复杂系统测试性设计与故障诊断策略研究进展

测试性设计是提高系统可靠性、安全性、维修性、保障性的重要前沿技术,决定了系统故障检测率和隔离率,直接影响系统的维护(测试)成本。系统测试性设计包含结构化设计、模型化设计、数据驱动设计等多种设计策略。其中,数据驱动设计于近年逐渐兴起并成为重要发展方向之一,该类方法通过对系统测试与故障之间的关系进行建模,依据测试结果进行故障推理,形成故障诊断方案。首先,简要回顾了系统测试性设计的发展历程;其次,重点介绍了测试性设计的研究进展,分析总结了结构化、模型化、数据驱动3类测试方案;然后,介绍了测试性诊断策略构建,根据测试方案中的建模方法确定诊断策略的构建技术,并总结归纳了每类技术的研究特点和适用性;最后,探讨了当前复杂系统测试性设计面临的挑战性问题和可能的未来研究方向。

诊断性习作教学策略探究

针对学生习作中发现的具体问题，采取有效的解决方法，是诊断性习作教学策略研究的重要课题。产生习作问题最为普遍的原因是许多学生缺乏情感体验、缺欠习作规律、缺失练笔机会和缺少语言积累。要破解以上难题，不妨从资源的挖掘、时机的把握、知识的渗透、分类型的实践等与学生习作相关的几个要素和阅读、练习、交流、修改等教学环节入手，以不断提高学生的习作水平。

多模态影像融合在颅底肿瘤的诊断、治疗中的应用价值

目的探讨多模态影像融合在颅底肿瘤的诊断、治疗中的应用价值。方法 9例颅底肿瘤术前均行DynaCTA检查及MRI薄层(2 mm)增强扫描检查,将多组影像数据输入工作站,采用"双容积重建"技术进行脑血管及MRI的影像融合,通过静态及动态融合影像观察肿瘤与脑结构、血管及颅骨的毗邻关系,并对肿瘤的诊断、手术治疗及预防血管并发症进行分析。结果 9例均获得满意的影像融合、具有很好的空间一致性,在一张影像上可以清晰显示病变及其周围脑结构、血管及颅骨解剖关系,提高精准性诊断,并应用于指导治疗策略、设计手术划及预防并发症。9例均恢复满意出院。结论多模态影像融合对提高颅底肿瘤的诊断精准性、提高肿瘤全切除率、降低病死率和残疾率效果肯定,对血管损伤并发症治疗疗效肯定。

素质的课堂评量与有效教学

具素质的课堂学习评量策略可以提升教学效能，达致适时的真实性教学回馈。传统的标准化课堂纸笔试评量模式存在弊点不少，但配合教学的开放式题型设计，改良的纸笔试也可以考量、以至提升学生的高层次思考能力。