摘要：目的调查城市医疗集团康复患者向下转诊的意愿,分析影响因素。方法2023年6月至10月,采用简单随机抽样方法,对某地城市医疗集团内医院神经康复和骨科康复患者开展调查。采用安德森模型2013版构建康复患者向下转诊意愿及影响因素理论框架,在该框架下采用Likert 5级评分量表设计问卷,问卷包含被调查者的个人特征、环境特征和医疗服务利用选择共3部分23项题目,开展预调查并通过信效度检测。结果共收回问卷350份,获得有效问卷314份。康复患者向下转诊意愿与年龄、病种类型、康复期、向下转诊经历、对双向转诊政策的了解和必要性的看法、对城市医疗集团的了解和必要性的看法有关(χ2>7.755,P<0.05);康复病种类型、康复期、是否有过向下转诊经历、对双向转诊政策必要性的看法是主要影响因素(P<0.05)。结论康复患者向下转诊意愿受病种类型、康复期、向下转诊经历、对双向转诊政策必要性的看法4个主要因素影响。应根据城市医疗集团康复患者向下转诊意愿的具体情况和主要影响因素制定更有针对性、更加聚焦的改进措施,不断提高愿意向下转诊的患者占比,有效落实康复患者双向转诊。

摘要：无人驾驶汽车在复杂多变的交通场景中能提前且准确检测到车辆行人的动态信息尤为重要。然而,无人驾驶场景下存在相机快速运动、尺度变化大、目标遮挡和光照变化等问题。为了应对这些挑战,本文提出了一种基于注意力机制的多尺度目标检测算法。基于YOLOv3网络,首先,使用空间金字塔池化模块对多尺度局部区域特征进行融合和拼接,使网络能够更全面地学习目标特征;其次,利用空间金字塔缩短通道间的信息融合,构造了YOLOv3-SPP+-PAN网络;最后,基于注意力机制设计了更高效的目标检测器SE-YOLOv3-SPP+-PAN。实验结果表明:相比于YOLOv3网络,提出的SE-YOLOv3-SPP+-PAN网络的平均精度均值提升了2.2%,且推理速度仍然保持智能驾驶平台下实时的要求。实验证明了所提出的SE-YOLOv3-SPP+-PAN网络比YOLOv3更加高效、准确,因此更适合于实际智能驾驶场景下的目标检测任务。

摘要：针对洛阳龙门地铁站深大基坑CFG桩复合地基承载特性及优化设计问题,利用有限元软件MIDAS-GTS NX建立CFG桩复合地基三维模型,分析地基沉降变形、桩身轴力、桩侧摩阻力的变化规律以及桩长、桩间距、褥垫层厚度对地基沉降和桩土应力比的影响,确定CFG桩复合地基最优设计。结果表明:CFG桩复合地基沉降最大值为18.5 mm,较天然地基沉降减小43.9%;轴力最大值位于桩长3.2 m处,与中性点位置一致;确定CFG桩复合地基最优方案为:CFG桩桩长不小于5.5 m且桩端深入持力层0.5 m,纵横桩间距为2.5 m,碎石褥垫层厚度为0.3 m。优选方案数值模拟变化规律与现场监测数据和理论计算结果基本一致,可为同类工程的设计施工提供参考。

摘要：大数据系统的蓬勃发展催生了大数据基准测试的研究,如何公正地评价不同的大数据系统以及怎样根据需求选取合适的系统成为了热点问题.然而,应用领域的广泛性、数据类型的多样性和数据操作的复杂性使得大数据基准测试集的设计面临很大的挑战.现有的相关基准测试工作要么针对某一类特定的应用或软件栈,要么根据流行度主观地选择大数据负载,难以全面覆盖大数据的多样性和复杂性.针对现有工作的不足,文中讨论大数据评测基准需要满足的需求,并研制了一个跨系统、体系结构、数据管理3个领域的大数据基准测试开源程序集——BigDataBench.它覆盖5个典型的应用领域(搜索引擎、电子商务、社交网络、多媒体、生物信息学),包含结构化、半结构化、非结构化的数据类型,涵盖离线分析、交互式分析、在线服务、NoSQL这4种负载类型.目前包含14个真实数据集、3种类型的数据生成工具以及33个负载的不同软件栈实现.BigDataBench已广泛应用到学术界和工业界中,应用案例包括负载分析、体系结构设计、系统优化等.基于BigDataBench,中国信息通信研究院联合中国科学院计算技术研究所、华为等国内外知名公司和科研机构共同制定了国内首个工业标准的大数据平台性能评测标准.

摘要：针对现有透平机械测试系统局限于测试固定对象、组态能力差的缺点，本文提出了面向透平机械的“点点分离”的程序设计方法，设计并实现了可组态的透平机械测试系统。该系统可完成各种透平机械的测试任务，支持传感器动态建模和外挂软件模块，已应用于透平机械的出厂测试。本文对测点的描述和配置以及数据库的结构作了仔细的论述。

摘要：睡眠是正常的生理现象.据报道15%~30%的成人和10%~23%的青少年中有不同程度的入睡、再入睡困难及早醒等睡眠质量问题.本文对本校95、96、98级700名医学生,采用华西医科大学张学惠设计的睡眠自评表进行了调查.先集中对调查学生讲解,自填睡眠评定量表,最后收集调查表,进行统计.获有效问卷669份,其中95级219人,96级313人,98级137人;城市学生373人,农村学生296人;男304人,女365人,平均年龄21±2岁.