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关键词： 法医毒理学   案例导向式学习   思维导图   知识梳理   思维培养  

摘要： “法医毒理学”是法医学专业的主干课程之一,其教学学习效果直接影响学生对专业知识的理解掌握。该课程涉及知识面较广,内容复杂,知识点多,学习过程有一定难度。针对课程上述特点,皖南医学院法医病理学教研室建立案例导向式学习(Case-based Learning,CBL)结合思维导图的教学模式,通过有针对性地选择代表性案例,设定紧扣知识点的问题设计,通过学生自主学习,教师引导和课堂讲解,并增加即时案例测验,同时开展教学反馈测评,其间学生自主完成思维导图制作等过程,使学生能够积极主动学习、便于知识点梳理掌握、自主建立专业思维模式,提升了教学的有效性,可以用于实践教学方式改进及专业人才培养。

关键词： 心血管病学   起搏器   电极漂移   交叉起搏   安全起搏  

摘要： 3例患者均为男性,年龄分别为68、86、69岁,2例因病窦综合征、1例因高度房室传导阻滞均安置双腔起搏器,年限分别为0.5年、1年和1个月。1例心房电极脱位漂移引发较少见心电图改变,表现为电极漂移至心房下部,A脉冲后跟随逆行P~-波;2例心房电极漂移至右室引发交叉起搏、心室安全脉冲发放及不同程度室性融合波。根据心电图改变可初步判定心房电极脱位,胸片能确诊。

关键词： 平面   近场   太赫兹   天线   不确定度  

摘要： 面对太赫兹(Tera Hertz,THz)频段天线方向图校准需求,基于研建的太赫兹天线方向图测量装置,根据NIST经典平面近场测量不确定度分析模型,对天线平面近场测试的测量不确定度进行分析评定,并通过比较法对测量不确定度进行验证。实验结果表明,该评定方法在设定的实验频段可行,预计在更高频段依然适用。首先介绍基于平面近场的太赫兹天线方向图测量装置,然后对测量不确定度的误差来源进行分析,并与远场测量结果进行比较验证,继而对未来工作进行展望。

关键词： 非回归参数   振荡参数   有界参数   指数函数   Hausdorff维数  

摘要： 本文主要探讨指数函数族中一类特殊参数——非回归参数的Hausdorff维数问题,这一研究是在邱维元关于指数函数族逃逸参数的Hausdorff维数为2的重要发现基础上进行的自然延伸与深化。本文旨在证明,在给定的一个固定区域内,指数函数族中非回归且非逃逸参数的集合具有的Hausdorff维数严格小于某个给定的正数。This paper primarily delves into the Hausdorff dimension of a special class of parameters within the exponential family—the non-recurrent parameters. This investigation constitutes a natural extension and deepening of Qiu’s seminal finding that the Hausdorff dimension of escaping parameters of the exponential family is 2. The objective of this paper is to prove that, within a given fixed region, the Hausdorff dimension of the set of non-escaping non-recurrent parameters in the exponential function family is strictly less than a specified positive number.

关键词： 小学数学   思维导图   教学策略  

摘要： 思维导图在小学数学教学中的运用,可以层次分明地表现出新旧知识之间的关联,不仅能够提高教师备课效率,还能够帮助学生完善知识框架体系,培养学生核心素养。文章通过简析思维导图,分析思维导图在小学数学教学中的运用价值,针对存在的问题,提出思维导图在小学数学教学中的运用原则与策略,以促进小学数学教学发展。

关键词： Lie导子   标准形式   导子   Hilbert C^(*)-模  

摘要： 设A是一个含单位e的交换C^(*)-代数,M是一个满的Hilbert A-模.M到自身的有界A-线性映射全体构成的代数记作End_(A)(M),M到A的有界A-线性映射全体组成的集合记作M'.在本文中,我们证明了如果存在x0∈M,f0∈M'使得f_(0)(x_(0))=e,那么End_(A)(M)上的每个A-线性的Lie导子δ都是标准的.即δ可以分解成d+τ的形式,其中d是一个A-线性的导子,τ是一个A-线性的中心值映射,并且对任意的A,B∈End_(A)(M),有τ(AB)=τ(BA).

关键词： 图对比学习   互信息   图神经网络   无监督学习   对比学习   表示学习   节点分类   深度学习  

摘要： 最近,图对比学习成为一种成功的无监督图表示学习方法,大多数方法都基于最大化互信息原则,通过数据增强来得到两个视图,并最大化两个视图的互信息。然而,两个视图的互信息可能包含不利于下游任务的信息。为了克服这些缺陷,提出基于三元互信息的图对比学习框架。该框架首先对输入图进行随机数据增强来生成两个视图,使用权重共享的编码器获得两个节点表示矩阵,随后使用共享权重解码器解码两个视图的节点表示。通过对比损失函数分别计算视图之间和视图与原图之间的损失,以最大化视图之间和视图与原图之间的互信息。实验结果表明,该方法在节点分类准确性方面的表现优于基线方法,甚至超过部分监督学习方法,验证了框架的有效性。

关键词： 工业5.0   消费者数字生态系统   漏洞检测   图神经网络   异构图  

摘要： 针对当前大多数基于深度学习的漏洞检测方法在应用于工业5.0系统中检测不平衡的真实世界的漏洞时,受到程序代码流程信息利用不足的限制,导致误报率很高的问题,提出了类敏感图神经网络(class-sensitive graph neural network,CS-GNN),一种新型的函数级真实世界漏洞检测方法。该方法基于代码属性图(code property graph,CPG)和异构图Transformer(heterogeneous graph transformer,HGT),有效提升了漏洞检测的能力和可靠性,以保护消费者数字生态系统的安全。HGT用于接收和学习代码生成的CPG上丰富的语义信息和语句间的关联信息,可以很好地学习到漏洞代码的相关特征。此外,还添加了一个新型的卷积池化模块,用于更好地进行样本特征区分。实验结果表明,CS-GNN实现了更好的检测准确度、精确度、召回率和F1得分,在同样的数据集上,将最先进的基于深度学习的方法提高了13.21%~153.75%。

关键词： 经皮冠状动脉介入术   急性心肌梗死   超声心动图   肌红蛋白   脑钠肽   预后不良   预测价值  

摘要： 目的探究超声心动图参数联合血清肌红蛋白(MYO)、脑钠肽(BNP)水平检测对经皮冠状动脉介入术(PCI)后急性心肌梗死患者预后不良的预测价值。方法收集2021年3月至2023年8月于驻马店市中心医院接受PCI治疗的89例急性心肌梗死患者,根据治疗后6个月是否出现不良事件(恶性心律失常、复发、不稳定心绞痛、心力衰竭)可将其分为预后良好、预后不良两组,比较两组一般资料及超声心动图参数、血清水平,采用多因素logistic回归和受试者工作特征(ROC)曲线分析超声心动图参数、血清MYO、BNP水平与急性心肌梗死患者预后不良的关系及预测价值。结果预后良好组病变血管指数≥3支的占比低于预后不良组(P<0.05);预后不良组左室舒张末期内径(LVEDD)、左室收缩末期内径(LVESD)、左室舒张末期容积(LVEDV)、心肌做功指数(Tei)、血清MYO、BNP水平均高于预后良好组,左室收缩末期容积(LVESV)、舒张早期与末期二尖瓣血流峰值速度比值(E/A)低于预后良好组(P<0.05);logistic回归分析显示,LVEDD、LVESD、LVEDV、LVESV、LVEF、E/A、Tei及病变血管支数为出现不良事件的危险因素(P<0.05);各指标单独预测预后不良的曲线下面积(AUC)均>0.6,但联合预测的AUC最高,为0.870(P<0.05)。结论超声心动图参数、血清MYO、BNP水平均为急性心肌梗死患者PCI术后预后不良的危险因素,各指标联合检测可有效提高对急性心肌梗死患者PCI术后预后不良的预测价值。

关键词： 地震散射波场   格林函数   广义超松弛迭代   预条件算子  

摘要： 为了改善Born散射级数解决地震强散射问题时的收敛性,将带有虚部分量的复波数格林函数引入到求解格林函数Lippmann–Schwinger(L-S)积分方程数值解的广义逐次超松弛迭代法中,弱化格林函数的奇异性。引入预条件算子降低系数矩阵的条件数,加速迭代级数的收敛速度,给出了复波数L-S方程的预条件广义逐次超松弛(preconditioned generalized successive over-relaxation,Pre-GSOR)迭代格式。通过数值分析和收敛性分析重新选取合适的衰减因子和预条件算子,得到了满足地震强散射条件的收敛Born级数,并将其用于地震强散射问题中数值格林函数的计算。数值结果表明:复波数L-S方程Pre-GSOR迭代法可以得到与实波数L-S方程直接法相匹配的数值模拟结果;复波数L-S方程Pre-GSOR迭代法系数矩阵条件数在高频时仅为原系数矩阵条件数的10%,相同迭代次数下归一化收敛残差可降低3个数量级以上,且对高频适应性强,可有效改善实波数L-S方程广义超松弛迭代法在强散射介质中的收敛停滞问题。