简介:摘要:目的 评估个体化孕期营养指导在产科护理门诊中的应用效果,特别是在提升孕妇营养知识、改善营养状况及优化妊娠结局方面的作用。方法 本研究选取了2021年9月至2023年3月期间在我院产科门诊接受孕期指导的200名孕妇,随机分为实验组和对照组,各100名。实验组接受个体化营养指导,对照组接受常规孕期护理。采用独立样本t检验和卡方检验对两组进行比较。结果 实验组在营养知识水平(85.3±5.6 对比 70.2±6.4, t=15.26, P<0.001)和营养状况(78.6±4.7 对比 65.4±5.3, t=16.95, P<0.001)上均显著优于对照组。在妊娠结局方面,实验组的早产率和低体重儿发生率(8%和7%)均显著低于对照组(18%和16%,χ2=6.84, P=0.009)。结论 个体化孕期营养指导在提升孕妇营养知识、改善营养状况及优化妊娠结局方面具有显著效果,对产科护理实践具有重要的指导意义。
简介:摘要:模拟量信号采集是空调的各个感官系统,其原理是将各类传感器、感温包的模拟量值输入到控制器的输入电路,通过MCU搭载的模数转换器换算成芯片可识别的数字量AD值,再将AD值还原成温度、压力等模拟量值,本质上是模→数→模的转换。随着人们生活品质的提升,空调系统的舒适性显得越发重要,而模拟量采集的精度直接影响到舒适性。本文对模拟量采集的各个环节进行逐层分析,深入研究提升精度的方法,为后续应用提供了可行性方向。
简介:摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的船舶检测识别方法。自行拍摄制作船舶数据集,并通过翻转、裁剪、抖动等方式对数据集进行扩充。基于TensorFlow框架搭建深度学习系统环境,选取VGG16-Net作为特征提取网络。通过微调模型、参数调试等方法优化训练模型,提高了检测模型的识别精度。然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习最终船舶平均识别率mAP指标(mean Average Precision)达到90.7%,通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。