探讨持续改进电子护理文书书写护理质量的方法

目的:提高护理文书书写质量。方法:规范护理管理,继续加大培训力度,加强护理文书书写的质控环节管理,建立系统的病历质控管理组织。结果:自2017年5月制定并推出了一系列的改进措施以来,使全院护理文书书写质量得到了显著的提高。结论:改进护理文书书写质量控制方法,有助于提高护理文书书写质量。     

基于神经网络的联机手写识别系统的研究和实现

汉字作为中国文化的载体,在中国文化和历史当中都有着非常重要的地位,学好汉语、写好汉字是每一个中国人必备的能力与素质。然而随着计算机的迅速发展,人们的办公和学习也主要是通过键盘来进行的,这就导致国人在日常生活中书写汉字的机会大大减少。这些对我国汉字的普及带来了很大的冲击,人们书写汉字的能力不断下降。联机手写识别系统则能够在很大程度上缓解这一现象,它完全符合人们的日常手写习惯。本文对联机汉字手写识别的意义和难点进行了分析,对神经网络系统以及其在手写识别系统中的应用进行了简单的介绍。     

汉字字体设计之笔形变化控制规范探析

正一、"笔形"概念笔形是文字符号的书写形态,是运用书写工具,通过书写动作所形成的特殊痕迹,如字体的形状大小、横竖排列、笔形描述、笔画搭配等。它主要反映书写人的思想感情、爱好习惯、文化涵养、职业特点等。二、制定"笔形"规范的重要性1.制定笔形规范样板众所周知,中国汉字演变经历了几千年的文明传承,汉字字数也随着年代的更迭和社会需求的发     

书法可持续发展的基础探讨

通过比较汉字和西方文字的演化过程与识别过程,结合当代认知科学及视觉与信息处理技术方面取得的成果,分析了汉字书法可持续发展的基础.指出书法作为汉字在识别和书写过程中的视觉思维表现形式,其以基本笔画组成图形文字和充分借助左脑与右脑记忆功能而形成独特的文化现象.只要汉字存在,书法就一定会发展.书法的可持续发展还需要培养千千万万热爱书法事业的后备军.     

纺织机显控界面字体大小可识别最小阈值研究

为提高纺织员工的作业效率,文章对纺织机显控界面字体大小可识别的最小阈值进行了研究。首先,从纺织机的显示和控制界面中选择四组常用汉字,出现频率最高的笔画数为6、8、10和11画,并且都是左右结构。以反应时间作为视觉识别效率指标参数,测试字体面积对员工识别效率的影响,然后采用因子标准差法分析了员工在识别这四组汉字时反应速度的差异。其次,将对数函数应用于字体总面积和平均响应速度的多元回归分析,进而获得高效识别字体和总面积的表达式。最后,以实际操作时间为准,以所有正常识别率为标准,得出纺织机四组常用汉字总面积的最小阈值分别为25mm^(2)、27mm^(2)、21mm^(2)及22mm^(2)。     

提高棉和麻纤维纵向自动识别率的因素分析

基于三维位移自动平台对棉和麻纤维进行纵向自动识别,通过试验分析棉纤维纵向特征参数值的完整性,系统采集纤维图像的最佳位置是识别过程中影响识别率的主要因素。通过更新识别参数数据库,改变图像采拍位置等方法研究提高纤维种类识别准确率。试验结果表明,所采用的改进方法对于提高纤维种类识别准确率是有效的。     

大学生汉字书写危机状况调查及引导策略研究

"汉字",是华夏文化文明的活化石。它记载了五千年中华大地人类的智慧及文明,是传统文化及祖国情感的灵魂载体。在21世纪这个"万码奔腾"的时代,快节奏的生活方式和大量新鲜事物的涌入,使得越来越多的人已经静不下心来体会文字之美了,大部分人已经渐渐失去对汉字的感情,对汉字重视程度也越来越低,已经出现汉字书写危机。信息化时代,键盘逐渐取代了手写,学校汉字书写教育弱化,提笔忘字用词不当,公共场所汉字书写不规范……"失写症"正在蔓延,科学技术的飞速发展使得人们疲于手写汉字的"繁琐",规范性的汉字书写更是成为一种难得的"奢侈"。     

护理文书书写中潜在的医疗纠纷

护理文书是患者获得治疗及护理服务的记录,其书写正确与否,以及是否详细表达,直接关系到医院临床管理质量。在现代医疗模式下,随着人们生活水平的提高以及法律意识的增强,为减少医疗纠纷事件的发生,医院管理工作者对护理文书书写质量引起了高度重视。本文就对医院护理文书书写中存在的问题进行阐述,并对其进行改进,从而预防医疗纠纷事件发生。     

续写急就章——草书字形标准化的设计意义

"草书"是汉字为了书写便利,在隶书基础上演变而来的一种书体,笔画简省而有连带。汉代对于草书进行了标准化的字形规范以应对民间汉字简化草写的混乱,被称为章草,顾名思义是有章法可循的标准化草书。随着印刷术的发明,草书的规范化并没有像真书、楷书的规范化一样向前发展,而是渐渐走向纯艺术表现的方向,对于其识别与书写速度等设计思维显示出漠视状态,于是草书规范化这一具有重大意义的工作便半途而废了。笔者在设计界首先提出汉字进化历程的四条并行主线的理论,草书是与"真书"、"装饰字"以及"注音符号"并行的一条快速书写线索上最重要的一部分。继"汉仪陈体甲骨文"之后,笔者的又一个对于汉字文化研究型设计的实践与探索成果—"汉仪陈体章草"设计字库正式发布,对于草书字形的规范与现代诠释正是这款全新字库的设计使命。     

自组织特征映射网络在脂肪肝B超图像识别中的应用研究

通过分析肝脏B超图像的纹理特征,利用自组织特征映射神经网络(SOFM)的聚类特性对脂肪肝B超图像进行分类识别,建立较人为经验识别更为准确的计算机B超脂肪肝医学辅助诊断系统。实验结果表明SOFM网络对脂肪肝的识别率达88.89%,轻度识别率达71.42%,中度识别率达79.82%,重度识别率达85.71%,该辅助系统可提高脂肪肝的诊效率和准确性。     

电梯语音识别外招串行通信板设计

通过语音识别技术在电梯系统的应用研究,文章提出一种具有语音识别功能的电梯外招串行通信板的设计,其以STM32作为主控制芯片,结合LD3320语音识别集成芯片,加入软硬件抗干扰设计,应用于电梯各层门厅外招系统中,能够通过语音方式实现呼梯。经过实践测试,系统工作稳定,实时性良好,通信信号稳定。在安静环境下,呼梯识别率约达90%;在嘈杂环境中,呼梯识别率还有待进一步提高。     

联机手写体汉字识别系统中汉字的输入及其特征的提取

汉字识别是模式识别领域最富挑战性、又极具应用前景的研究课题之一 ,而联机汉字识别是近期需求十分迫切的技术 .字量大、字形复杂多变、笔顺没有一定规范、笔划数目变动等多种因素 ,是联机汉字识别的主要困难 .笔划相对易于提取是联机识别的优点 .针对联机手写体汉字的特点 ,提出笔划轨迹点方向量化的方法 ,提取笔划和计算笔划间的连接关系 ,形成输入样本字的特征 .     

硬笔书写机器人设计

针对汉字书写初学者易混淆笔划和笔顺次序的现象,设计了一种简单易操作的硬笔书写机器人,机器人可以模拟人手书写汉字的过程,帮助初学者掌握汉字笔划和书写笔顺及用笔力度。机器人主体通过串口和计算机相连,文字在计算机中转换成G代码后发送给机器人控制器,控制器处理代码信息,生成脉冲序列控制带动硬笔运动的步进电机前进或后退,在纸上写出文字。     

浅谈文字识别软件0CR

汉字识别软件的任务是研究如何使计算机能够"识字".该系统通常是采用光电转换装置将汉字或字符转换成电信号.并送入计算机,由计算机自动辨认、阅读,因此称其为光学字符识别(Optical Character Recognition),简称为OCR)。     

用于酒类识别的电子鼻研究

开发了一个能识别酒类的电子嗅觉系统。该系统基于一个由３只具有不同宽谱气敏响应特性的金属氧化物传感器组成的阵列,并由３层前馈神经网络用于分析传感器阵列的输出数据,神经网络采用Ｌevenberg-Marquardt算法训练后,电子嗅觉系统能成功地识别酒精、烈性酒、葡萄酒和啤酒,正确识别率可达９５％。     

彩色桌面出版技术问答(四)

61.BI—3型印刷体汉字识别系统有什么特色? 1992年底,曾获得机电部科技进步一等奖和国家科技进步三等奖的“BI—3型印刷体汉字识别系统”(由北京信息工程学院研制)在台湾上市,这是台湾首次销售的印刷体汉字识别系统。目前该系统在国内外销售1300套以上。 “BI—3型印刷体汉字识别系统”是当前一个具有代表性的产品,它的文字识别的核心技术已达到了     

汉字水墨插图的艺术特点及印刷工艺

正当汉字进入到水墨插图艺术领域,汉字的识别性已经不再重要,而是更加侧重于表现作品的绘画性和精神性,表达艺术家的人文关怀和内心情感。汉字水墨插图是汉字艺术中的一种重要形式,它是利用汉字的音、形、义作为主要创作元素,以毛笔、水、墨为表现工具,以宣纸为主要载体进行的艺术创作。汉字水墨插图艺术已经超越了汉字单纯的书写范畴,成为更具绘画性和观念性的现代艺术作品,具有鲜明的艺术特点。然而,它     

基于高光谱成像技术的灵武长枣常见缺陷检测

以灵武长枣为研究对象,利用高光谱成像技术结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)和最小噪声分离法(minimum noise fraction,MNF)对长枣缺陷进行快速检测与识别,主要探讨样本背景对缺陷识别的影响。首先,采集虫眼、裂痕、正常枣的高光谱图像,利用PCA法和MNF法分别对其降维去噪,选择虫眼与正常枣的PC1和M1图像、裂痕枣的PC2和M2图像进行缺陷识别,经PCA分析后的缺陷识别率均为100%,MNF处理后的识别率分别为69.2%,56.8%,100%;随后对其高光谱图像进行掩模去背景,再对其降维去噪后检测识别,PCA后的识别率均为100%,MNF后的识别率分别为73.1%,65.9%,100%。结果表明:利用高光谱成像技术结合两种降维去噪法对长枣常见缺陷的识别是可行的,背景干扰对于PCA法的缺陷识别不影响,其识别效果优于MNF法,且去背景后的MNF法缺陷识别率较未去背景的有所提高,为后续长枣缺陷的在线检测提供理论依据。     

图像纹理识别中最优小波基的选择

图像纹理识别是图像分析的重要内容.为了提高文理图像的识别率,运用小波方法,选取多个不同的小波基,对纹理识别的结果进行比较.实验结果表明,所选小波基由于正交性、对称性、消失矩的不同会对图像纹理识别率产生显著影响.并给出了选取最优小波基的原则.     

基于灰度共生矩阵参数的柳杉材表面节疤缺陷识别

本研究利用木材表面纹理特征和色彩统计特征开发了柳杉(Cryptomeria japonica L.f.)锯材表面活节和死节的机器视觉自动识别系统。该系统由3部分组成:CCD工业摄像图像采集硬件系统、缺陷自动检出的图像处理模块和基于识别规则的缺陷识别模块。通过对空间灰度共生矩阵参数Contrast运用大津自动阈值分割算法检出潜在缺陷区域,结果表明提案的缺陷检出算法可有效提取柳杉材表面的缺陷区域。根据活节和死节的表面色彩统计直方图确立了区分活节和死节的阈值并构建了活节和死节的识别规则,结果表明基于色彩统计特征的识别规则可有效地识别活节和死节。为了验证系统的识别精度,随机从工厂现场抽取并检测了含有单个和/或多个缺陷的试件156块(共含有94个活节和86个死节),结果表明,活节和死节的正确检出率分别为94.7%和97.6%,活节和死节的正确识别率分别为96.6%和98.8%,整个系统的准确识别率为93.9%。系统的识别精度表明,基于表面纹理特征可实现对柳杉锯材表面节疤缺陷的有效识别,胜任生产线对于缺陷检测精度的要求。