APIE培训模式在高级新手护士核心能力培养中的应用

目的:探讨APIE培训模式在高级新手护士核心能力培养中的应用效果。方法:选取本院185名规范化培训护士作为研究对象,将2019年7月—2020年6月规范化培训护士作为对照组(n=96),2021年7月—2022年6月规范化培训护士作为观察组(n=89)。对照组采用常规教学方法进行培训,观察组在对照组的基础上实施APIE培训教学模式,分析比较两组护士的综合能力、理论与技能考核成绩、培训满意度、护理不良事件发生率情况。结果:观察组综合能力得分、理论与技能考核成绩、培训满意度均优于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:应用APIE培训模式对高级新手护士核心能力培养取得较好的效果。

APIE导引模式在儿童血液科护理实践教学中的应用

目的:研究APIE导引模式在儿童血液科护理实践教学中的应用。方法:选取2021年4月至2022年4月在温州医科大学附属第二医院儿童血液科68名实习生作为对象,依据随机数表法分组,对照组接受常规培训模式,试验组实习生接受APIE导引模式。比较两组护理能力。结果:试验组理论知识、实践操作评分高于对照组(P<0.05)。结论:APIE导引模式可提升儿童血液科护理实习生理论知识、实践操作技能,提高护理能力。

APIE导引教学在急诊科护理实习生规范化护理培训中的应用

目的:分析APIE导引教学在急诊科规范化培训中的应用价值。方法:选择2020年9月至2022年9月我院急诊科护理实习生78名作为研究对象,随机分组,对照组采用常规培训,试验组接受APIE导引教学。比较两组实习生核心胜任力评分及满意度。结果:试验组实习生个人特性、护理实践、护患沟通、批判性思维及专业学术发展评分均高于对照组(P<0.05);试验组培训满意度为97.44%,高于对照组的79.49%(P<0.05)。结论:APIE导引教学可提升急诊科实习生护理实践、护患沟通、批判性思维等核心胜任力,提高培训满意度。

运用APIE程序进行临床健康教育质量管理

目的 :寻求提高临床健康教育效果的途径。方法 :在实践中应用APIE程序对临床健康教育实行改革并进行有效管理 :①更新组织结构。②选拔、培训、设置临床健康教育护士。③制定健康教育模式内容。④创立“优势健康教育内容递增教育法”科学健康教育程序。⑤修订完善评价内容及方法。结果 :从病人知识掌握程度、健康教育参与意识、满意度调查等方面评价较以往均有统计学意义。结论 :运用APIE程序对临床健康教育实行改革并进行有效管理 ,取得满意效果 。

基于APIE导引模式的教学法在儿科护理实习生带教管理中的应用

目的:研究基于APIE导引模式的教学法在儿科护理实习生带教管理中的应用。方法:选择我院儿科护理实习生114名作为研究对象,按照随机数字表法分组,对照组接受常规教学,实验组接受基于APIE导引模式的新型教学法。结果:实验组理论知识、实践操作成绩均明显高于对照组(P<0.05);实验组带教管理满意度高于对照组(P<0.05)。结论:基于APIE导引模式教学法可有效提升儿科实习生理论知识、实践操作技能,提高其对带教管理满意度。

APIE导引模式在儿科护理临床教学管理中的应用

目的 探讨APIE导引模式在儿科临床护理教学管理中的应用效果.方法 2015年7月至2016年7月在某三甲医院心血管儿科实施APIE引导模式进行临床护理教学管理.结果 通过一系列规范的APIE引导模式在临床护理教学管理中的应用,该儿科临床护理教学质量有了极大的提高,带教体系规范,各层次学生包括：实习生、进修生、规范化培训学员等均以较优异成绩出科,学生满意度提高,临床教师的带教意识、带教能力均有所提高.结论 APIE导引模式引用至儿科护理临床教学管理中,可体现临床护理教学管理的整体性、规范性、针对性,有助于建立较规范的科室临床带教体系,提高科室的临床带教水平,整合有限的教学资源,对学生实施个性化教学,因材施教.全面管理,寻找根本问题,以解决儿科临床带教中的难点,使儿科临床带教管理更规范、更有成效.

APIE导引模式在护理中职生内科护理学实践教学中的应用效果及教学质量评价

目的分析研究APIE导引模式引用在护理中职生的内科护理学实践教学中的效果,以及教学质量评价。方法选择我校2013级护理专业4班和5班学生(共114名)为研究对象,将其随机划分为观察组(n=57)以及对照组(n=57),对照组采用传统的教学模式,观察组采用APIE导引模式的教学模式,依照这种模式来编制有关内科护理学实践教学的内容,同时规划教学考核的内容以及考核方式等。在教学结束后,采用问卷调查的形式,以及通过对比两组学生的《内科护理学》考核成绩以及综合评价,对两组学生的教学效果以及教学质量进行分析研究。结果对两组学生的考核成绩进行对比,观察组成绩优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论将APIE导引模式应用在护理中职生的内科护理学实践教学中,能够展现《内科护理学》的整体护理观念,对教学资源进行优化整合同时塑造人文关怀的理念,在基本的意义上提升内科护理学的实践教学质量,提高学生的护理核心能力。

REST API自动化测试综述

REST API已经成为访问和使用云服务、Web、移动应用程序的重要途径,如何对这些API进行自动化测试以保证服务的安全性和可靠性是亟待解决的问题。目前虽然关于REST API自动化测试的研究成果众多,但仍缺少对测试技术全面的分析和总结。梳理了该领域近10年的代表性成果,首先总结了REST API自动化测试的发展历程;然后结合REST API自动化测试特征,提炼了测试的通用流程;接着分别从预处理、测试用例生成、测试用例执行与监测、结果分析四个环节阐述现有成果的技术特征,对比分析其优缺点;最后论述当前研究存在的不足,讨论可能的解决思路,展望了下一步研究方向。

基于区块链技术的新型跨境贸易体系构建研究

近年来,跨境贸易规模的日渐加大,在具体运作中贸易主体间信任缺失、数据孤岛、运作低效、业务链中心化集权等问题也一并凸显。而区块链凭借自身所拥有高度透明、多方自治、防篡改等技术优势与其形成了很好的匹配,正好契合了跨境贸易产业转型需求。为了充分发挥该技术推动作用,首先对区块链的发展及其在跨境领域的应用进行追溯,在此基础上对我国现行跨境贸易运作结构网络进行分析,找出其运作存在的共性问题。并基于区块技术特性提出匹配性的解决方案,据此构建“区块链+跨境贸易”运作模式,并在此整体框架下,设计跨境数据标准体系、跨境信息安全体系以及跨境贸易体系API接口设计。

基于概率逻辑推理的高阶互补云API推荐方法

云时代,云API作为服务交付、数据交换和能力复制的最佳载体,已成长为当今面向服务软件开发和企业数字化转型不可或缺的核心要素.然而动态开放网络中持续增长的云API在给开发者提供了更多选择的同时,也将其淹没在海量的云API选择之中,设计有效的云API推荐方法就此成为API经济健康发展中迫切要解决的现实问题.但是,现有研究主要利用搜索关键词、服务质量和调用偏好进行建模,生成质量高功能单一的云API推荐列表,没有考虑服务化软件实际开发中开发者对多元化高阶互补云API的客观需要.高阶互补云API推荐旨在为多个查询云API生成多元互补云API列表,要求推荐结果与查询云API均互补,以满足开发者的联合需求.针对此问题,本文提出基于概率逻辑推理的高阶互补云API推荐方法(Probabilistic Logic Reasoning for High-order Complementary Cloud API Recom⁃mendation,PLR4HCCR).首先,通过云API生态真实数据分析论证云API互补推荐需求的必要性和互补关系建模中替补噪声的客观存在,为云API互补推荐问题研究提供动机和数据支持.其次,采用Beta概率嵌入对云API及其之间的关系约束进行编码,以刻画云API间互补关系的不确定性和支持互补逻辑推理.接着,设计由投影、取反和交并三个基本逻辑算子构建的互补关系逻辑推理网络,使查询集中的每个云API获得非对称互补关系感知和替补噪声消解约束下的互补云API表示.然后,引入注意力机制为查询云API的互补云API分配不同权重,增强高阶互补云API基向量的表征能力.在此基础上,采用KL散度度量高阶互补云API基向量与候选云API之间的距离,并根据KL散度排序生成高阶互补性可感知下的云API推荐结果.最后,我们利用两个真实云API数据集在不同阶互补推荐场景下进行实验,实验表明,与传统启发式推荐方法和深度学习推荐方法相比,PLR4HCCR在互补关系感知推理和替补噪声消解方面均具有较大的优势,继而使其在低阶、高阶和混合阶互补云API推荐中均展示出更优的推荐效果和更强的泛化能力.进一步,超参数敏感性实验、实例分析和用户调查验证了方法的有效性、实用性和可行性,这使结合高阶互补关系的云API推荐方法PLR4HCCR不仅更有可能生成开发者满意的结果,而且可有效提升云API服务提供者的收益.

从超级电脑到虚拟小镇:“人工智能代理”的媒介考古

ChatGPT爆火后,老牌巨头、后起新锐纷纷涌入大语言模型赛道,掀起一波生成式人工智能代理热潮。实际上,人工智能代理并不是一个新兴概念,其历史可追溯至互联网诞生之初,其蕴含于过往的媒介想象中,经历了从理念建构到实践落地的范式转型。可借鉴媒介考古学的媒介史研究视角,通过重访与串联那些未被重视的历史细节,勾勒关于人工智能代理的媒介想象与传播史线索。新近涌现的生成式人工智能代理的技术路线与平台模式呈现若干特征。围绕人工智能代理展开的媒介实践史生动地呈现了新旧媒介的交错、纠缠与融合。如今,被视为“下一个平台”的生成式人工智能代理本质上是大语言模型范式的实体化产物,其开发与应用深嵌于以算力资源为核心的基础设施网络,而后者早已呈现日益深化的平台化趋势。

城市轨道交通工程建设安全数据融合路径及方法

随着城市化进程的加速,轨道交通工程建设的规模和复杂程度不断增加。为了确保工程建设的安全性,需要对安全数据进行全面监控和分析。文章提出了一种基于DolphinScheduler、FlinkCDC和Restful API的数据融合方法,以实现公司风险、隐患、应急3个既有安全系统的安全数据的标准化、融合和应用。通过对实际案例的应用验证,本方法能够有效提升轨道交通工程建设的安全水平。

Docker API与SpringBoot Actuator未授权访问风险分析与防范研究

随着云计算技术的普及和容器化技术的发展,Docker和SpringBoot已成为现代软件开发和部署的重要工具。然而,这种广泛的使用也伴随着安全风险。针对DockerAPI与SpringBoot Actuator的未授权访问风险进行了深入分析。当这些关键组件暴露于未授权访问之下时,攻击者可能利用这些漏洞执行恶意操作,如部署恶意容器、篡改应用程序配置或窃取敏感信息。这些行为不仅可能导致服务中断和数据泄露,还可能对企业造成严重的声誉和财务损失。

基于元数据驱动的数据治理与应用研究

文章以江苏农牧科技职业学院数据治理项目建设为例,介绍了基于元数据驱动的数据质量检测与基于API技术的数据交换在智慧校园数据治理项目中的应用,再结合学院实际运行情况对一些常见问题进行了阐述。

企业基础信息设备的运行风险控制和具体应用

通过Zabbix监控系统,运维人员可以集中监控机房各类设备和系统软件的运行情况。一旦出現异常指标,运维人员可以及时进行针对性处理,大幅提高了运维效率。Zabbix监控系统还具备定制化设置监控项和数据可视化模板的功能,对特定需求有更好的针对性和扩展性。通过有效监控运雏中的凤险项,Zabbix监控系統为企业的科研和生产提供了强大的保障。

基于Dynamo模式+Revit二次开发的变截面连续梁桥初步设计研究

针对变截梁桥建模困难、效率低下、精确度不足等问题,以鄂州市东沟大桥为工程背景,基于Revit+Dynamo模式提出一套搭建变截面梁桥参数化模型方案,成功搭建全桥三维模型,验证了该参数化模型方案具有可行性。并在此模型基础上,通过Revit API程序接口进行二次开发创建0#节段箱梁钢筋参数化模型,实现了桥梁工程参数化、自动化建模效果,期望能为同类型和其他类型桥梁参数化设计提供一些思路和参考。

某三级甲等公立医院API接口安全监测实践与思考

目的:建立医院API接口资产台账,实现API接口的统一集中管理,并对API接口的运行状态进行实时监控,及时发现接口安全风险并整改,提升医院信息安全防护水平。方法:以某三级甲等公立医院为例,通过人工和系统识别相结合的方式,梳理医院API接口,建立台账,利用API接口监测设备对网络流量实时监测,识别安全风险并整改、加固。结果:实现了全院API接口的集中统一管理,提升了医院信息安全防护水平,保障医疗数据在信息系统间的安全共享和流通。结论:对API接口进行安全监测,有助于发现医疗机构应用系统安全风险,提升医疗机构网络安全防护能力,保障医疗数据安全。

基于API潜在语义的勒索软件早期检测方法

加密型勒索软件通过加密用户文件来勒索赎金.现有的基于第一条加密应用编程接口(Application Programming Interface,API)的早期检测方法无法在勒索软件执行加密行为前将其检出.由于不同家族的勒索软件开始执行其加密行为的时刻各不相同,现有的基于固定时间阈值的早期检测方法仅能将少量勒索软件在其执行加密行为前准确检出.为进一步提升勒索软件检测的及时性,本文在分析多款勒索软件运行初期调用动态链接库(Dynamic Link Library,DLL)和API行为的基础上,提出了一个表征软件从开始运行到首次调用加密相关DLL之间的时间段的概念——运行初始阶段(Initial Phase of Operation,IPO),并提出了一个以软件在IPO内产生的API序列为检测对象的勒索软件早期检测方法,即基于API潜在语义的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method based on API Latent Semantics,REDMALS).REDMALS采集IPO内的API序列后,采用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法以及潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)算法对采集的API序列生成特征向量及提取潜在的语义结构,再运用机器学习算法构建检测模型用于勒索软件检测.实验结果显示运用随机森林算法的REDMALS在构建的变种测试集和未知测试集上可分别获得97.7%、96.0%的准确率,且两个测试集中83%和76%的勒索软件样本可在其执行加密行为前被检出.

基于梯度下降法的大房郢水库洪水预报模型参数率定及适用性研究

大房郢水库长期承担合肥市的防洪、供水任务,准确可靠地开展洪水预报对当地防汛抗旱工作具有重要意义。分别采用新安江模型和前期影响雨量(antecedent precipitation index,API)模型构建大房郢水库入库洪水预报模型,基于梯度下降法对模型参数进行优选,并以方案合格率作为评价指标,对2种模型在该水库的适用性进行分析。结果表明:新安江模型和API模型预报方案合格率均为90.7%,预报精度达到甲等;2种模型在不同预报项目中各有优势,对于洪峰和峰现时差,API模型预报效果更好,预报合格率分别为88.9%和100%,较新安江模型分别提高6.7%和5.9%;对于径流深,新安江模型预报效果更为理想,预报合格率可达94.4%,相对于API模型其提升幅度约13.3%。此外,API模型更适用于单式洪水预报,而新安江模型则更适用于复式洪水预报。研究成果可为提升大房郢水库入库洪水预报精度提供理论依据。