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关键词： 动态心电图   血压监测   原发性高血压   应用价值  

摘要： 分析动态心电图与血压监测在原发性高血压病患治疗过程中的实际作用。方法 梳理我院近两年接诊的高血压病患病历资料,筛选出60名原发性高血压病患作为研究样本,将这些病患分为常规组和研究组,分别实施普通心电图与动态心电图监测,对比两种监测方式的临床成效。结果 研究组在高血压各分级检出率、心肌缺血及心律失常不同类型检出率、房室传导阻滞与室内传导阻滞不同程度检出率上均显著高于常规组(P<0.05)。结论 在原发性高血压患者的临床诊断和治疗干预中,动态心电图与血压监测的效果要优于常规监测,有助于提高心肌缺血和心律失常的检出率,从而为后续治疗工作的开展提供数据资料,保障患者的生命安全和生活质量,值得进行推广。

关键词： 仙游鲤声剧团   戏剧会演   莆仙戏   福建艺术节   别妻图  

摘要： 《别妻图》是第九届福建艺术节暨第29届全省戏剧会演中一部具有典型意义的戏曲剧作,仙游鲤声剧团作为县级院团,在经费极度欠缺的情况下,打造一出既能比赛又能商演的戏,足以为行业立范。

关键词： 鱼骨图分析   通江银耳   可持续发展   市场现状  

摘要： 文章通过实地考察和相关文献查阅,采用鱼骨图分析法的方式,大致从人、机、料、法、环多方面分析了目前通江银耳产业所面临的市场现状,并且专注于有效解决问题和实现通江银耳可持续发展,依据其现状提出了打造良好的生态环境、保持科学研发投入态势、提供就业岗位拉动劳动力回流、严厉打击假冒伪劣现象以及创建多渠道销售的具体措施。

关键词： 图神经网络   代码属性图   傅里叶变换   抽象语法树   节点特征   恶意软件检测  

摘要： 为更准确识别和分析恶意软件行为,提出一种基于图神经网络的抗混淆恶意软件检测方法.该方法使用Cuckoo Sandbox收集网络内软件行为代码序列后,先使用解析器生成器读取、处理和执行软件行为代码序列,生成软件代码二进制文件的抽象语法树.利用开源工具中的Joern对软件行为代码抽象语法树内的控制节点和控制边界进行遍历,生成软件行为代码图.以软件行为代码图作为基础,使用离散傅里叶变换方式提取软件行为代码图内恶意软件行为代码节点特征.将恶意软件行为代码特征输入到图神经网络模型内,图神经网络模型对恶意软件行为代码特征进行调用后,生成恶意软件行为代码调用图.对该调用图进行图采样、图嵌入以及信息融合等处理,运用预测层输入恶意软件抗检测结果.实验表明:该方法具备较强的软件行为代码属性图生成能力,可有效提取恶意软件行为代码特征,同时可准确检测不同类型恶意软件,且该方法具备较强的抗混淆性,应用性较佳.

关键词： 概念课教学   高中数学   学生培养  

摘要： 高中数学概念课教学在培养学生逻辑思维、空间想象和问题解决能力等方面起着重要的作用.本文阐述概念课教学中,教师在依托学生认知和依循学生思维方式的基础上,以学生发展为本,激励学生积极体验并参与课堂活动,从而引领课堂自然生成,落实核心素养的培养.

关键词： 全景切片图像   多实例学习   图神经网络   图构建   可视化  

摘要： 不同于常规阈值法或边与节点的合并等图采样方法侧重于减小图的规模,该工作提出了一种具备创新性的基于Transformer架构的图神经网络模块AdaptConv。该模块能够在图结构中进行信息聚合的同时通过动态学习去除冗余的边,从而构建出新的图,称之为重构图。重构图保留了原本图结构的有效信息,也为计算病理提供了新的可视化角度和分析角度。为了评估AdaptConv及重构图的有效性,该工作将AdaptConv模块集成在聚类约束注意力多种实例学习(CLAM)框架中,并在乳腺癌的激素受体(HR)和人表皮生长因子受体2(HER2)两种分子分型的计算病理诊断预测任务上验证了模型的准确性。与原生CLAM模型相比,改进模型的曲线下面积(AUC)指标在HR分型上取得了4.7%的提升,在HER2分型上取得了0.8%的提升。此外,AdaptConv优化模型生成的注意力分布图更合理可靠,呈现出与诊断标准免疫组织化学染色一致的分布模式。最后,该模型生成的重构图与特定组织区域和注意力图都表现出了关联,具备进一步研究的价值。

关键词： 民国时期   灾情图   专题地图   图像史料  

摘要： 灾情图属于民国时期基层政府记录和上报灾荒信息的图式公文,生成于勘灾环节,是直观反映灾情状况的专题地图。基于民国时期不同区域的几幅灾情图,从绘制背景、绘制内容等方面对其性质、特点进行探究,可见这些灾情图承载的历史信息较为多元,不仅提供了直观的灾情记录,还隐含着丰富的自然和人文地理信息,为理解民国时期自然、政治和社会状况提供了珍贵的图像史料。随着史学研究的多元化发展和古旧地图数字化技术的推进,灾情图的挖掘和利用将有助于拓宽史学研究的视角,推动自然与人文学科的交融。

关键词： 物联网   深度学习   时空图神经网络   图结构数据  

摘要： 随着物联网在各个领域物理设备的发展,产生的大量数据给当前数据处理方法带来了挑战。深度学习模型具备处理大规模和高维度数据的能力,已逐渐应用于物联网不同领域。时空图神经网络作为一种处理图结构数据的深度学习模型,能够对物联网中的拓扑结构和时间信息进行建模,并在物联网预测任务中展现出优秀性能。介绍了物联网中的时间相关性和空间相关性,以及不同时空网络架构的构建方法,并基于空间相关性的不同,将时空图神经网络分为时空图卷积网络和时空图注意力网络。进一步分析了时空图卷积网络和时空图注意力网络在物联网中的应用,主要包括交通、环境和能源领域。最后,探讨了时空图神经网络在物联网应用中面临的挑战和未来的研究方向。

关键词： 项目式学习   真实情境   驱动性问题   实践活动   评价  

摘要： 项目式学习常常用于“综合与实践”领域,但也可以用于新知学习和复习课的学习.在“一次函数”的单元复习课中,以学生身边真实情境作为驱动性问题,以小组为单元,运用数学知识,策划可行方案,从而解决问题.这样的教学将知识和解决问题的能力结合在一起,突破了传统课堂中先对知识点进行梳理而后应用的模式,有利于知识的整体架构.

关键词： 函数图象   正比例函数   反比例函数  

摘要： 本文围绕正比例与反比例函数图象在初中数学教学中的应用展开探究,研究发现将两类函数图象结合进行教学能加深学生对函数性质的理解.通过图象分析法解决函数问题时,学生能更直观地把握函数的变化规律和特征.图象法在解决函数交点、取值范围等问题时表现出独特优势,学生通过观察和分析图象特征,能更好地理解和掌握解题思路.同时,这种基于图象特征的解题方法也培养了学生的空间想象能力和函数思维,帮助学生建立更系统的函数知识体系,为提升中学数学教学效果提供有益的实践参考.