简介:摘要:深入探讨了高中语文诗词鉴赏教学的现状与挑战,并提出了创新的教学策略与实践方法。分析了传统教学模式的局限性,如教学内容单一、方法陈旧、评价体系不完善等问题。针对现状,提出了多元化教学内容、互动式教学方法、现代教育技术应用以及跨学科整合等创新策略。对教学效果评估体系进行了优化,强调了个性化学习和创新能力培养的重要性。展望未来,教育技术的发展将为诗词鉴赏教学带来更生动直观的学习体验,促进学生综合素质的提升,为中华诗词文化的传承与发展贡献力量。
简介:摘要:目的:探究自拟"养阴清热,和血解毒"方加减在促进肛瘘患者术后创面愈合中的应用。方法:从本院中提取肛瘘患者术后创面愈合中的患者70例作为研究对象。纳入起始时间2022年6月,终止时间2023年6月。随机分为对照和观察两组,各35例。对照组予以常规治疗,观察组予以自拟"养阴清热,和血解毒"方加减治疗。对比两组治疗效果,临床指标、疼痛及焦虑评分、并发症发生率。结果:观察组治疗总有效率显著较高(P<0.05),创面愈合、住院时间,疼痛评分显著较低(P<0.05)。结论:对肛瘘患者术后愈合中采用自拟"养阴清热,和血解毒"方加减治疗,有助于促进创面愈合,减轻患者疼痛程度,治疗方法的安全性高,适宜在临床推广应用。
简介:摘要:目的:深入研究人文关怀理念在乳腺癌病人护理中的应用效果及满意度情况。方法:以本院近期收治的68例乳腺癌病人作为研究对象,按照护理方法的差异将其平均划分为AB两组,每组各34例病人,在A组中应用常规护理,在B组中应用人文关怀理念,对比AB两组病人的心理状态和护理满意度。结果:经护理后,AB两组病人的心理状态均有所改善,并且B组病人的改善程度更为显著;A组的护理满意度不足百分之八十五,而B组的护理满意度高达百分之九十五以上。结论:在乳腺癌病人护理中应用人文关怀理念能够有效改善病人的消极心态,促使病人抱以更加积极乐观的态度面对治疗,并进一步优化病人的护理体验。
简介:摘要:在现代电子设备的发展中,集成电路扮演着至关重要的角色。从微处理器到移动设备,从通信系统到嵌入式系统,都需要高度复杂且性能卓越的VLSI电路来实现各种功能。因此,VLSI电路设计与集成电路优化成为了确保电子产品性能和功能的关键。VLSI电路设计的核心任务包括将高级逻辑功能描述转化为门级电路,并在考虑时序、功耗和面积等因素的情况下进行优化。这需要采用各种工具和技术,如逻辑综合、布局设计和布线设计。同时,电路的时序特性需要特别关注,以确保电路在指定的时钟频率下正常工作。电路的功耗也是一个重要的考虑因素。随着移动设备的普及,低功耗设计成为了迫切需求。通过电源管理、电压频率调整和逻辑优化等技术,工程师可以降低电路的功耗,延长电池寿命。此外,电路的面积也需要最小化,以降低制造成本。面积优化方法包括逻辑重用、共享逻辑资源和多核设计,以确保芯片的物理布局紧凑而高效。最后,电路设计还需要考虑制造工艺的可行性和电路的可靠性。制造工艺的不完美性和变化会影响电路的性能,因此需要进行适当的工艺控制和优化。同时,电路设计也应考虑到故障容忍性,以确保电路在面对不可避免的故障情况时仍能正常运行。
简介:摘要目的明确山西省五个地区虫媒病毒种类及其分布特征,对采集的蚊虫样本进行病毒的分离与鉴定。方法于2020年7~9月采集当地的蚊虫标本,利用实时荧光定量PCR法检测蚊虫标本中的8种虫媒病毒,通过细胞培养对其进行病毒分离,使用分子生物学和生物信息学方法对病毒分离物进行鉴定和分析。结果在121批蚊虫样本中,检测到1批乙型脑炎病毒阳性,2批库蚊黄病毒阳性以及8批南定病毒阳性。分离到7株病毒分离物,编号为:SX-YJ-Cxp-4、SX-YJ-Ars-2、SX-YJ-Cxp-1、SX-LY-Cxp-10、SX-GP-Ars-5、SX-GP-Cxp-2、SX-GP-Cxp-4,鉴定均为南定病毒,对其中一株进行全基因组测序,结果显示:山西南定病毒分离株与云南南定病毒分离株属于同一进化分支。结论首次在山西省分离到南定病毒。
简介:摘要目的构建一个小样本超广角眼底照相(UWFI)多疾病分类人工智能模型,初步探究人工智能对UWFI多病种分类任务的能力。方法回顾性研究。2016年至2021年于武汉大学人民医院眼科就诊并行UWFI检查的1 123例患者的1 608张图像用于UWFI多疾病分类人工智能模型构建。其中,糖尿病视网膜病变(DR)、视网膜静脉阻塞(RVO)、病理性近视(PM)、视网膜脱离(RD)、正常眼底图像分别为320、330、319、268、371张。来自天津医科大学眼科医院106例患者的135张图像作为外部测试集。选取EfficientNet-B7作为主干网络,对纳入的UWFI图像进行分类分析。使用受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异性、准确率评估分类模型在测试集上的表现,所有数据均使用数值及95%可信区间(CI)表达。将数据集在网络模型ResNet50、ResNet101上进行训练,并在外部测试集上进行测试,对比观察EfficientNet与上述两种模型的性能。结果UWFI多疾病分类人工智能模型在内部、外部测试集上的总分类准确率分别为92.57% (95%CI 91.13%~92.92%)、88.89% (95%CI 88.11%~90.02%)。其中,正常眼底分别为96.62%、92.59%,DR分别为95.95%、95.56%,RVO分别为96.62%、98.52%,PM分别为98.65%、97.04%,RD分别为97.30%、94.07%。在内部、外部测试集上的平均AUC分别为0.993、0.983。其中,正常眼底分别为0.994、0.939,DR分别为0.999、0.995,RVO分别为0.985、1.000,PM分别为0.991、0.993,RD分别为0.995、0.990。内部、外部测试集上EfficientNet性能均较ResNet50、ResNet101模型更佳。结论初步构建的小样本UWFI多疾病分类人工智能模型对常见眼底疾病的分类水平较高,可能具有辅助临床筛查及诊断的价值。