的CG晶体管与正跨导器的CD晶体管之间引入带有并联电阻的第一反馈回路和具有小尺寸晶体管的第二反馈回路;另外,在负跨导器的CS晶体管与正跨导器的CD晶体管之间引入调控支路;最终,通过不同模块的相互配合及其他三个外部调控端电压的联合调节,实现了对电感性能的两种重构:1)在同一频率下取得高的Q峰值且Q峰值相对L值可大范围独立调节;2)在不同频率下取得高的Q峰值且Q峰值保持基本不变。验证结果表明,在频率5.81 GHz下,Q峰值可从1132调谐到15491,调谐范围高达1268.5%,而电感值在7.65~7.67 nH之间变化,变化率仅为0.26%;在频率5.72 GHz、7.12 GHz和7.93 GHz下,分别取得了1274、1317和1310的高Q峰值,Q峰值变化率仅为3.38%,同时分别取得了大的电感值7.62 nH、8.08 nH和8.81 nH;有源电感的直流功耗约为38.61 mW。

书面纠错反馈对汉字书写习得的影响及原因

本文以83名全英文授课专业的来华留学生为研究对象,通过“前测—即时后测—延时后测”实验和访谈,考察不同类型的书面纠错反馈对留学生汉字书写习得的影响差异及原因。实验结果表明:(1)直接和间接两种类型的书面纠错反馈均能有效促进学习者的汉字书写习得,优于无反馈方式;(2)不同类型的反馈方式对于学习者的汉字书写习得影响效果不同,直接反馈对汉字书写的帮助最为有效;(3)时间影响反馈效果,反馈对学习者汉字书写习得的影响随着时间推移逐渐减弱。通过对5名学习者的访谈发现,学习者汉字元知识、汉字信念以及汉字错误类型均会影响书面反馈的效果。汉字教学应加强汉字元知识传授,尽量使用直接反馈,并且在教学中始终穿插汉字书写的讲授以巩固和提高汉字学习成果。

基于用户隐式反馈和信任度的隐语义模型推荐算法

针对传统隐语义模型(Latent Factor Model,LFM)算法只是单一使用用户对物品的评分矩阵信息来进行预测评分,对于用户和项目之间存在隐含信息并未利用,导致个性化推荐精确度很低。为了处理这个问题,设计结合用户隐式反馈和信任关系的推荐算法BI-Trust-LFM,利用用户行为中包含的隐式信息来替代用户属性,但是用户行为信息存在稀疏性,所以通过改进信任关系来更进一步进行个性化推荐。实验表明,该算法可以提高推荐系统的预测评分准确度,同时改善个性化推荐精准度。

煤矿井下群机器人高效任务分配算法

松散型合作群机器人系统在现阶段煤矿辅助机器人作业中具有广泛应用前景。但松散型合作群机器人系统的任务分配过程未向划分过程进行反馈,导致任务划分与分配过程高效性与合理性不足。针对该问题,提出一种基于改进型鲁宾斯坦协商策略的煤矿井下群机器人高效任务分配算法。根据群机器人系统任务划分与分配过程的多方博弈特点,将鲁宾斯坦协商策略由双方博弈向多方共同博弈方向延伸,提出多方协商博弈的“出价-讨价-还价”规则。从机器人个体执行能力与任务执行情况差异的角度出发,提出基于机器人个体单位时间任务完成量的折扣因子计算方法,以及基于各分配周期任务执行情况的任务完成状态反馈参数模型,以实现任务的动态划分与分配。通过3组机器人合作执行煤矿矿区的整体监测任务,对算法性能开展实验验证,结果表明:(1)算法3(采用改进型鲁宾斯坦协商策略)的任务划分与分配效率较算法1(将每组无人机数量与运行速度乘积的比例直接作为3组无人机任务划分与分配的标准)、算法2(使用多方共同协商的鲁宾斯坦协商策略,但不考虑任务完成状态反馈参数)分别提升了30.10%,18.29%。(2)基于算法3的3组无人机执行任务的平均最大时间差为42 s,较算法1、算法2分别优化了77.66%,65.29%,这是由于算法3通过引入任务完成状态反馈参数,及时对任务参与方的任务执行过程进行评估,将任务的分配和执行过程向任务的划分阶段进行反馈,使任务的划分与分配更加准确。

基于结构方程模型的护士工作繁荣影响因素分析

目的 了解护士工作繁荣现状及其影响因素,为制定有效的干预措施提供参考。方法 便利选取合肥市4所三甲医院269名护士为研究对象,采用一般资料调查表、工作繁荣量表、心理资本量表、工作重塑量表、上级发展性反馈量表进行问卷调查。结果 护士的工作繁荣条目总分为(51.65±10.24)分,工作繁荣与心理资本、工作重塑、上级发展性反馈呈正相关(均P<0.05)。上级发展性反馈可直接影响工作繁荣(β=0.287),亦可通过工作重塑、心理资本间接影响工作繁荣(间接效应占总效应的61.32%)。结论 护士工作繁荣处于中等水平,医院管理者可以考虑从促进上级发展性反馈、提升护士工作重塑和心理资本水平方面着手,提高护士的工作繁荣水平。