课程文献中心 更多>>

关键词： 心脏解剖图   心电图   心电梯形图   心电教学   人工智能  

摘要： 探索心脏解剖图与梯形图联合模型在地方本科院校医学生心电教学中的应用价值。该模型通过整合心脏解剖图、心电图与梯形图,动态演示不同心律下的心脏结构与心电图变化,系统阐释生理与病理状态的心电形成机制。教学实践中采用对比讲解法,将抽象的心电理论具象化,促进理论联系实际。经教学实践验证,该模式显著提升了学生心电图知识掌握度、学习效率和临床分析能力,对提升心电教学质量和学生临床能力有重要促进作用,具有推广价值。

关键词： 课程思政   学科融合   实践探索   反思展望  

摘要： 基于“课程思政”理念,以人教A版必修一“指数函数与对数函数”单元教学为例,找准数学思政教育元素,开展课程思政教学活动,实施合理量化评价考核.经过实践探索、反思,提出了展望:教师应做到“三要”,教师应在理论学习中树立正确的教育“四观”,教师应在教学中做到“五努力”.

关键词： 2型糖尿病   周围神经病变   神经肌电图  

摘要： 目的探讨神经肌电图检查在2型糖尿病患者无症状周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)诊断中的应用价值。方法选取2022年1月—2024年12月黔东南州人民医院收治的70例合并无症状DPN的2型糖尿病患者为研究样本,纳入DPN组,同期70例未合并DPN的2型糖尿病患者,纳入无DPN组,均进行神经肌电图检查,比较两组检查结果,分析神经肌电图检查在2型糖尿病患者无症状DPN诊断中的应用价值。结果DPN组正中神经、腓总神经运动神经传导速度(motor nerve conduction velocity,MCV)、感觉神经传导速度(sensory nerve conduction velocity,SCV)低于无DPN组,F波潜伏期长于无DPN组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。绘制受试者工作(receiver operating characteristic,ROC)曲线显示,正中神经MCV、SCV、F波潜伏期、腓总神经MCV、SCV及F波潜伏期诊断无症状DPN的AUC分别为:0.912、0.873、0.832、0.906、0.768、0.875。结论神经肌电图检查能够敏感地检测2型糖尿病患者无症状DPN的早期神经功能异常,其中正中神经和腓总神经的MCV、SCV以及F波潜伏期是重要的诊断指标,可为临床提供可靠的诊断依据。

关键词： 交通流预测   时空相关性   流注意力机制   图卷积网络   特征融合  

摘要： 为准确预测交通流量有利于优化交通管理、提高交通效率的问题,提出一种新的动静态图融合和时序流注意力网络。通过图卷积网络捕捉动态和静态的空间相关性,引入流注意力机制,有效缓解二次复杂度问题;设计时间相关性建模(temporal correlation modeling,TCM)模块替换流注意力机制的线性变换方法,以增强模型的时序建模能力。在4个真实世界的交通数据集上进行了大量实验。实验结果表明:所提出的模型具有优越的性能,并且明显优于基线。

关键词： 心电信号   阈值函数   平稳小波变换   R峰校正   去噪  

摘要： 在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信号进行去噪;同时,为了防止在去噪过程中丢失一些高频信息段,引入利用R峰位置信息辅助的修正方法,以更好地保留有用的信号特征。为了评估SWTaVHT的有效性,在公开数据库MIT-BIH上与现有的方法进行对比实验。结果表明,去噪之后的信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和均方根差百分比(PRD)均优于现有方法。SWTaVHT在不改变原始信号振幅的情况下,对心电信号数据进行去噪处理,其效果优于现有方法。

关键词： 大单元   结构化   弧度制  

摘要： 在新课标指导下,大单元结构化教学不仅强化了学生的基础知识与技能,而且通过整体性的思考与探索,促进了数学思想方法的提炼,为学生创新意识的发展奠定了基础.文章以“三角函数”单元教学为例,具体探讨如何通过对“r,l,α之间的联系”的探索,揭示“弧度制”的数学意义,展现该教学模式的优势,为培育学生的数学学科核心素养奠定基础.

关键词： 集群划分   点对点交易   主从博弈   共享储能   网络安全约束   协同规划  

摘要： 随着分布式电源的日益渗透,点对点交易与共享储能是促进产消者之间能量交易与平衡的重要手段,但传统规划方法难以实现兼顾两者分区协调的运行需求。为了促进电能的高效共享与利用,建立了基于集群划分的点对点交易与共享储能双层规划运行模型。在外层规划模型中,根据配电网的电气连接距离与供需平衡度指标,划分产消者集群;初始化各集群共享储能系统的选址、容量和功率,并计算运营商的最大年化总收益。在内层运行模型中,以运营商和产消者收益最大为目标,建立点对点交易的主从博弈优化模型,并将每个集群产消者交易后的不平衡电量结果返回给外层模型。针对模型特性,在计及网络安全约束的条件下,采用双层混合迭代的Gurobi求解器与灾变遗传算法进行求解。通过仿真算例验证了所提模型与求解方法的有效性。

关键词： 推荐系统   因果推断   图神经网络   后门调整  

摘要： 推荐系统通常依赖用户的历史交互数据进行模型训练,虽然能够较好地反映用户过去的行为偏好,但在捕捉用户的潜在兴趣方面存在局限性,同时也面临数据稀疏性问题;此外,推荐系统往往过度关注流行度较高的项目,而未能充分考虑用户的真实偏好,进一步限制了推荐的多样性和个性化水平。针对上述问题,提出一种去偏因果推荐方法GDCR(graph neural network-based debiased causal recommendation)。首先,GDCR引入图神经网络GNN来聚合用户-项目交互图和社交网络图中的信息,过程中不仅考虑了用户对不同项目的评分差异,还根据用户之间关系的紧密程度进行深入分析,从而获取更丰富、全面的用户表示和项目表示。然后构建因果图描述数据的生成过程,并分析导致过度推荐热门项目除了受流行偏差影响外,还受到一致性偏差的影响,由此,应用后门调整策略来消除上述偏差。在MovieLens和Douban-Movie两个公开数据集上,与八种基线方法进行了对比实验,结果表明,GDCR方法相较于其他先进的推荐方法展现出显著的性能优势,进一步验证了该方法在缓解数据稀疏性问题和提升推荐准确性方面的有效性。

关键词： 分离与提纯   思维导图   SOLO分类理论  

摘要： 以“物质的分离与提纯”为例,在SOLO分类理论指导下,用思维导图分析学生的已有知识在教学内容中的认知结构等级;通过学生自主学习、动手实验、问题与主题研讨、建构解题模型等,呈现学生认知结构不断升级的过程。

关键词： 二次函数   初中数学   反思能力  

摘要： 笔者通过文献分析和实证研究,发现反思能力对数学问题解决能力提升和高阶思维发展具有重要影响.本文旨在探讨初中数学解题过程中反思能力与高阶思维发展的关系,并提出相应的培养策略,为初中数学教学实践提供理论指导和建议,促进学生数学素养的全面提升.