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关键词： 统计意义   数据意识   数据表达   折线统计图   教学过程  

摘要： 教学折线统计图时,往往偏重认图、绘图等知识技能,忽略对统计意义和价值的感悟。如何帮助学生更好地理解折线统计图的统计意义,从而关注数据表达,发展数据意识?可以安排这样的教学过程。

关键词： 二次函数   初中数学   解题策略  

摘要： 本文围绕二次函数中的等腰三角形存在性问题展开深入探讨,重点阐述此类问题的常见题型、解题思路与方法,并结合典型例题进行详细分析,以期帮助学生掌握相关知识和解题技巧,提升数学思维能力和解题水平.

关键词： 农村经济发展   农户融资   信用体系   农村金融生态  

摘要： 鄞州农商银行持续深化农村信用体系改革创新,结合鄞州、海曙两地农业经济特点,多点发力,探索出一条"信用赋能、普惠共赢"的发展路径,为区域农村经济发展注入强劲动能 农村信用体系建设是优化农村金融生态的关键支撑,也是破解农户融资难题、激活乡村经济活力的核心引擎.

关键词： 季节性径流预报   新安江模型   DHSVM模型   LSTM模型   多模型融合   椒江流域  

摘要： 为提高季节性径流预报能力,分别耦合数值天气预报与新安江模型、分布式水文-土壤-植被(DHSVM)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型对浙江省椒江流域2012—2020年的月径流量进行集合预报,采用等权重、不等权重和BP神经网络等不同方法对预报结果进行融合,比较了不同融合方法的预报效果与单一模型的最优预报效果。结果表明:BP神经网络融合法显著提高了预报精度,明显优于其他方法,并在春、夏、秋、冬4个季节都大幅延长了有效预见期,能够为流域水资源管理与利用提供更为准确的水情预报信息。

关键词： 妆花缎意匠图   分层分色   并色   自动生成  

摘要： 针对传统妆花缎意匠图人工绘制效率低、效果受主观因素制约等问题,提出一种基于分层分色技术的自动生成方法。通过Kmeans++聚类算法和Canny边缘检测技术分别提取色彩层和纹样边缘层,经图像融合与孔洞填充处理后获得高精度的意匠分色图;结合通经断纬工艺特点,创新性地采用距离阈值并色模型计算色块像素的最短水平距离,实现智能并色处理。研究结果表明:基于分层分色技术自动生成的分色图色彩分布集中,平均连通域计数比达0.98,其分色效果显著优于现有软件。该技术可有效解决纹样边缘模糊问题,提升意匠图设计效率,为妆花缎织造工艺的数字化升级提供了可靠的技术支持。

关键词： 心脏瓣膜反流   超声心动图   严重程度   智能评估方法  

摘要： 心脏瓣膜反流是影响心脏射血功能的重要因素,是心血管疾病发病和死亡的重要原因之一。目前,超声心动图是诊断和治疗心脏瓣膜反流疾病过程中的一种广泛应用的有效检测方法。作为一种低成本、高效率、安全的技术,超声在心脏瓣膜反流严重程度的评估中发挥着重要的作用;同时,超声诊断技术容易受人为因素影响,其诊断结果的可靠性有待进一步提高。但是,随着人工智能技术的发展与应用,基于人工智能的评估方法已经能够快速分析超声心动图图像中的多个参数,如瓣膜反流面积、流速和反流时间等,从而准确智能评估反流的严重程度。与传统的人工解读相比,智能化评估能够提供更快速、可靠的诊断结果,进一步提高评估心脏瓣膜反流疾病严重程度的准确性和可靠性,有助于医生更准确地判断病情,提升心脏瓣膜反流疾病的诊治能力。超声结合人工智能逐渐显露出潜在优势,已经成为评估心脏瓣膜反流严重程度领域最重要的技术手段。本文将介绍基于超声心动图的心脏瓣膜反流严重程度智能评估的前沿方法,包括基于超声心动图特征提取、基于超声心动图报告数据分析的无监督机器学习方法;使用卷积神经网络、自监督学习的有监督深度学习方法。系统介绍当前心脏瓣膜反流严重程度的超声智能化评估方法研究进展情况。

关键词： 中医辨证思维   人形图   中医护理   教学查房  

摘要： 目的探讨中医辨证思维与“人形图”相结合在中医护理教学查房中的应用效果。方法采用便利抽样法,选取70名于2022年10月至2023年9月在贵州中医药大学第二附属医院心血管外科实习的护理本科生为研究对象。按照随机数表法进行分组,对照组35名,采用传统护理教学查房;观察组35名,采用中医辨证思维的“人形图”护理教学查房。分析两组护生两次护理查房的中医护理查房迷你临床演练量表(TCNR-Mini-CEX)成绩、核心专业能力的差异,以及护生对教学质量的满意度评价。结果教学查房1个月后,观察组护生在TCNR-Mini-CEX考核、核心专业能力的表现均优于对照组护生(P<0.05);观察组护生对教学质量满意度的评价显著高于对照组护生(P<0.05)。结论运用中医辨证思维的“人形图”护理教学查房模式,有助于培养护生中医辨证思维,能够提升其中医护理实践技能及专业核心能力,促进其综合素质的全面发展。此外,该教学模式还能有效激发护生的学习热情及积极性,提高教学质量和满意度。

关键词： 用户画像   图神经网络   选择状态空间   注意力机制   时序分析  

摘要： 用户画像分析旨在深入挖掘用户在互联网应用中的偏好,对于推荐系统、个性化广告等众多实际应用具有十分重要的意义。近期的研究趋势是将用户及其互动对象视作图结构中的节点,从而将用户画像的构建转化为节点分类任务,并利用深度图神经网络技术来实现用户特征的提取。然而,这些研究往往未能充分考虑到不同用户间不同交互类型的差异性和时序关系,限制了用户画像分析的准确性。对此,提出了基于选择状态空间的图神经网络方法来进行用户画像分析,以同时捕捉图结构关系所蕴含的多用户对比和时序规律等上下文信息。为有效构建用户操作长序列数据的长程依赖关系,在图神经网络中引入状态空间模型,并结合基于注意力机制的节点优先级排列策略,以增强上下文感知推理,从而提高了用户性别和年龄等显式用户属性的预测性能。在两个真实的互联网APP数据集上进行了实验验证,结果证明了所提方法的有效性。

关键词： 浅层学习   深度学习   数学本质  

摘要： 在高中数学教学中,教师要转变教学观念,跳出浅层学习的局限,系统构建指向深度学习的教学设计.通过创设多样化学习情境,为学生提供独立分析与解决问题的实践机会,引导学生在独立思考与合作探究的过程中,深入理解数学知识的内涵,掌握数学研究的科学方法,把握数学学科的本质特征,进而全面提升发现问题、分析问题和解决问题的能力.

关键词： 电活动   电信号   健康状况   心脏跳动  

摘要： 心电图是医学检查领域里极为常见且重要的工具,承担着记录心脏电活动的关键任务,为医生判断检查者的心脏健康状况提供了有力依据。在心脏每一次的跳动中,心脏肌肉所产生的电信号都会形成特定波形,并通过心电图清晰地展现出来。现实生活中,很多患者在面对心电图上那高低起伏的线条时,常常会感到困惑,不知从何解读。实际上,心电图并非神秘莫测之物,只要掌握其基本知识,每个人都可以成为心电图的解读者。