微格教学在护理技能比赛训练中的探索与构建

通过将备战护理技能比赛的24名选手，随机分为观察组和对照组，使用微格教学模式训练观察组选手，对照组选手使用传统教学模式进行集训，以此来探讨微格教学模式在备战省、市护理技能大赛集训中的应用及效果。事实说明两种集训模式护理技能训练成绩有明显差异，其中观察组的三项操作集训成绩明显高于对照组，心肺复苏成绩两组比较差异不明显；观察组自我效能感明显优于对照组。可知微技教学模式对护理技能集训中有显著作用，值得推广。     

高等学校网球选修课合作学习法实验研究

采用文献资料法、数理统计法和实验法对沈阳农业大学网球选修课教学法进行研究,目的旨在探讨合作学习法运用于网球 选修课的可行性和对学生网球正手击球学习效果的影响。以沈阳农业大学2011级两个班级共60人为研究对象,实验组采用合作 学习法进行教学,对照组采用传统教学法进行教学,实验组和对照组的学生都接受前测、实验处理、后测等试验程序,研究结果表 明,实验组与对照组在网球正手击球学习效果方面,后测成绩都显著高于前测成绩;实验组的网球正手击球学习效果明显好于对 照组,且具有统计学显著性意义。与传统教学法相比,合作学习教学法更能促进网球选修课学生正手击球动作技能的学习。     

外科护理学实践教学的微课资源设计及应用

为探讨基于微课的线上线下教学在外科护理学总论实验教学中的应用效果,本文将2017级护理学本科8个班的239名学生以班为单位随机分为试验组(122名)与对照组(117名)。试验组应用基于微课的线上线下教学模式,对照组采用传统的实验室教学。比较两组的操作成绩、课程总评成绩、学生对教学的评价。结果显示,试验组学生的操作平均成绩、课程总评成绩好于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组学生对教学的评价高于对照组(P=0.000,0.021)。因此,基于微课的线上线下混合式教学能提高学生的学习兴趣,提高学习成绩,培养评判性思维能力。     

基于最大熵模型的QA系统置信度评分算法

置信度指的是一个问题回答系统(QA系统)对其所作回答的自信程度.描述了一种基于最大熵模型的算法.首先,从训练语料中提取若干因素来训练最大熵模型;然后应用训练好的模型在测试集上计算置信度.在2002年度的文本检索会议(TREC)中,QA系统用该算法计算每个问题答案的置信度,并依此排序,获得了显著的成绩.     

运动生理学PBL教学模式与传统教学模式比较

PBL（Problem-Based Learning）教学模式是以问题为教学基础的教学法,是相对传统以主题导向学习法而言的,目前已经成为 国际上比较流行的一种教学方法。为了评价PBL 教学模式在运动生理学教学中的应用效果,以2011 届沈阳体育学院运动训练专 业60 名学生为对象,随机分成实验组和对照组,每组30人。实验组采用PBL模式教学,对照组采用传统模式教学。在课程结束后, 分别对两组学生的考试成绩进行统计学分析,并用问卷调查方式对教学方法进行评价。结果发现,实验组学生的考试成绩和课程 评价均好于对照组（p＜0.05）。说明PBL模式在运动生理学教学中的效果较好。     

舰艇模拟训练中指挥员的成绩评估研究

在舰艇指挥员成绩评估的研究中,为解决舰艇模拟训练系统中成绩评估的客观性和正确性问题,结合舰艇模拟训练系统的要求及特点,分析了指挥员的能力构成,提出建立了指挥员成绩评估的基本原则,在此基础上建立了指挥员成绩评估的指标体系.针对每个指标进行分析,构建了它们的成绩评估数学模型,采用AHP、GEM综合算法计算出各指标的相对权重,最后以水面舰艇模拟训练中某次训练为例,计算出指挥员的训练成绩,并进行仿真.结果证明了模拟训练系统的实用性和正确性.     

基于B-CNN算法的汽车数据集细粒度图像分类分析

为了提高计算机视觉领域细粒度分类方法性能,采用双线性卷积神经网络(B-CNN)对其进行建模研究.以StanfordCars汽车数据集为研究对象,开展细粒度图像分类分析.对B-CNN进行阐述.应用了组归一化、dropout技巧,调整可训练参数,并在汽车数据集上进行试验.比较了经典卷积神经网络和B-CNN.在网络训练中,合...     

数学障碍的认知诊断干预系统开发

对于数学障碍的认知诊断从规范化诊断任务入手,而干预系统的设计将快速空间点阵的数量判断融入简单游戏中。在完成web系统开发和测试后,对60名具有计算障碍的9-11岁小学生进行了对照实验。实验前后分别对他们的词语辨析、简单减法、三维心理旋转、点阵加工,四项与数目加工能力高相关的任务进行测试。结果表明,干预训练使实验组的简单减法和点阵加工能力显著提高,而对照组确无明显区别。实验证明了干预系统对提升计算障碍儿童数目加工能力的有效性。     

通用科目网络在线训练与考试系统的设计与实现

随着网络技术的发展,在线训练与考试已成为各行业、各机构人才培养与评价的重要途径.通过分析在线训练与考试任务的功能需求,设计在线训练与考试系统采用B/S架构,结合.NET开发技术和SQL Server数据库.系统功能涵盖用户授权与登录管理、试题库管理、组卷管理、考生管理、考场管理、阅卷管理、成绩管理等.作为系统设计的重点,组卷管理采用遗传算法实现作为组卷策略之一;数据库安全设计采用动态密钥分配方式确保题库认证安全,采用XML文档对称加密方式防止试题失控.     

基于高斯混合模型流行音乐中歌唱部分的智能检测

有效地检测出流行音乐中的歌唱部分对在海量数据库中进行音乐检索、浏览、归类,以及旋律提取和歌唱家识别等有较大的价值.本文使用在语音信号处理中广泛使用的基于梅尔频率的倒谱系数(MFCC)作为语音特征来分析所要处理的音乐信号,并采用高斯混合模型(GMM)的建模方法分别为音乐中的伴奏部分(non-vocal)和歌唱部分(vocal)建立相应的GMM,进而实现音乐中歌唱部分的智能检测.与传统的只用一组手工标示了vocal和non-vocal的训练数据分别为两类数据训练一个GMM的方法相比较,本文在此基础上,再分别用一组纯歌唱部分数据和一组纯伴奏部分数据为每类建立一个GMM,然后将上述得到的两个vocalGMMs和non-vocalGMMs进行线性组合得到表示每类的概率模型.本文使用似然概率分类器作为系统的决策函数.实验结果表明该方法能够有效提高系统的识别性能.     

纵横信息数字化学习优化职校学生写作过程的研究

纵横信息数字化学习对学生掌握词汇、语句、篇章的影响分析.首先对汉字输入法的掌握进行了两次比赛,参赛两队分为实验组与对照组.实验组使用纵横输入法,对照组使用拼音输入法,输入同一文章.     

如何培养小学生的数学计算能力

数学的计算能力从本质上反映了一个学生最基本的数学能力,也是其思维能力与灵活性的一个体现。基本的数学计算能力是一个小学生必备的素质之一。但令我们数学教师头疼的是许多学生的数学计算能力不强,甚至可以说很差,这不但影响着他们现在的数学成绩,也会影响到他们今后正常学习和工作。要想加强他们的数学计算能力,我们就要进行专门的训练,用相应的技巧与方法进行训练,让学生们在这方面取得更大的进步。     

基于特征选择集成学习的军事体育训练成绩分析

针对当前军事体育训练智能化发展现状,在研究现有军事体育训练体系基础上,结合特征选择集成学习模型一般步骤,建立基于特征选择集成学习的军事体育训练成绩分析模型.模型按照军事体育训练成绩的数据规范化准备,按照身体素质建立特征子集和基学习器,按动态权值构建集成学习模型三步完成模型构建.通过试点应用,在历史训练数据发现集成学习模...     

基于数字媒体技术的军事模拟训练软件的设计与实现

针对目前军事教学训练中部分科目不便进行实战训练的现实,依据某基层炮兵部队实际教学需求,采用数字媒体开发软件Authorware设计开发了炮兵阵地警戒部署模拟训练软件.训练软件实现了对人员和设备的模拟部署、针对部署进行的敌我对抗、部署成绩判定等功能效果,经实际教学实践应用效果良好.     

“网络职业团队”提高高职生就业稳定性的实证研究

目的:实施并验证"网络职业团队"项目在提高高职院校应届毕业生就业稳定性方面的效果。方法:随机抽取某高职院校40名08级学生(实验组),进行为期一年的"网络职业团队"项目;同年级的其他137名学生不做任何干预(对照组)。学生毕业两年后,追踪统计所有学生就业稳定性数据。结果:统计分析表明,实验组学生第一份工作平均时间显著高于对照组学生;实验组学生两年内从事工作岗位的数量显著少于对照组学生。结论:"网络职业团队"项目显著提高了高职毕业生的工作稳定性。     

SPR生物传感器检测过敏致死动物血清类胰蛋白酶

应用表面等离子共振(SPR)技术检测过敏性休克死亡豚鼠血清类胰蛋白酶,试图为过敏性休克死亡提供客观诊断依据。首先,将16只健康豚鼠随机均分为实验组和对照组,每组再分为死亡即时组和冷冻3 d组。以人混合血清诱发动物过敏性休克致死。采用分子自组装方法将抗类胰蛋白酶单克隆抗体(Anti-TPSAB1)固定在SPR生物传感器芯片表面,检测豚鼠血清中类胰蛋白酶。实验结果表明:实验组类胰蛋白酶SPR响应值比对照组显著升高,在冷冻3 d的条件下对豚鼠血清类胰蛋白酶的表达无明显影响。因此,基于SPR生物传感器在动物血清类胰蛋白酶方面具有很好的应用前景,可作为诊断过敏性休克死亡的一项依据。     

基于异质信息融合的网络图像半监督学习方法

网络图像通常包含文本、颜色和纹理等异质信息. 本文提出了一种基于多类异质信息融合的网络图像半监督学习方法---局部协同训练(Local co-training, LCT). 该方法在每个视图(对应一类 信息)上对每个样本点的邻域构建线性局部模型, 利用一组局部模型来表示数据关系;基于信息传播和协同训练对模型进行增量式迭代更新. 该算法在协同训练和基于图正则化的方法这两类半监督学习算法间建立了桥梁. 局部协同训练算法能够准确地描述样本的复杂分布, 并且可以进行高效的增量学习, 有利于大规模网络图像的在线学习. 在Corel, Pascal和ImageNet数据集上的实验结果表明该方法具有良好的性能.     

综合疗法治疗腰椎间盘突出症100例疗效分析

目的:观察综合疗法治疗腰椎间盘突出症的临床疗效.方法:把∞0例腰椎间盘突出患者随机分成两组,每组50例,实验组采用中药内服、牵引、电针法、静脉滴注综合治疗;对照组采用牵引治疗,治疗结束后采用统一的疗效标准.结果实验组治愈显效率为94%,总有效率为100%;对照组治愈显效率为68%,总有效率为98%.综合治疗组的疗效明显优于对照组.结论:中药内服、牵引、电针法、静脉滴注综合治疗方法对治疗腰椎间盘突出症能显著提高治疗效果,且有较好的临床应用价值,宜于推广.     

注意力机制和自编码器构造的零水印算法

零水印技术为保护图像版权的有效手段之一.然而,现有的许多零水印算法大多采用传统的数学理论进行人工提取特征,在结合神经网络进行图片特征提取的零水印方向上并没有广泛研究.目前神经网络在图像特征提取上已经取得了很好的成绩,充分利用卷积自编码器和注意力机制,提出了一种用于构造零水印的深度注意自编码器模型(attention mechanism and autoencoder, AMAE).首先是利用带有注意力的卷积神经网络构建自编码器,然后对自编码器进行训练;其次,利用训练好的编码器输出的特征构造图像的整体特征;最后,将获得的特征图进行二值模式处理得到特征二值矩阵,再与水印图像异或运算得到零水印,并在知识产权信息数据库进行注册,零水印一旦注册,原图像便处于水印技术的保护下.在训练过程中,借鉴对抗训练的思想,对模型进行加噪训练,这提高了模型的鲁棒性.实验结果表明,本文的零水印算法在旋转、噪声和滤波等攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数(normalized correlation, NC)值均超过0.9,证明了提出算法的有效性和优越性.     

基于虚拟现实的无人机维修训练系统的开发

为了改善作为复杂武器装备的无人机(UAV)在结合实装进行操作训练时所出现的效率低、代价高、训练内容片面等问题,开发研制了基于虚拟现实的UAV维修训练系统.阐述了系统的结构设计及系统各模块的功能实现.对系统设计实现中模型的建立,模型的驱动,及基于驱动软件Vega Prime的几个关键问题进行了个性化的探讨.最后,在整个系统实现网络互联的问题上,给出了其高层体系结构(HLA)架构设计.无人机虚拟维修训练系统的设计实现,不仅使操作培训更加方便、安全;缩短了培训周期、降低了培训费用,而且有力的改善了目前无人机结合实装进行操作训练的局限性.