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<正>这是一种貌似"颜值"很高,但内涵和前景还不太确定的超级计算工具。研制它有什么实际意义?科学家和IT工程师为我们描画了一幅幅远景:一架大型客机在浩瀚的太平洋上空突然与地面失联,到哪里去搜救?不用着急,有了它就是分分钟的事情;在地震来袭之前,未卜先知地发出警报,提醒居民做好防范或迅速撤离,而且从来不会漏报和虚报;大城市告别堵车,所有地面车辆均畅通无阻;对症下药将进化为对症"制药",针对不同病毒的新药物被 相似文献
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《大众科学.科学研究与实践》2016,(7)
正运动时,肌肉产热比安静时增加10~15倍,癌细胞更易被杀死;运动时,人体血液循环加速,癌细胞无法站稳脚跟……但运动也会增加黑色素瘤的发病率。癌症在现代人当中的发病率越来越高,大家对癌症的发病原因、治疗方法众说纷纭。但有一个声音是统一的——医学界普遍认为:运动是防癌的有效途径,缺乏运动是癌症形成的一个重要因素。甚至有专家提醒大家:每天运动1小时,能远离癌症。"统一声音"是否是"正确声音"呢?有数据支持吗?既然癌症发病原因复杂,运动到底能否阻止癌细 相似文献
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《大众科学.科学研究与实践》2015,(5)
<正>或许是意识到"屏奴"身份给视力带来的巨大压力,有网友在某知名网络问答社区发帖提问:每天对着屏幕工作12小时以上,最有效的眼药水是什么?目前市面上又有哪些犀利的护眼工具?视网膜屏"自带护眼功能"?如今,视网膜屏成为越来越多电子产品的标配。许多人认为,高分辨率的视网膜屏可以保护眼睛。然而,专家提醒,屏幕分辨率高并不代表着其"自带护眼功能"。视网膜屏第一次被人们熟知,是苹果公司将其用在i Phone 4手机上,它将960×640的分辨率压缩到3.5英寸的显示屏内。也就是说,该屏幕的像素密度达到326像素/英寸(ppi),因 相似文献
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<正>人在德国,处处感受到节约用水的氛围。德国朋友常说的一句话是:"因为水是生命之源,所以一定要节约使用。"对此,我只觉得惊奇,并没太往心里去。但有件事,却让我彻底改变了先前的散漫想法,而对"抠门儿"的德国人肃然起敬。那天我去一家公司洽谈业务。公司主管招待了我。他问我,要喝水吗?我说,喝。他问我,你要喝多少?我随口说,一杯吧。结果一杯水没喝完,业务谈妥了,我起身告辞。他叫住我,一脸不高兴地提醒我,你的水还没喝完呢。我说,喝不下了,就一点儿水嘛!他严肃地说,既然你喝不完,为什么你刚才要一杯水呢?你可以跟我要半 相似文献
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《大众科学.科学研究与实践》2015,(8)
<正>在酷暑时节,身负背包、穿着防护服的未来战士将怎样克服炎热、保存体能?他们是否会穿着新式"空调"作战?近几年来,每当冬天到来,华中地区的孩子们总是期待着大雪,然而现在的雪没有以前下得大了,现在的冬天也没有以前冷了,这预示着全球气候的变暖。全球变暖是由于温室气体的大量排放造成的,而二氧化碳是主要的温室气体。从第一次工业革命以后,人们开始大量使用化石燃料,造成二氧化碳的大量排放。据《科学》杂志报 相似文献
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针对面瘫分级评估问题,提出一种结合面部纹理和光流特征的面瘫分级综合评估方法。该方法针对面瘫诊断时患者需要完成不同的面部表情动作,关注并提取对应的面部区域特征,以及人脸两侧相关区域特征之间的差异以完成面瘫分级评估。首先,需要对面瘫静态图像和视频数据进行预处理;然后,利用人脸关键点检测方法对人脸进行区域划分;接着,针对面瘫图像和视频数据,分别依据人脸左右两侧对应区域的纹理特征差异和光流特征差异以完成面瘫分级评估;最后,利用基于图像和视频数据的评估结果进行面瘫分级的综合评估。实验表明,所提方法的面瘫分级评估平均准确率相对于传统方法提高了18%以上,具有明显优势。 相似文献
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《甘肃科技》2019,(21)
探讨"7S"管理模式及Excel预警提醒功能在疼痛科物品效期管理中的应用方法和效果。对全科护理人员进行培训学习"7S"管理法和Excel表格预警提醒设置功能,采用头脑风暴法,并制定工作计划,将"7S"法用于疼痛科库房物品管理;在Microsoft office Excel软件平台下,建立物品管理工作簿,用表格内的定时提醒设置功能对疼痛科物品失效期限进行有效预警管理。单独使用"7S"检查物品12次,物品效期完好率为92%,结合Excel表格预警提醒实施后,物品效期完好率为100%,与单独使用7S管理后比较P0.05,有统计学意义;结合Excel表格预警提醒实施前后清点物品时间比较P0.01,有显著性统计学意义;与单独使用7S管理比较,结合Excel表格预警提醒后,病区护理管理质量评分比较P0.05,差异有统计学意义。"7S"管理模式结合Excel表格预警提醒设置功能在疼痛科物品效期管理,使护理工作做到可视化、精准化管理,提高护理工作准确率,减少护理不良事件的发生,节省大量的工作时间,使繁琐的护理工作更加高效化和实效化,提高整体护理质量和服务水平,切实保障护理安全,大大提高了患者及家属满意度。此方法应用效果好,值得推广应用。 相似文献
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现有的面瘫识别方法均基于面部异常或不对称进行判断,但存在面部异常或不对称并不意味着一定是面瘫患者,如:正常人的面部在做某种表情或静止时可能存在不对称;正常人模仿面瘫患者时,也会存在异常和不对称。当重复临床诊断性面部动作时,存在面部异常或不对称的正常人常比患者表现出更大的差异,这是由于正常人相比于面瘫患者具有更健全的面部肌肉运动功能。因此,该文提出了一种基于深度差异特征网络(deep differentiated network,DDN)的面瘫识别方法,该方法对高层特征提取和差异特征计算进行联合优化。首先,利用双数据流卷积神经网络(two-stream CNN)提取疑似患者不同时刻同一动作的面部状态特征;然后,通过单分支卷积网络提取two-stream CNN间的差异特征,并基于差异性特征进行面瘫识别。实验结果表明,DDN能够有效识别疑似患者是否患有面瘫且优于现有方法。 相似文献