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1.
目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高.  相似文献   
2.
探讨家庭自我护理在乳腺癌PICC置管患者护理中的应用价值。将行PICC置管的92例乳腺癌患者随机划分为对照组和观察组,对照组46例给予常规护理,观察组46例在常规护理基础上引入家庭自我护理理念。对比两组置管并发症发生率、导管护理情况。观察组置管并发症发生率10.87%较对照组的30.43%低(P0.05);观察组留管时间较对照组长(P0.05),冲管及封管次数、更换正压接头次数与对照组比较无明显差异(P0.05)。在乳腺癌PICC置管患者护理中引入家庭自我护理,可有效降低置管并发症发生率,显著延长导管留置时间。  相似文献   
3.
以天然橡胶为例,采用分子动力学模拟方法,研究了单轴拉伸条件下材料分子链聚合度参数p、环境温度T和加载率R对黏弹性材料力学性能的影响.结果 表明,材料应力随分子链聚合度和加载率的增加而增加,随温度的升高而降低,低温高频下材料呈现出塑性特点.在R=108 s-1,T=250 K的条件下,p=20,40时,材料应力峰值分别为79.8和99.8 MPa;当p=40,R=1010 s-1时,T=100,250 K条件下,应力幅值分别为134.9和103.9 MPa;在p=40,T=250 K情况下,R=109,1010 s-1时,应力峰值分别为122.7和134.9MPa.在加载过程中,非键结势能对系统总势能的变化起主导作用,分子动力学模拟方法可以较好地分析分子链聚合度、环境温度和加载率等参数对黏弹性材料应力、系统能量和自由体积变化的影响.  相似文献   
4.
研究医学新生的心理健康情况,并在教育课程中通过团体辅导、心理训练等方法提高其心理弹性,减少学生心理隐患将成为心理健康教育课程中的一项新举措.通过对心理弹性的研究背景、意义及国内外研究现状的分析,确定量表的选择,并结合教学互动,提高大学生心理弹性.  相似文献   
5.
针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.  相似文献   
6.
<正>中共中央办公厅、国务院办公厅最近印发了《关于在部分区域系统推进全面创新改革试验的总体方案》(下称《方案》)。这是我国继上海、福建、广东、天津建设四大自由贸易试验区之后,首次选择八大区域设置全面创新改革试验区,以推进系统性、整体性、协同性改革的先行先试,统筹推进科技、管理、品牌、组织、商业模式创新,必将为新常态下转型发展和建设创新型国家提供强有力支撑。  相似文献   
7.
作为一种直接干预人类遗传基因的强大工具,人类胚胎基因编辑技术在给人类带来巨大福祉的同时,也蕴含了极其巨大的潜在风险与文明忧患。由于人类胚胎基因编辑技术的潜在风险极具复杂性与特殊性,不但将引发健康风险、进化风险、遗传风险等生物性风险,且还将引发一系列的社会伦理风险。如果运用不当,极易造成失控的严重后果,甚至将人类陷入难以拯救的危险境地。基于此,我们应从技术伦理的向度出发,以增进人类的幸福和自由为目的,尊重人的"自然"本性,增强技术主体的责任伦理意识并设置技术禁区,才能真正有效地消解人类胚胎基因编辑技术所引发的风险。  相似文献   
8.
某山区高边坡岩土体以块石土、强风化千枚质页岩及中风化千枚质页岩为主,岩石岩性较软,且存在崩塌等不良地质。文章根据高边坡岩土层参数、节理裂隙等结构面影响性分析和老路边坡现状调查结果的综合分析,确定其边坡坡率。  相似文献   
9.
M-强对称环     
设M是幺半群,作为强对称环的一般推广,引入了M-强对称环的概念,研究了M-强对称环的基本性质,得到了M-强对称环的一些刻画.  相似文献   
10.
为了进一步提高多时相遥感图像变化检测的精度,本文提出了一种将Shearlet变换与核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)相结合用于遥感图像变化检测的算法.首先利用Shearlet变换的多尺度、多方向和各向异性等特点,对遥感图像进行多尺度分解,然后对分解后的数据进行核主成分分析,再进行Shearlet反变换得到含变化信息的图像,最后对该图像利用模糊局部信息C均值(fuzzy local information c-means,FLICM)聚类算法进行分割,实现遥感图像的变化检测.大量试验结果表明,与基于主成分分析(principal component analysis,PCA)、基于KPCA、基于小波变换和PCA 3种变化检测算法相比,本文算法能有效地分离出变化信息,得到更准确的变化检测图像,具有更高的变化检测精度,且对背景有较强的鲁棒性,同时也减少了计算复杂度.  相似文献   
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