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关键词： 药理学   思维导图   技术接受模型  

摘要： 目的探讨医学生在药理学学习中对思维导图接受程度的影响因素。方法依托技术接受模型,对医学生开展在线问卷调研,分析医学生在药理学学习过程中应用思维导图的感知易用性、感知有用性、使用态度、使用意愿以及使用行为之间的关系。结果通过结构方程模型分析,发现了医学生在药理学学习应用思维导图的过程中,感知易用性对感知有用性呈正向影响(标准化回归系数β=0.782,P<0.001),感知易用性(β=0.500,P<0.001)与感知有用性(β=0.359,P<0.001)对使用态度呈正向影响,感知有用性(β=0.387,P<0.001)与使用态度(β=0.481,P<0.001)对使用意愿呈正向影响,使用意愿对使用行为呈正向影响(β=0.794,P<0.001)。结论在应用思维导图学习药理学时,提升医学生的感知易用性、感知有用性以及使用态度能够有效增进他们的积极使用意愿与使用行为。

关键词： 雷达目标检测   杂波环境   图神经网络   多尺度特征融合  

摘要： 本文针对复杂杂波环境下的雷达目标检测问题,提出了一种基于图神经网络的多尺度特征融合雷达目标检测方法,该方法利用多个脉冲回波之间的特征关联性检测目标。具体而言,其首先利用多个级联的特征提取模块从回波中提取多尺度特征。然后,该方法利用多尺度特征构造多个有向完全图,图中每个节点对应一个脉冲。之后,每个节点利用图神经网络的消息传播机制聚合其邻居节点的信息,以此学习脉间回波高阶相关性。进一步地,该方法融合多尺度特征以丰富对目标和杂波的特征表示。最后,对融合后特征进行非线性映射,以二分类的形式得到检测结果。基于公开雷达数据集的试验验证了所提方法的有效性。

关键词： 分布式共形阵   水循环算法   方向图综合   交叉极化   低副瓣  

摘要： 分布式共形阵天线能够充分利用载体空间,并且能实现宽角扫描,具有广阔的应用前景。针对分布式共形阵方向图综合的非线性优化问题,提出基于改进水循环算法的分布式共形阵低副瓣方向图综合方法。首先建立任意曲面共形阵列极化方向图模型,然后将改进的水循环算法运用于由圆柱和圆锥组合而成的分布式共形阵中,在降低主极化副瓣的同时抑制交叉极化水平,实现了分布式共形阵的极化方向图综合。与实数编码遗传算法相比,取得了更好的收敛结果,仿真实验验证了该方法的有效性。

关键词： 液压支架   高水基   增量式数字阀   滑模控制   细分控制  

摘要： 刮板输送机的直线度控制,是实现煤矿智能化的关键技术,但由于井下工作面通断式支架电液阀的不连续性,难以满足综采工作面直线度的自适应控制需求。此外,由于支架液压系统采用乳化液作为介质,用于油介质的比例阀难以直接用于支架液压系统。针对上述问题,提出了一种新型双阀芯增量式高水基数字阀结构,其主要由电机丝杠驱动部、双阀芯组件和阀块组成。首先,对双阀芯增量式数字阀的结构和工作原理进行了分析,其新型的双阀芯结构形式,可实现负载口独立控制,兼具开环与闭环两种工作方式。其次,对阀芯阀座处的关键密封副进行数学建模,综合考虑密封比压与密封接触宽度,发现采用“硬对软”材料配对时,可兼顾密封副的密封性与使用寿命,且在阀座半锥角为0.61 rad时达到最佳效果。再次,对电–机械转换器进行建模并采用滑模控制算法进行仿真分析,正弦响应时,滑模控制算法经过0.08 s能稳定跟踪参考信号,响应性能明显优于PID。最后,搭建xPC Target实时控制平台进行样机实验,测试了密封副的密封性,以及不同电机细分控制下和不同阶跃幅值下的性能。结果表明:在21 MPa压力下密封副能可靠密封;采用1600脉冲/转的细分控制性能最佳;0.2 mm阶跃响应时,其响应时间为0.25 s,稳态误差为3μm,流量为13 L/min,具有较优的控制性能。

关键词： 教学评一致性   初中数学   二次函数  

摘要： “教学评一致性”是新课标所倡导的一种教育理念,强调教师在教育工作中不仅要重视教与学,还应该将评价贯穿于整个课程教学过程中.二次函数是初中阶段数学课程数与代数领域的重要内容,本文以此为案例,从数学学习目标设计等角度探讨新课标下初中数学“教学评一致性”的教学策略.

关键词： 森林火灾   草原火灾   风险评估与分析   预防措施   四川省红原县  

摘要： 森林和草原火灾具有突发性强、危险性高、破坏性大的特点。四川省红原县为森林草原资源大县,加之处于旅游环线上,人为活动极易引起森林和草原火灾,特别是春季草原火灾极易发生。为科学开展防灭火管理,增强森林和草原火灾防灾减灾能力,针对红原县实际情况,评估森林和草原火灾风险,对森林和草原火灾发生的危险性和风险进行等级划分,并明确综合防治区划。

关键词： 物联网僵尸网络   图神经网络   图结构学习   时空图卷积   多分类检测  

摘要： 针对目前物联网僵尸网络多分类检测方法存在表征能力弱、难以剔除特征冗余和噪声、识别准确率低等问题,本文提出一种融合图结构学习的多分类检测方法.该方法利用阻尼增量统计多个时间片网络流量的特征对网络流量样本进行重构,设计自适应图结构学习方法获取网络流量特征的时空关系表示,结合图正则化剔除特征冗余和噪声;基于时空图卷积神经网络在时空两个层面提取特征,实现对物联网僵尸网络攻击的多分类检测.在多个数据集上的实验结果表明,本文提出的方法具有良好的表征能力,能有效剔除特征中的冗余及噪声,提升检测的准确率,在多分类效果上优于其他模型.

关键词： 常规心电图   心律失常   捕捉率   经验  

摘要： 应用5种捕捉心律失常方法(主要包括用好心电图机上的回放键、冻结键,优化工作流程并及时为短暂发作患者描记心电图,对可疑心律失常患者重复描记1~2次心电图,增加咳嗽、吸屏气或变动体位等简单动作描记心电图等),对西湖大学医学院附属杭州市第一人民医院诊治的6例患者12份常规心电图进行分析和诊断,并总结在有限时间内提高患者常规心电图心律失常捕捉率的经验。

关键词： 图片格式   制图软件   线条图   JPG格式   对比度   先后次序   清晰度   分辨率  

摘要： 请作者在投稿和修稿时,按照本刊对图、表的格式要求进行处理。图片必须有良好的清晰度和对比度。图片格式要求用TIF或JPG格式,分辨率不低于300 dp(i像素/英寸),线条图应用制图软件绘制。图表以正文中出现的先后次序连续编号。每幅图或表均应注明序号并冠以图(表)题。

关键词： 地下水位模拟   图神经网络   非平稳   时间序列  

摘要： 地下水位的模拟精度在可持续的地下水资源利用和管理中起着重要的作用。机器学习方法可以捕获输入变量和目标变量之间的非线性关系,在地下水位模拟中得到了广泛的应用。然而,传统的机器学习方法没有考虑站与站之间的空间关系。本文使用图神经网络(GNN)模拟地下水位动态变化,以地下水水位监测站为节点,通过邻接矩阵连接节点;选择河北省典型漏斗区的监测数据对模型进行应用和评价。与三个对照模型:随机森林(RF)、支持向量机(SVR)和多层感知机(MLP)相比,所提出的模型在所定义的评估指标方面均表现更好。此外,所提出的模型可同时模拟建模系统中所有监测站的地下水位变化,相比单站模型具有更高的数据利用率。