简介：

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简介：摘要：对于胃肠道上皮肿瘤的病理分类会直接影响胃肠道上皮肿瘤诊断工作的落实开展。随着病理分析技术的进步，病理研究的进展推进，现阶段针对胃肠道上皮肿瘤的病理分类和分级取得了一定的成效。本文的研究中，结合现阶段胃肠道上皮肿瘤病理分类的研究成果进行总结探讨，意在提升这类肿瘤的病理分类与诊断工作质量。促进病理工作人员临床医护人员基于病理分类问题和疾病诊断问题进行协商沟通，提高此类肿瘤的病理分类准确性，为进一步的疾病临床诊断提供依据。

简介：摘要：伴随教育不断深入改革，在传统教学下，学生无法充分发挥自主性，致使学生学习效果下降，课堂氛围凝重。在新时期，教师应当主动改善自身教学方式，寻找教学中存在的问题，运用诊断式课堂教学方法，制定对策，改善教学效果。本文介绍solo分类理论、诊断式课堂教学，并提出基于solo分类理论的诊断式课堂教学策略。

简介：摘要目的应用超声评估新生儿特发性马蹄内翻足与姿势性马蹄内翻足的畸形改变。方法选择2020年12月至2022年1月于郑州大学第三附属医院超声科就诊的新生儿马蹄内翻足患儿49例，其中21例(32足)为特发性马蹄内翻足组，28例(53足)为姿势性马蹄内翻足组，选择同时期正常新生儿22例及以上两组单侧马蹄内翻足对侧正常足共57足为对照组，分别测量内踝舟骨距离、距骨软组织厚度、跟骰距离、胫跟角，对特发性马蹄内翻足组、姿势性马蹄内翻足组及对照组之间进行统计学分析。结果共评估71例142足，特发性马蹄内翻足组在内侧面、外侧面、后侧面均存在骨关节改变，与对照组相比差异有统计学意义(均P<0.05)。姿势性马蹄内翻足组内侧面、外侧面与对照组相比差异有统计学意义(均P<0.05)，后侧面变化不明显(P>0.05)。特发性马蹄内翻足组与姿势性马蹄内翻足组比较内侧面和后侧面差异有统计学意义(均P<0.05)，外侧面差异无统计学意义(P>0.05)。结论超声可以清晰显示马蹄内翻足各跗骨结构，量化特发性马蹄内翻足与姿势性马蹄内翻足的不同畸形改变。

简介：摘要：在飞机运行过程中，为了保证飞机的稳定性与安全，要加大对机电系统的重视。机电系统故障是导致飞机故障的主要原因之一，其传感器信号状态复杂，使用传统基于单分类器的诊断方法无法取得理想的效果，诊断准确率难以得到进一步提升，虚警率和漏判率较高。本文在充分分析飞机机电系统常见故障信号的基础上，探究数据融合技术在故障诊断中的应用，深入研究多分类器融合诊断算法。

简介：【摘要】目的：解析在临床诊断中，对乳腺癌患者，使用超声BI-RADS分类的效果。方法：纳入本院2022年1月-2023年4月，收入的疑似乳腺癌的病人，人数为100人为研究对象。均行超声BI-RADS分类检测，与病理结果对比，分析超声BI-RADS分类诊断准确率，灵敏度和特异性。结果：对比病理结果，超声BI-RADS分类诊断准确率、灵敏度和特异性没有差异（P>0.05）。结论：在临床诊断中，对乳腺癌患者，使用超声BI-RADS分类的效果佳，准确性、灵敏度、特异性均较高，具有应用价值。

简介：摘要：机电设备故障诊断是维护和管理机电设备的重要任务之一。模式识别与分类算法在机电设备故障诊断中发挥着关键作用，通过对设备故障模式的识别和分类，实现对故障类型的准确判定和快速响应。本文对机电设备故障诊断中的模式识别与分类算法进行了研究和分析，包括基于统计学习方法的算法、基于机器学习的算法以及基于深度学习的算法。通过对这些算法的特点、适用范围和优缺点进行比较和总结，为机电设备故障诊断提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：机电设备故障诊断是维护和管理机电设备的重要任务之一。模式识别与分类算法在机电设备故障诊断中发挥着关键作用，通过对设备故障模式的识别和分类，实现对故障类型的准确判定和快速响应。本文对机电设备故障诊断中的模式识别与分类算法进行了研究和分析，包括基于统计学习方法的算法、基于机器学习的算法以及基于深度学习的算法。通过对这些算法的特点、适用范围和优缺点进行比较和总结，为机电设备故障诊断提供了重要的参考和指导。

简介：摘要：信息化设备的故障问题一直是企业关注的焦点，如何快速准确地定位故障点，对设备维护和故障排除具有非常重要的意义。本文基于贝叶斯分类算法，对信息化设备故障进行分析。从故障分类、特征提取、贝叶斯分类模型构建和实验结果分析等方面进行探讨，提高设备维护效率，减少维护成本，为企业提高运行效率、降低运营成本提供了有力支撑。

简介：.                                 摘要：一个城市的形象不仅取决于其经济发展水平和旅游景点，起决定性因素的还有城市卫生。在实施可持续发展的过程中，人们对低碳的认识已经深入到了人们的心中。在城市建设过程中，相关职能部门也正致力于建设一个资源节约型，环境友好型社会。这样的理想型社会仅靠部分人的力量是难以建成的，需要全部市民们共同践行绿色可持续发展观，共同参与城市绿色建设。金山银山不如绿水青山，节能减排，资源再利用是当下环保工作的重中之重。

简介：摘要：垃圾分类一直以来是环保领域的热门话题，是建设美丽中国的大事。随着城市的快速发展和人们环保意识的提高，各地纷纷推出垃圾分类政策。本文研究垃圾分类快速发展阶段的动态分类模式，对于实现垃圾资源化利用和环境保护具有重要意义。同时，本文还分析目前常见的多种垃圾分类典型模式，希望能为今后动态垃圾分类模式的建设提供参考。

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简介：摘要：麻醉是医学发展过程中的一个重要成绩，其出现使得外科手术得以大范围应用，并且治疗安全水平也得到大幅度提升。作为一个复杂的学科，患者以及家属自然无法洞悉其本质，但是对麻醉做一些千层面的了解仍然十分必要。本文从发展的角度对麻醉展开了分析，并且进一步对麻醉工作的分类和适用环境加以讨论，对于加强该领域的认知有着积极意义。

简介：摘要中医古籍分类方法标准化可为各类中医古籍藏书单位提供明确和可靠的分类参考依据，推进中医古籍的共享与利用。通过历代中医古籍分类方法的调查研究，对照《中国中医古籍总目》分类表，参考《中华古籍总目》分类表，制定《中医古籍分类标准》。本标准规定了中医古籍分类的三级类目与入类原则，主要由基本大类、三级类目表、入类原则与示例及使用说明等部分组成。

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简介：摘要：城市化的日益发展带来的垃圾污染会对人们的生活环境和生活水平都会造成一定的负面影响，不利于城市的和谐发展和城市文明的建设，会从整体上影响城市风貌。所以要想从整体上提高城市环境就要提高居民的环保意识。地方政府及有关部门要加强宣传，并落实各项规章制度，使居民在日常生活中自觉树立垃圾分类环保意识。垃圾分类管理制度有效引导了居民垃圾分类投放行为，促成了居民垃圾分类意愿的生成。垃圾分类指导人员的规制指导是引导垃圾分类新习惯的重要因素；城市居民受教育程度以及年龄段、垃圾分类设施的完备度也影响着城市居民的垃圾分类意愿和行为。为做好垃圾治理工作，本文将在概述垃圾分类的基础上，对垃圾分类制度对城市居民垃圾分类意识的影响进行探讨。

简介：摘要目的构建基于卷积神经网络的儿童病毒性脑炎MRI分类与早期诊断模型，探讨其对儿童病毒性脑炎早期诊断、精准治疗和改善患儿预后的价值。材料与方法收集浙江大学医学院附属儿童医院2020至2022年期间颅脑MRI影像数据1077例，其中病毒性脑炎患儿577例，非病毒性脑炎儿童500例。运用卷积神经网络中的Squeeze-and-Excitation Residual Networks（SE-ResNet）模型构建儿童病毒性脑炎MRI分类与早期诊断模型并与Convolutional Block Attention Module Residual Networks（CBAM-ResNet）、Mobile Networks（MobileNet）、Residual Networks（ResNet）、Shuffle Networks（ShuffleNet）模型进行了对比。结果所有模型在训练集上都达到了收敛。SE-ResNet、CBAM-ResNet、MobileNet和ShuffleNet模型在训练集训练100轮后准确率都达到90%以上，而只有CBAM-ResNet模型和本研究选用的SE-ResNet模型在验证集上同样取得了90%以上的准确率。在测试集上，CBAM-ResNet具有最高的准确率73.91%，ResNet具有最高的召回率75.45%，但只有本文所用SE-ResNet模型在准确率和召回率都达到较高水平，并且取得最好的F1得分和曲线下面积（area under the curve, AUC）值：准确率为70.83%，召回率为72.73%，AUC为0.77，F1得分为0.7183。结论运用人工智能技术结合MRI实现儿童病毒性脑炎早期诊断是可行的，本研究为进一步实现全面的儿童脑炎早期诊断、精准治疗和改善脑炎患儿预后提供了理论和应用基础。

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