简介：摘要：由于在化工开采中存在很多危险因素，因此安全体系建设方法的设计者必须在设计中进行危险识别，以及采取有效的措施展开控制。本文总结了基于“神经网络”背景下的安全体系建设的意义，分析和研究了工艺设计中的常见问题，最后结合工艺控制重点，提出识别危险的方法，以及控制危险的措施。通过研究，提升化工开采的安全水平，解决危险识别问题，为化工开采提供良好环境。

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是近年来在图像识别领域取得重大成就的一种深度学习模型。随着现在数字化工业革命的到来，数字图像的广泛应用，图像识别技术逐渐在计算机视觉领域的研究中逐渐占据越来越重要的地位。图像识别技术，又称为计算机视觉技术，它可以让计算机理解和处理图像，从而实现自动识别、分类、分割、跟踪等任务，逐渐成为热门研究方向，受到研究人员广泛关注。本文首先介绍了CNN的基本结构和工作原理，然后概述了CNN在某些具体领域中的应用。接着，对CNN的发展历程进行总结，并概括了某些改进的方法。为后续对基于卷积神经网络的图像识别相关理论的进一步研究探索提供参考。

简介：摘要：目的：研究心血管内科护理风险因素以及防范对策。方法：本次研究选择回顾性分析的研究方法，样本确定为2019年4月至2020年12月期间到我院接受治疗的心血管内科患者，筛选后纳入研究样本260例，对所有研究样本在院期间的护理风险事件发生情况进行统计，以此为基础对心血管内科护理风险因素进行分析，并针对性的制定防范措施。结果：通过回顾性分析发现，心血管内科患者的常见风险事件主要包括跌倒、坠床、压疮、感染、急性起病、用药不规范等，对患者护理风险因素进行分析发现，护理风险因素可以归纳为技术规范、护理断层、护理不全面、护患沟通不足。护理人员责任缺失以及患者依从性较差，其中护患沟通因素和护理人员责任缺失因素引发的风险事件占比明显高于其他因素（P＜0.05）。结论：心血管内科护理工作的过程中，风险因素相对较多，护理人员需要对护患沟通进行强化并落实护理责任，以此为基础针对性的开展预防管理，以此来降低风险事件的发生率。

简介：摘要本文以南华附一内科楼无梁空心楼盖具体施工技术作阐述，分析其特点并介绍主要施工方法及应用效果。

简介：摘要：内科护理学是一项操作性比较强的专业，需要学生拥有良好的自主学习和实践能力，才能够更加高效的学习和掌握相关知识，进而提升学生的探究能力以及分析能力。因此，在实际的内科护理教学中，教师需要在准确分析学生拥有自主学习能力对于内科护理教学产生的积极作用基础上，制定出有效加强内科护理教学实践活动，提升学生自主实践能力的相关教学策略。以此保证学生能够更加积极主动的参与到实践中，促使学生实践综合能力的有效提升。

简介：摘要：目的 探究心血管内科护理风险因素以及相关防范策略。方法 随机选取我院2020年1月-12月心血管内科收录的78例患者作为研究样本，回顾性患者资料数据，总结心血管内科护理风险发生率以及相关影响因素，在其基础上提出相应的防范对策。结果 78例患者有5例出现护理不良事件，护理不良事件发生率为6.41%，心血管内科护理风险的护理风险因素主要与护理人员因素、患者因素、医院管理因素相关。结论 心血管内科护理风险因素体现在多个方面，临床为了有效确保患者的护理安全性，需要依据护理风险因素针对性的制定防范对策。

简介：摘要：目的:中医内科护理干预对老年失眠患者的应用效果研究。方法:选取2022年1月至2023年2月福建省福能总医院心理科收治的老年失眠患者156例作为研究对象，按照不同护理干预方法分为对照组(应用基础护理干预方法)和观察组(在对照组基础上应用中医内科护理干预)，每组78例。结果:2组老年失眠患者护理干预前匹兹堡睡眠质量指数量表评分比较差异无统计学意义(P＞0.05)，但是观察组老年失眠患者护理干预后匹兹堡睡眠质量指数量表评分显著低于对照组(P＜0.05);观察组老年失眠患者的临床治疗总有效率以及对护理工作人员的总满意率显著高于对照组(P＜0.05)。结论:中医内科护理干预能够显著治疗老年失眠患者，降低匹兹堡睡眠质量指数量表评分，提高治疗总有效率以及对护理工作人员的总满意率。

简介：摘要：急性重症胰腺炎作为一种非常严重的疾病会造成人体多脏器受损，其原因包括患者组织的循环障碍，导致细胞因子的释放和各种消化酶的激活，使胰腺组织溶解在自己的各种毒素中。同时，重症胰腺炎患者在临床实践中不断增加，为保护患者和提高治疗效果，护理成为重要的一个方面。本文探讨了急性胰腺炎临床观的变化，审视了目前急性胰腺炎的临床治疗方法、所采用的治疗方案，并对急性胰腺炎发展的护理研究进行了思考。

简介：摘要：目的：研究重症脑外伤持续昏迷患者行促醒康复护理的效果。方法：数据取自我院2022年1月-2022年12月收治的80例重症脑外伤持续昏迷患者，“双盲法”分基础组(常规护理)、促醒组(促醒康复护理)各40例，两组疗效比较。结果：护理前分析临床指标无差异，P>0.05；护理后较基础组，促醒组NIHSS值更低，GCS、ADL值更高；促醒组并发症率(5.00%)低于基础组(20.00%)，P

简介：

简介：摘要人工神经网络（简称神经网络）是20世纪80年代发展起来的一种模仿生物脑结构和功能的信息处理系统，是近年来国际学术界的研究热点之一。神经网络由相互间部分或完全联系的微处理单元（即神经元）组成，具有并行分布处理、非线性映射、通过训练自学等特别能力，能够完成各种涉及非线性结构的工作。随着人们对人工神经网络研究的深入，它在各个学科中的应用也越来越广泛。本文就人工神经网络在印刷工程领域的应用进行探讨。

简介：摘要：随着中国经济的不断发展，中小微企业已经成为了国家经济高质量增长的重要基础。本文对中小微企业的信贷问题，给出了分析方案。

简介：摘要:手机屏幕的缺陷检测操作期间，深度卷积的神经网络往往起着关键作用，对实测效果 影响极大，要求技术员能够充分掌握此方法。鉴于此，本文主要围绕着深度卷积的神经网络基础下手机屏幕的缺陷检测开展深入的研究和探讨，仅供参考。

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：摘要当前高速公路的交通量呈明显的递增趋势，并且我国的自然环境条件十分复杂，在高强荷载和复杂环境的作用下，高速公路的病害特别是路面病害日益增多，因此我国通过建立路面管理系统为高速公路网的养护管理提供一个核心的平台。但是由于我国的路面管理系统建立时间很短，对于经验的总结和设备的先进程度仍然处在低水平线上。所以提高路面管理的现代化、科学化及智能化称为当下十分重要的科研努力方向。本文基于MATLAB的BP神经网路预测模型的分析，以加强路面管理数据分析的行为能力为目的，采用科学的管理理论及模糊数学的分析方法，为路面管理人员提供准确的路面使用性能的评测，尤其是本文提出一种自主学习且容错率较高的数学分析方法，这对于路面管理系统的数据采集、分析、评估，甚至对于整个高速公路网及社会经济的长期稳定发展具有很重要的理论和现实意义。

简介：摘要遥感影像在很多领域都发挥着不容忽视的作用，科学技术的发展不仅使得遥感影像的分辨率越来越高，对于影像分类也提出了更高的要求。在这种情况下，以往高分遥感影像分类算法的计算精度逐渐无法满足分类要求，需要对算法进行改进和创新。基于此，本文提出了卷积神经网络分类算法，能够有效减少图像分类处理过程中比例缩放、平移等变形所引发的误差问题，提升分类精度。

简介：摘要为了解清水河水质变化趋势和水环境变化系统的规律，建立水质神经网络模型。选取PH值、高锰酸盐指数、溶解氧、生化需氧量、氨氮和总磷六项指标为学习样本参数，运用L-M优化算法对神经网络优化计算，对清水河2014-2015年监测断面水质指标进行训练。结果表明神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构，实际监测值与预测值误差较小，有良好的可行性和有效性。