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关键词： 二次函数   网络画板   应用研究   Quadratic Function   Online Drawing Board   Application Research  

摘要： 网络画板是数学教学和学习辅助工具，在中学数学二次函数教学中的应用效果比较显著。在中学二次函数教学中应用网络画板，能更加清晰地呈现图形的一个动态变化过程，从而帮助学生直观了解学习思路。网络画板能有效吸引学生的注意力，增强课堂教学内容的趣味性，并实现知识的拓展，进而提高数学教学水平。

关键词： 流程图   急诊路径优化   急诊心肌梗死   救治效率   满意度  

摘要： 目的 探讨流程图指导的急诊路径优化对急诊心肌梗死(AMI)患者救治效率和满意度的影响。 方法 选取2021年1月至2022年6月烟台市烟台山医院实施常规急诊干预模式的AMI患者纳为常规组(42例)，将2022年7月至2023年12月实施流程图指导的急诊路径优化干预的AMI患者纳为优化组(42例)，对比两组急救时间(分诊评估时间、转诊时间、抢救时间)、救治效率(抢救成功率、死亡率)、干预前后患者生活质量[西雅图心绞痛量表(SAQ)]以及护理满意度。 结果 优化组分诊评估时间、转诊时间均低于常规组( P <0.05)；优化组与常规组抢救成功率(95.24% vs 90.48%)、死亡率(4.76% vs 9.52%)比较均无显著差异( P >0.05)；两组抢救成功率、死亡率比较均无显著差异( P >0.05)；干预后，两组SAQ中活动受限程度、疾病主观感受、心绞痛稳定状态、心绞痛发作频率、治疗满意度评分均升高( P <0.05)，且优化组评分均高于常规组( P <0.05)；优化组对护士服务态度、护理业务水平、服务流程、健康教育、急诊室环境的评分均高于常规组( P <0.05)。 结论 针对AMI患者采用流程图指导的急诊路径优化方案，可提升分诊及转诊效率，改善患者临床结局及生活质量，满意度更高，值得临床推广应用。

关键词： 三维人体姿态估计   图注意力   时间上下文   空间上下文   时间卷积网络  

摘要： 近期关于人体姿态估计的研究表明，充分发挥二维姿态潜在空间信息的潜力，获取具有代表性的特征，以产生更准确的三维姿态估计结果，仍然需要进一步研究。因此，提出一种基于图注意力机制的时空上下文网络，该网络包括带滑动窗口的时间上下文模块(STCN)、由人体边缘肢体关节点引导的全局图注意力机制模块(EGAT)和基于姿态语法的局部图卷积网络模块(PGCN)。首先，使用STCN将长序列的二维关节位置转化为单序列的人体姿态潜在特征，从而有效聚合和利用远、近距离的人体姿态信息，并大幅降低计算成本。其次，提出EGAT模块，以有效计算全局空间上下文。该模块将人体边缘节点视为“交通枢纽”，为它与其他节点之间的信息交换建立桥梁。再次，利用图注意力机制进行自适应权值分配，对人体关节进行全局上下文计算。最后，设计PGCN模块，利用图卷积网络(GCN)对局部空间上下文进行计算和建模。它强调人体对称节点的运动一致性和人体骨骼的运动关联结构。在Human3.6m和Humaneva-I这2个复杂的标准数据集上全面地推理评估所提模型，结果表明，所提模型有更优越的性能，在输入帧数为81帧的情况下，模型在数据集Human3.6m上的实验结果平均位置误差(MPJPE)可达43.5mm，与目前先进算法SCNet(Spatial Collaboration Network)相比，所提模型的预测误差降低了9%，体现出更高的准确度。本文的代码可以在https://***/zzddwyff/upgraded-octo-carnival上查阅。

关键词： 大模型   谣言识别   知识增强   图神经网络   文本构图  

摘要： [目的] 为了实现谣言的早期识别，探索基于文本内容的谣言识别模型和方法。[方法] 提出一种大模型知识增强的多尺度图神经网络中文健康谣言识别模型。该模型首先为单条文本构建文本图，捕捉句子中的隐藏信息；然后通过提示工程抽取文本中的实体信息进行知识增强；最后采用多尺度图神经网络模型，结合特征分解，进行谣言识别。[结果] 本研究所提模型在CHECKED和LTCR两个数据集上的准确性分别达到了95.21%和87.39%，优于所选基准模型。[局限] 本研究所提模型仅基于文本信息进行谣言识别，未使用图像、视频等多模态信息。[结论]利用大模型进行知识增强既能更加快速便捷的抽取实体还能够提高句子的语义信息，利用具有特征分解的多尺度图神经网络能够在捕捉多尺度特征的基础上保持计算的稳定性，对单条语料构建文本图更加灵活便捷，本研究利用上述步骤在中文健康谣言识别中表现良好。

关键词： Cu-3Ti合金   热压缩变形   本构方程   热加工图  

摘要： 利用Gleeble 3800热模拟试验机研究了Cu-3Ti合金在变形温度（650～800℃）和应变速率(0.01～5 s-1)下的热变形行为。在此基础上，根据Arrhenius双曲正弦方程，建立了该铜合金的热压缩变形本构方程。结果表明：Cu-3Ti合金的流变应力随变形速率的提高而增加，随变形温度的增加而减小，低应变速率和高变形温度更容易诱导动态再结晶的发生。根据应变对流动应力的影响，对这一本构方程进行了修正，流动应力模拟结果与试验结果符合程度较高。以材料动态模型为基础，分别建立应变量为0.1、0.3和0.5下的热加工图。从热加工图可得出Cu-3Ti合金较合适的热加工工艺范围为应变速率0.01～0.1 s-1、温度720～800℃。

关键词： 多标签分类   样本不均衡   中医文献异构网络   图神经网络  

摘要： 目的 提出一种使用图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法，能够有效获取相似文章之间的关联，通过与文本语义信息的相互融合，提高分类性能。方法 获取论文句嵌入数据，建立中医文献异构网络，通过图神经网络GraphSAGE模型学习论文在异构网络上的表征信息和自身的句嵌入信息，将得到的特征向量输入模型进行多标签分类。结果 在中医文献数据集下，基于图神经网络的模型的多标签分类精确率和F1值，达到了0.83与0.72，优于主流基线模型。结论 本文提出的方法在中医文献多标签分类任务中具有有效性。

关键词： 三维人脸   特征投影   变分自编码器   球谐波   潜变量解耦  

摘要： 针对三维人脸生成任务中不能精确地控制局部属性生成的问题， 提出球谐函数局部特征投影的三维人脸生成方法. 首先将三维人脸划分为多个属性， 每个属性对应多个潜变量; 然后将每个属性映射到单位球面， 使用球谐函数对球面上的形状属性进行特征投影; 最后定义一种特征投影损失， 并将其分别应用于3D-VAE的编码器和解码器， 通过度量投影特征和潜变量的差异， 学习具有高解耦性、高可解释性的局部特征潜在表示. 在UHM数据集上与几种主流方法进行对比实验， 结果表明， 所提方法的局部特征解耦效果是最优的; 该方法的训练时间最少， 与SD-VAE和SD-VQVAE方法相比， 分别减少约37%和54%.

关键词： 轨道角动量   全息图   3D成像  

摘要： 经过几十年的发展，全息成像已成为展示信息的成熟光学技术。然而，仅通过光的波长和偏振作为信息传递的载体的传统全息技术，在信息传播的安全性和容量方面存在一定的不足。将一种新的光学维度，轨道角动量（orbital angular momentum， OAM），引入全息成像为这些问题提供了一个有效的解决方案。通过使用OAM复用的全息技术进行理论分析和仿真计算，二维图像被加密和存储。然后三维物体被切片为多幅二维图像，通过OAM复用的全息技术被存储于一个相位阵列中，实现了信息存储维度的有效降低，并且经过OAM复用的全息技术被成功复现，因而三维全息被实现。此外，每幅图按照相应拓扑荷进行加密，信息传递的安全性被显著提升。这种具有OAM选择性的全息技术更为安全，信息通量更大，具有广泛的应用潜力。

关键词： TOD模式   评价指标体系   5D原则   等级划分   Transit-Oriented Development (TOD)   Evaluation Indicator System   5D Principles   Grading Classification  

摘要： 公交导向型开发(Transit-Oriented Development, TOD)模式为优化城市空间布局与提升土地利用效率提供了重要路径。本文探讨了TOD模式的判别标准与等级划分方法，基于“5D”原则构建了评价指标，并通过量化评分和等级划分体系，实现对地块或社区TOD模式的精确判定。研究表明，结合三四线城市的特点，TOD模式可通过合理设计的判别标准和评价体系推动其在中小城市的推广与应用。

关键词： 人体解剖学   超声心动图   教学改革   课程整合   学习通  

摘要： 在2020年1月至2022年12月期间,课题组选取2020级、2021级、2022级三届住培生,实施超声心动图与人体解剖课程整合。课程结束后,住培生进行了综合考核。总成绩包括超声心动图理论知识测试、解剖图像解读、技能操作成绩和课后小测试。结果显示,2020级住培生的平均成绩为(88±2.00)分,2021级为(92.67±2.52)分,2022级为(92±3.78)分,而对照组2019级住培生的平均成绩为(79±2.65)分。问卷调查结果显示,98%的住培生对整合教学表示满意,认为教学方法效果显著。通过该教学模式,住培生的综合成绩显著提升,同时增强了操作技能,加深了对超声心动图与人体解剖课程的理解和记忆,激发了学习兴趣,提高了自学能力,并培养了分析和解决问题的能力,从而有效达到了提升人才培养质量的目标。