分类: 护理学 >> 护理学 提交时间: 2022-09-06
摘要: 观察拔罐法对子宫脱垂所致尿失禁的治疗效果;对一例子宫脱垂而引起尿失禁的患者实施拔罐治疗,对比分析患者治疗前后的体征进行评价,拔罐对于治疗子宫脱垂引起漏尿的恢复效果明显,且操作简单,无创无痛,减轻了患者的身体痛苦,提高了患者的生活质量。
分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间: 2020-10-27
摘要: 最近,如何构造电子病历(EMR)引起了研究人员的极大关注。从EMR中提取临床概念是EMR结构化的关键部分。临床概念提取的性能将直接影响与EMR结构化相关的下游任务的性能。但是,主流方法中,序列标记模型有一些缺点。基于序列标记的临床概念提取方法不符合人类的语言认知模型。同时,这种方法产生的提取结果很难与下游任务耦合,这将导致错误传播并影响下游任务的性能。为了解决这些问题,我们提出了一种基于span分类的方法,通过考虑字符序列的整体语义而不是每个字符的语义来提高临床概念提取任务的性能。我们将此模型称为span分类模型。实验表明,span分类模型在2012年i2b2 NLP挑战赛的语料库中获得了最佳的微观平均F1得分(81.22%),并获得了与2010年i2b2 NLP挑战赛的SOTA相当的F1得分(89.25%)。此外,我们的方法的性能始终优于序列标记模型,例如BiLSTM-CRF模型和softmax分类器。
分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2020-06-02 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要: 研究西北干旱半干旱区城市生态效率,对其经济、资源、环境的协调统一以及生态文明建设的推进具有重要的现实意义。以西北干旱半干旱区38个城市为研究对象,运用三阶段DEA方法客观地测度了各城市2005-2016年生态效率,同时运用ESDA方法全面分析了生态效率的区域差异。结果显示:干旱半干旱区城市生态效率普遍较低,并呈现正向全局空间自相关关系;热点区域主要以鸟鲁木齐、克拉玛依等为中心,冷点区域主要以平凉、固原等为中心,热点区域数量呈现先增后减再增的N形变动趋势,冷点区域数量则呈现先减后增再减的倒N形变动趋势。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为使空间故障树理论具有分析离散可靠性数据的能力,基于因素空间理论提出了一种分析系统功能结构最简式的方法,主要用于了解系统功能与元件功能之间的因果关系和内涵。给出了系统功能结构最简式方法的步骤和相关定义;使用一个系统的32条故障状态组成背景空间,分析其中蕴涵的系统功能与元件功能关系。同时随机选择23条故障状态组成了一个背景空间子集,得到蕴涵的功能关系。对比两种功能关系的最简结构式差异,根据布尔代数,得到元件之间的隐含功能关系为:元件Z3的功能与Z1或Z2或Z1+Z2的功能相同。从而得到关于系统可靠性的元件等效和替换关系。同时背景空间的两个子集最简结构式的和不等于原背景空间最简结构式,给出了两者相等的条件。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 空间故障树是一种研究系统可靠性与影响因素关系的理论体系,用树型结构描述元件与系统之间的可靠性关系。但实际故障发生过程是复杂的,难以表示成树型结构,而更为广泛的是网状结构。因此,尝试将空间故障树中的树型结构转换为网络结构,进而形成空间故障网络。给出空间故障网络的定义、性质及其与空间故障树的转换方法。目的是将空间故障网络转换为空间故障树,以利用空间故障树已有研究结果。给出一般结构和多向环结构的空间故障网络,及其转换为空间故障树的方法。为使用空间故障树理论研究一般网络结构故障发生过程提供方法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 操作工人在长时间的工作过程中,由于精神和身体的疲劳会产生失误,人的可靠性降低,导致生产残次品,甚至危及人身安全。为了了解在保证可靠性的前提下,操作者最长可持续的工作时间(极限工作时间),提出了一种结合统计过程控制图(statistical process control chart,SPCC)和差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)的方法来进行确定。用连续时间中单位时间间隔内的次品率衡量人的可靠度,并形成次品率时序序列(defective rate time series,DRTS)。一方面使用该数列基于ARIMA构建SPCC,并确定样本的上控制线(up control line,UCL)、下控制线(low control line,LCL)和极限时间范围;另一方面使用ARIMA和支持向量机(support vector machine,SVM)配合实时跟踪算法(realtime tracing algorithm,RTA)对需要确定极限工作时间(limit working time,LWT)的某一操作者的DRTS进行预测。最后将预测曲线置于SPCC中来确定该操作者LWT的范围。通过对10个操作者8小时,每隔10分钟采样得到的DRTS分析,表明该类工作参数的范围为UCL=[3.89,4.66]、LCL=[-4.98,-3.90]、LWT=[393,450] min。确定了一个新操作者的LWT为[435,452] min,即435 min时该操作者就应该停止工作进行休息。