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思维导图联合费曼学习法在产科临床护理教学中的应用: 2023年; 目的:探究思维导图联合费曼学习法应用于产科临床护理教学的实际效果。方法:选取2021年6月至2022年3月在河南中医药大学第一附属医院妇产科二区实习的60名实习生作为研究对象,按随机数字表法分为对照组和研究组,每组30名。对照组采取传统教学法,研究组采取思维导图联合费曼学习法,对比两组实习生的出科考核成绩、综合实践能力、教学满意度。结果:研究组在理论和操作考核方面的成绩显著优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);研究组在主动学习、团队协作、专科护理和健康宣教方面的能力明显优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。研究组的教学满意度明显超过对照组,在统计学上具有显著差异(P<0.05)。结论:思维导图联合费曼学习法应用于产科临床护理教学中,可显著提高产科临床教学的质量和效率,值得在临床带教中推广。; 赵颜娟王东俞高宇飞; 关键词：思维导图主动学习能力团队协作能力

一种基于体积特征联合领域和类别的脑状态分类方法: 本发明适用于功能磁共振成像数据的大脑状态分类领域，提供了一种基于体积特征联合领域和类别的脑状态分类方法，包括如下步骤：步骤S1：根据行为任务的实验范式将4DtfMRI数据转换为时间序列的3DtfMRI体积数据；步骤S2：...; 高宇飞石磊徐静赵国桦

一种基于自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测方法: 本发明适用于深度学习中视频异常行为检测技术领域，提供了一种基于自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测方法，包括如下步骤：步骤S1：将含有连续t‑1帧的正常作视频帧为训练数据，按时间顺序堆叠起来输入生成器网络Attenti...; 石磊薛然刘成明高宇飞李英豪; 文献传递

基于区块链的身份认证隐私保护机制研究系统及方法: 本发明涉及电子信息技术领域，公开了基于区块链的身份认证隐私保护机制研究系统，包括：数字身份管理模块、身份代理机构、用户认证模块、应用服务模块、区块链和星际文件系统；所述数字身份管理模块用于负责在区块链上部署智能合约，定义...; 陶永才宋凯石磊卫琳高宇飞和孟佯

融合注意力机制的OpenPose人体跌倒检测算法被引量：1: 2024年; 人员密集场所跌倒事件易引发公共安全问题,对人体跌倒进行实时监测和预警可降低安全风险.针对现有基于姿态估计跌倒检测方法模型规模大、时效性差等问题,提出一种融合注意力机制的OpenPose人体跌倒检测算法DSC-OpenPose.首先借鉴DenseNet稠密连接思想,将每层与之前所有层在通道维度上直接连接,实现特征复用,减小模型参数规模;然后在不同阶段之间添加坐标注意力机制,获取特征图空间方向依赖和精确位置信息,提高姿态估计精度;最后提出一种基于人体外椭圆参数、头部高度、下肢高度共同识别跌倒行为的方法,实现人体目标的跌倒检测.实验结果表明,在COCO数据集上,所提算法在模型规模和精度之间取得了较好的平衡效果;在real fall(RF)数据集上,所提跌倒检测算法的准确率达到98.2%,精度达到96.6%,检测速度达到20.2帧/s,且模型规模较小,满足嵌入式设备实时推理需求.; 孟彩霞孟彩霞石磊石磊高宇飞; 关键词：跌倒检测

一种redis数据库的拟态调度设计方法: 本发明公开了一种redis数据库的拟态调度设计方法，包括交互模块、执行体数据库池、裁决器和aof/rdb编辑器，还包括如下步骤：步骤S1：初始化阶段，定义目前支持的命令的命令类型，确保各模块进程容器的连接正常；步骤S2：...; 石磊靳业成高宇飞卫琳谷晶中姚金龙

一种基于动量法的权重动态聚合联邦学习方法: 本发明涉及联邦学习技术领域，公开了一种基于动量法的权重动态聚合联邦学习方法，包括以下步骤：S1、初始化全局模型参数和聚合权重向量；S2、服务器将全局模型分发给被选中的客户端；S3、客户端替换本地模型并在本地数据集上测试目...; 卫琳王启龙连慧娟石磊高宇飞

一种基于注意力机制的多元特征融合恶意软件检测方法: 本发明适用于网络及信息安全技术领域，提供了一种基于注意力机制的多元特征融合恶意软件检测方法，包括如下步骤：步骤S1：建立基于注意力机制的权重生成算法；步骤S2：结合CNN和RNN算法的优势去学习API序列的局部特征与AP...; 薛均晓翟蓝航石磊高宇飞刘成明; 文献传递

一种基于自注意力机制的弱监督宫颈癌前病变分级方法: 本发明适用于医学图像处理技术领域，提供了一种基于自注意力机制的弱监督宫颈癌前病变分级方法，包括如下步骤：步骤S1：病理图像预处理；步骤S2：以包和示例的层级方式将组织病理图像切分成指定大小的切片；步骤S3：使用预训练的卷...; 石磊徐静张亚萌高宇飞

一种基于协同神经网络的虚假新闻检测方法: 本发明适用于计算机视觉与图形图像处理技术领域，提供了一种基于协同神经网络的虚假新闻检测方法，包括文本特征提取模块、视觉语义特征提取模块、视觉篡改特征提取模块、相似性度量模块和多模态融合模块，还如下步骤：步骤S1：文本特征...; 薛均晓翟蓝航石磊高宇飞刘成明; 文献传递

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高宇飞