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关键词： 病毒性心肌炎   动态心电图   心率变异性   心肌损伤标志物  

摘要： 目的探讨24 h动态心电图心率变异性(HRV)指标对儿童病毒性心肌炎预后的预测效能。方法选择2020年1月至2023年6月西北妇女儿童医院收治的135例病毒性心肌炎患儿为研究对象。根据治疗30 d预后不同分为预后良好组(n=105)和预后不良组(n=30)。收集2组患儿临床资料(包括性别、年龄、感染病毒类型、有无呼吸道感染、有无消化道感染、ST-T改变、是否心动过速)、HRV指标[正常窦性心律RR间期的标准差(SDNN)、相邻RR间期差值>50 ms的个数占RR间期总数的百分比(PNN50)、每5 min RR间期标准差(SDANN)、全程相邻RR间期差值的均方根(RMSSD)、高频功率(HF)、低频功率(LF)]。应用全自动生化分析仪检测2组患儿心肌损伤标志物[心肌肌钙蛋白I(cTnI)、乳酸脱氢酶(LDH)、肌酸激酶(CK)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)]水平。比较2组患儿临床资料、HRV指标及心肌损伤标志物水平。采用Pearson相关分析HRV指标与心肌损伤标志物相关性;采用logistic回归分析HRV指标与病毒性心肌炎患儿预后的关系,绘制受试者操作特征(ROC)曲线分析HRV指标对病毒性心肌炎患儿预后预测价值。结果2组患儿性别、年龄、感染病毒类型、合并呼吸道感染、合并消化道感染比例比较差异无统计学意义(P>0.05);预后不良组患儿ST-T改变、心动过速比例、LDH、CK、CK-MB、cTnI水平显著高于预后良好组(P<0.05);预后不良组患儿SDNN、SDANN、PNN50、RMSSD、LF、HF显著低于预后良好组(P<0.05)。Pearson相关性分析显示,SDNN、SDANN、PNN50、RMSSD、LF、HF与LDH、CK、CK-MB、cTnI呈负相关(P<0.05)。logistic回归分析显示,SDNN、SDANN、PNN50、RMSSD、LF、HF是病毒性心肌炎患儿预后的独立影响因素(P<0.05)。以预后不良组作为阳性样本,预后良好组作为阴性样本,ROC曲线分析结果显示,SDNN、SDANN、PNN50、RMSSD、LF、HF预测病毒性心肌炎患儿预后的曲线下面积(AUC)分别为0.748(95%置信区间:0.666~0.819)、0.754(95%置信区间:0.672~0.824)、0.738(95%置信区间:0.655~0.810)、0.735(95%置信区间:0.652~0.807)、0.830(95%置信区间:0.756~0.889)、0.782(95%置信区间:0.703~0.848);将SDNN、SDANN、PNN50、RMSSD、LF、HF进行logistic二元回归拟合,返回预测概率logit(P)作为独立检验变量,获取联合预测的AUC为0.903(95%置信区间:0.840~0.947),大于各指标单独预测,敏感度为83.33%,特异度为81.90%。结论24 h动态心电图HRV指标与儿童病毒性心肌炎预后密切相关,各HRV指标联合检测对于病毒性心肌炎患儿预后有较高预测价值,可为临床早期制定干预方案、改善患儿预后提供参考依据。

关键词： Kneser图   Schrijver图   交错图   顶点可分解性质  

摘要： Kneser图是十分重要的一类图,许多关于集合的计数以及计算问题可以转换为此类图中的问题加以探讨,在计算机科学、图论、拓扑中都有重要应用。从代数组合方面出发研究Kneser图及其导出子图Schrijver图和交错图的组合代数结构,并完整地刻画了其顶点可分解性质以及Cohen-Macaulay性质。

关键词： 高中语文   思维导图   阅读应用   《红楼梦》  

摘要： 思维导图作为一种直观、高效的学习工具,在高中语文阅读教学中不仅能够帮助学生梳理文章结构、把握阅读重点,还能激发学生的思维潜能,提升其阅读理解与分析能力。基于此,文章先介绍了思维导图结构性、直观性的特点,接着探讨了思维导图在高中语文阅读教学中产生的长期效果,最后具体分析了思维导图在《红楼梦》阅读中的实际应用策略,以期提高学生的阅读理解能力和思维能力,以及高中语文阅读教学的效果。

关键词： 农桑图像   耕织图叙事   图像符号文本   话语分析  

摘要： 《钦定授时通考》中的农桑图像属于书籍插画,主要通过文字符号和图像符号的双重叙事向读者传达信息。文章着重研究此书中的农桑图像,从话语分析的视角探析耕织图叙事文本,从叙事文本、话语实践和社会实践三个层面构建耕织图叙事模型,从图像符号文本到话语的生产与阐释,再到话语社会实践中的意识形态和权力关系,逐层解析农桑耕织图的意义和其中蕴含的政治、社会文化内涵。

关键词： 异构计算   负载均衡   动态图   加速比   图划分  

摘要： 图形处理器(GPU)异构集群中处理大规模动态图时GPU计算资源未被充分利用,并且面向GPU的图划分方法存在局限性导致出现性能瓶颈。为提高图计算系统性能,提出一种中央处理器(CPU)/GPU分布式异构图计算系统引擎(DH-Engine),用于提升异构处理器的计算性能。首先提出新的异构图分割算法,该分割算法以流式图划分为核心,通过贪心策略调整顶点位置,进而实现计算节点之间、CPU/GPU之间的动态负载均衡。在初始图划分时基于最多邻居顶点分配图顶点,在迭代时基于最少连接边动态调整顶点位置。其次,设计GPU异构计算模型,通过CPU/GPU功能并行的方式实现协同计算。CPU与GPU并行执行图算法,提高CPU核心的利用率,进而提升图计算效率。实验以图算法PageRank、CC(Connected Components)、SSSP(Single-Source Shortest Path)与k-core为例,将DH-Engine与其他图计算系统展开对比。与未考虑异构计算的图引擎相比,DH-Engine能更好地平衡各节点计算负载以及计算节点内部的异构处理器之间的负载,通过缩短局部时延来提高整体的计算速度。实验结果表明DH-Engine的CPU/GPU协同度趋于1。相较于其他图计算系统,DH-Engine异构计算的加速比达到5倍,可以提供更好的图异构计算方案。

关键词： 仙女座星系   哈勃   全景图   宇宙探索   银河系   照片拼接   像素   望远镜  

摘要： 250万光年之外的仙女座星系,以其壮丽的姿态吸引了无数天文学家的目光。历时十余年,科学家利用哈勃太空望远镜拍摄的4.17亿像素全景图揭开了这个银河系邻居的更多秘密。这幅作品由600多张照片拼接而成,不仅是“哈勃”望远镜迄今为止拍摄的最大照片,也标志着人类对宇宙探索的又一重要里程碑。

关键词： 土壤有机碳   土壤物理性质:植被类型   相关性分析  

摘要： 【目的】探明高山林线带5种植被类型下土壤有机碳(SOC)/土壤有机碳密度(SOCD)分布特征及其与土壤物理性质的相关性,以便明确SOC含量对植被类型和土壤物理性质的响应特征。【方法】以藏东南超高海拔区色季拉山为研究区域,选取高山林线带5种植被类型(高山草甸、草灌过渡带、灌木林、乔灌过渡带、乔木林),按照0~20、20~40、40~60 cm土层深度分层取样,分别测定SOC、容重(SBD)及通气度(SAP)等物理性质指标,探究5种植被类型SOC含量及沿土层深度分布特征,并分析SOC/SOCD与土壤物理性质之间的关系。【结果】(1)5种植被类型下,SOC与SOCD平均变化范围为49.62~85.02 g/kg与10.33~13.23kg/m^(2),其中乔灌过渡带SOC含量最高;沿土层深度从上至下SOC均值分别为85.02、57.80、49.62 g/kg,SOCD均值分别为13.23、11.63、10.33 kg/m^(2),表层SOC含量最高,随着土层深度的增加而减少;(2)不同植被类型下、不同土层深度的土壤物理性质差异极显著(P<0.01,下同),土壤物理性质受到植被类型和土层深度的影响;(3)在土层深度条件下,SOC与SAP呈极显著负相关,与SCP呈显著负相关(P<0.05),在植被类型条件下,SOC与CWC、STP、SAP呈极显著正相关。SOCD与土壤物理性质基本不相关(P>0.05)。【结论】不同植被类型下SOC含量有显著差异。植被类型对SOC的分布有明显影响,植被类型越复杂的区域SOC含量越高。SOC主要与SAP有密切相关性,其分布于表层土壤,有明显的表聚特征。

关键词： 机器学习   大模型   函数调用   意图识别  

摘要： 随着大语言模型技术的快速发展,其在众多领域展现出强大的能力,但也暴露出诸多不容忽视的局限性,尤其是在数学运算方面。因此,文章针对大语言模型在处理复杂数学运算时出现的不准确性问题进行了深入探讨,并提出了一种基于Function Calling的解决方案,以期改善模型在数学运算任务中的表现。首先介绍了大语言模型在数学运算中存在的问题,对超长数字的处理能力有限、缺乏精确的计算逻辑等。这些问题极大限制了大语言模型的应用范围,特别是在需要高精度计算的场景下。为更好地解决上述问题,文章重点研究了函数调用Function Calling机制,包括如何定义外部函数库、如何配置模型参数以启用Function Calling功能,以及如何构建高效的交互流程以确保模型能够准确地识别用户意图并调用正确的函数。通过对实验结果的分析,证明Function Calling机制能有效提升大语言模型在数学运算方面的准确性和实用性,其成果为进一步拓展大语言模型的应用场景提供了新的方向和技术支撑。

关键词： 教学评一致性   概念   问题   教学  

摘要： “教-学-评”一致是新课程理念之一.落实“教-学-评”一致性有助于学生有效学习数学概念、促进核心素养发展,有助于教师树立“教-学-评”整体育人观念.文章基于“教-学-评”一致性理念,提出以数学概念生成的问题设计研究.该设计怎样的问题可促使概念自然生成,实现有效的概念教学呢?研究者从问题设计的现状分析出发,以“反比例函数”的教学为例,带领学生分别从“创设情境,趣味导入”“概念辨析,获得体验”“例题探索,深化理解”“总结归纳,提炼升华”四个环节展开探索,并基于问题的实效性、认知的规律性与问题的探究性三个方面谈一些思考.

关键词： 秦简文本   残差块   图注意力机制   标签平滑  

摘要： 秦简文字对研究秦朝历史和汉字演变具有重要意义。针对秦简文本存在笔画结构复杂、文本排列密集及其背景干扰的问题,基于CRNN模型提出了一种针对秦简文本文字的RGA-CRNN(Residual Graph Attention Convolutional Recurrent Neural Network)识别方法。首先,通过改进残差块的自适应池化构建深层次网络,增强对文字复杂笔画结构的识别能力;其次,提出了图注意力机制的引导训练方法,改善模型处理长距离依赖;最后,提出一种结合标签平滑的CTC损失函数,增强模型在处理不同书写风格文字和背景噪声时的鲁棒性。大量数据训练和测试结果表明,秦简文本识别准确率达到了99.42%,相较于原模型提升了0.6%,精确率提高0.68%,召回率提升了0.51%。验证了模型的有效性和良好的泛化能力。