简介：摘要：癫痫是一种慢性脑神经系统疾病，其诊断与治疗一直是临床神经内科领域的重要课题。本文通过综合分析神经内科在癫痫病临床诊断和治疗方面的最新研究成果，探讨了神经内科对癫痫病的诊断方法、治疗策略以及治疗效果等方面的进展和挑战。研究发现，神经内科在癫痫病的诊断中主要依靠临床表现、神经影像学检查和脑电图等方法，但仍存在一定的局限性。在治疗方面，抗癫痫药物是主要的治疗手段，但部分患者存在耐药性和不良反应等问题。因此，神经内科在癫痫病诊断与治疗中仍需不断探索和完善，以提高患者的生活质量和治疗效果。

简介：摘要：本文旨在设计并实现基于卷积神经网络的实时图像识别系统。首先概述了卷积神经网络的基本原理、主要结构及其在图像识别中的应用。随后详细介绍了实时图像识别系统的总体架构设计，包括图像预处理、特征提取以及卷积神经网络模型的构建与优化。阐述了系统实现的具体流程、性能评估与优化方法。本文的研究对于推动图像识别再矿山行业的应用具有重要意义。

简介：摘要：精造工程通过系统性的精益思维，不断解决生产制造过程中的管理难题和产品质量瓶颈问题，充分发挥零浪费、零缺陷、零故障的精益思想内涵，促进产品制造力和品牌竞争力提升。随着精造工程进入常态化，职工对待精造工程的热情有所降低，尤其是生产一线职工面对精造工程推进过程中的各项任务，职业倦怠感不同程度地存在。本文通过对精造工程推进过程中生产一线职工职业倦怠感产生的原因进行分析，总结出影响职工思想活力的因素，并提出对策加以解决，为精造工程的持续推广扎牢思想根基。

简介：摘要：深度学习是机器学习领域的一个重要分支，具有强大的模式识别和表征学习能力。然而，选择合适的网络结构和有效的优化算法仍然是深度学习的关键挑战。因此，本论文旨在提出新的创新和改进方法来解决深度学习网络结构和神经网络优化算法方面的问题。

简介：摘 要： 本论文旨在探讨影响神经内科开展中医护理技术操作的因素，并提出相应的解决措施。通过文献综述和实地调研，分析了人力资源、文化观念、技术传承等方面对中医护理技术操作的影响。在此基础上，提出了加强专业培训、倡导中医文化、建立中医技术传承机制等解决措施，以促进神经内科中医护理技术的发展和应用。本研究对于推动中医在神经内科护理领域的应用具有一定的参考价值。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入鱼群算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：【摘要】脑积水是指由于先天畸形、感染、出血、肿瘤等原因导致人体颅内脑脊液量超过正常范围，发病率为 0.3%~0.5%。目的探讨综合护理干预对脑积水患儿术后神经功能的恢复及对其家属负性情绪和希望水平的影响。方法选取 2012年 1月至 2018年 1月于中心医院行脑室—腹腔分流术治疗脑积水的儿童 40例，随机分为综合护理组和一般护理组，各 20例。综合护理组患儿入院后给予综合护理干预，一般护理组患儿给予一般护理干预，观察对比两组患儿干预前和干预 7d后神经功能恢复情况、家属负性情绪和希望水平的变化，记录并发症发生率并进行比较。结果两组患儿干预 7d后神经功能均有所改善（ P<0.05），综合护理组患儿神经功能恢复情况明显高于一般护理组（ P<0.05）；两组患儿家属干预 7d后负性情绪均降低（ P<0.05），综合护理组家属负性情绪明显低于一般护理组（ P<0.05）；两组患儿家属干预 7d后希望水平均上升（ P<0.05），综合护理组家属希望水平明显高于一般护理组家属（ P<0.05）；综合护理组患儿并发症发生率明显低于一般护理组（ P<0.05）。结论综合护理干预能有效提高脑积水术后患儿神经功能的恢复水平、改善家属的负性情绪和希望水平，减少并发症的发生。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入退火算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘要：重症监护室患者特点为病情严重、病程长、神经系统功能障碍等，肺部感染可影响重症监护室患者治疗效果、治疗时间等。本研究主要分析综合护理在神经外科重症监护室患者并发肺部感染护理中的应用效果，报告如下。

简介：【摘要】目的探讨中医推拿联合运动康复治疗神经根型颈椎病（cervical spondylotic radiculopathy，CSR）的临床疗效。方法选择2022年6月至2022年12月九江学院附属医院康复医学科诊治的18～70岁符合CSR诊断标准的72例患者为研究对象，将其随机分为试验组和对照组，每组36例患者。试验组患者采用中医推拿联合运动康复疗法，每周治疗5次，每次60分钟，共治疗2周10次；对照组患者采用中医推拿疗法，每周治疗5次，每次30分钟，共治疗2周10次。比较两组患者治疗前后田中靖久颈椎病症状量表20分法、视觉模拟评分法（visual analogue scale，VAS）、颈椎活动度（range of motion，ROM）及临床疗效变化情况。结果与治疗前比较，试验组患者田中靖久量表评分，颈椎后伸、左旋和右旋ROM显著增加，VAS评分显著降低，其差异均具有统计学意义（均P<0.01）；对照组患者田中靖久量表评分，颈椎前屈、左旋和右旋ROM显著增加，VAS评分显著减低，其差异均具有统计学意义（均P<0.05）。治疗后，试验组患者田中靖久量表评分，颈椎左旋和右旋ROM显著高于对照组患者，VAS评分显著低于对照组患者，其差异均具有统计学意义（均P<0.01）。结论 中医推拿联合运动康复治疗CSR，能够显著改善患者临床症状，减轻疼痛，改善颈椎ROM，具有较好的临床应用价值。

简介：摘要：目的：通过在Human Protein Atlas数据库中对LILRB2检索来指导后续研究；方法：在数据库中对LILRB2检索获取结果后进行综合分析；结果：LILRB2在表达广泛，并与多种疾病的发病。结论：LILRB2在基于免疫功能的基础上发挥着重要的调控作用，比如参与肿瘤的调控、神经退行性变等。

简介：摘要：目的：研讨早期心理护理干预对脑卒中后抑郁患者神经心理的改善情况。方法：选择2019年9月～2020年9月某院神经内科收治的脑卒中后抑郁患者100例作为研究对象，根据入院顺序将其随机分为干预组和传统组，每组各50例患者。一组为传统组，实行传统护理方法，另一组为干预组，在传统组的护理前提下实行早期心理护理方法。结果：两组患者的HAMD评分、NIHSS评分、BI评分、WHOQOL-BREF评分护理前对比无差异（P>0.05）；护理后，干预组患者的HAMD评分和NIHSS评分都低于传统组患者（P

简介：摘要：目的：脑卒中患者接受神经肌肉电刺激与吞咽康复训练对患者吞咽功能造成的影响。方法：本研究选择了82例脑卒中患者为观察对象，参考随机原则分成对照组与观察组，各41例。对照组接受常规康复训练，观察组联合了神经肌肉电刺激，对比干预后患者的神经功能与吞咽功能。结果：护理前，观察组的神经功能和对照组比较并无明显的差异，对比无法构成统计学意义；观察组的吞咽功能和对照组比较并无明显的差异，对比无法构成统计学意义。护理后，观察组的神经功能和对照组比较差异相当明显，比较结果具有统计学意义；观察组的吞咽功能和对照组比较差异相当明显，比较结果具有统计学意义。结论：护理人员要想改善脑卒中患者治疗期间的吞咽功能，很有必要在基础的吞咽康复训练基础上联合神经肌肉电刺激，有效提高患者神经与康复功能，值得推广。

简介：

简介：摘要：5G通信网络是未来移动通信的发展方向，其具有高速率、低时延、大连接等特点，能够给人们带来诸多便利。同时，5G通信网络对信息安全的防护也起着至关重要的作用，在5G通信网络中引入人工神经网络能够提升5G通信网络信息安全防护的优势。

简介：摘要：高压电柜作为电力系统中的重要设备，其故障会对电网安全运行产生重大影响。因此，实现对高压电柜的及时准确诊断和预测至关重要。传统的基于规则或统计方法存在识别准确性低、易受噪声干扰等缺点。而神经网络作为一种强大的机器学习技术，在故障诊断与预测领域展现出了巨大潜力。本研究旨在探索基于神经网络的高压电柜故障诊断与预测方法，为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了显著成就。CNN模型通常具有大量的参数和复杂的结构，这不仅导致了高昂的计算成本，也限制了其在资源受限设备上的部署。为了解决这一问题，模型优化与压缩成为研究的热点。云边协同作为一种新兴的计算模式，能够有效整合云端和边缘设备的计算资源，为CNN模型的优化提供了新的思路。通过在云端进行复杂的计算和模型训练，同时在边缘设备上部署轻量级模型，可以实现性能与效率的平衡。

简介：摘要:气管切开术是下呼吸道感染的重要危险因素,为了解气管切开术后下呼吸道感染的临床特点,本文以便寻找适当的预防与控制措施,减少医院感染的发生,提高治愈率。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。