摘要：目的调查儿科ICU护士对危重患儿睡眠管理的认知、态度和实践行为现状,分析其影响因素。方法采用自行设计的一般资料调查表、儿科ICU护士对患儿睡眠管理的认知及实践行为调查问卷,于2023年3月16日—4月10日通过便利抽样法对国内24所医院的902名儿科ICU护士进行调查,并采用多元逐步线性回归分析其影响因素。结果回收有效问卷893份,有效问卷回收率为99.00%。儿科ICU护士对患儿睡眠管理的知识维度得分为(33.71±7.76)分,态度维度得分为(37.38±4.86)分,行为维度得分为(80.60±16.78)分,总分为(151.78±24.27)分。知识与态度、知识与行为、态度与行为维度得分均呈正相关(r=0.393,P<0.001;r=0.495,P<0.001;r=0.320,P<0.001)。多元逐步线性回归分析结果显示,性别、地域、睡眠管理知识的学习情况是儿科ICU护士对患儿睡眠管理认知及实践行为调查问卷总分的影响因素(P<0.05)。结论儿科ICU护士对危重患儿睡眠管理的态度较积极,但认知和行为水平有待提高。护理管理者应加强儿科ICU护士对患儿睡眠管理的理论知识和实践行为培训,制订科学的睡眠管理方案,指导护士对患儿睡眠进行合理的评估和干预,从而改善患儿的睡眠质量。

摘要：移动立方体(marching cubes,MC)是一种经典的等值面提取算法,但此算法建立在将空间点划分为内部点和外部点基础上,只适用于封闭表面的重建。为解决此问题,提出一种面向开放表面的神经移动立方体算法。通过引入称作无关点的新的空间点分类,因无关点与内部点、外部点以及无关点之间形成的空间区域不存在零等值面,从而可连通三维形状的内部和外部。无关点可通过与表面间的距离直接判断,无需复杂的网络或计算。同时,用引入注意力机制的残差模块代替原网络,以改善重建效果。此外,设计新的曲面细分,借助无关点实现对开放表面的重建。最后,通过加入对边缘的平滑处理,提高边缘部分的重建质量。在多项评估指标下对封闭表面和开放表面进行了测试,证明所提方法不仅能重建封闭表面,而且实现了对开放表面的高质量重建。

摘要：在课堂教学中,人工智能技术可以帮助实现学生行为分析自动化,让教师能够高效且直观地掌握学生学习行为投入的情况,为后续优化教学设计与实施教学干预提供数据支持.构建了学生课堂行为数据集,为后续研究工作提供了数据基础;提出了一种行为检测方法及一套可行的高精度的行为识别模型,利用OpenPose算法提取的人体姿态全局特征,融合YOLO v3算法提取的交互物体局部特征,对学生行为进行了识别分析,提高了识别精度;改进了模型结构,压缩并优化了模型,降低了空间与时间的消耗.选取与学习投入状态紧密相关的4种行为:正坐、侧身、低头和举手进行识别,该检测与识别方法在验证集上的精度达到了95.45%,在课堂上玩手机和书写等常见行为的识别精度较原模型有很大的提高.

摘要：为尽早让计算机专业学生适应量子计算思维模式,提出在计算机导论课程中加入量子计算的教学方式,分析量子计算教学目标与挑战,给出教学设计框架,介绍具体教学设计与实施过程,最后说明教学效果。

摘要：数据中台与教育领域的结合,是国家数字化发展的必然趋势。在此背景下,文章首先梳理了目前数据中台领域的研究成果,接着介绍了数据中台的基本内涵和应用领域。然后,文章根据教育部的指导意见及领域已有研究成果,设计出包含云底座、数据中台、教育应用三个层次的教育数据中台系统模型,并从数据汇聚、数据开发、数据资产、数据服务、数据治理与标准、数据质量与安全等六个方面重点介绍了数据中台。最后,文章从市、区、校三级对教育数据中台的建设和应用场景进行了规划,以期推动教育数据中台的落地实施,并为未来教育数字化转型,更好地发挥教育数据价值和提升教育数据治理能力提供参考。