一、教学目的（掌握、熟悉、了解的具体内容） (一) 掌握心脏骤停的判断、心肺复苏的生存链和基本生命支持的主要措施；以 及常用复苏药物的临床运用。 (二) 熟悉进一步生命支持的主要抢救措施； (三) 了解脑复苏的主要方法

一、教学目的（掌握、熟悉、了解的具体内容） 1、 掌握重要器官功能支持的主要指征、功能监测的重要指标和常用功能支持的方法。 2、 熟悉监护室内常用有创和无创监测指标的临床意义。 3、 了解危重病医学的进展

为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求

所有的 KDE 编辑器都提供了全面的鼠标支持，实现了标准的 GUI 操作，如剪切和粘贴 操作等，比如 KEdit、KWrite 和 KWord 等。 所有的 GNOME 编辑器也提供了全面的鼠标支持，并实现了标准的 GUI 操作，在此简 要介绍一个常用的文本编辑器，即 gEdit。 gEdit 是一个简单的文本编辑器，用户可以用它完成大多数的文本编辑任务，如修改配 置文件等。依次选择【应用程序】/【附件】/【文本编辑器】来打开 gEdit 编辑器

基于Web服务的可信应用程序构造的一个关键问题是如何度量Web服务的可信性.在遵循Web服务特点的基础上，提出一个综合的Web服务可信性度量模型TMM4WS，从Web服务的内部实现和外部使用两方面对Web服务的可信性进行度量，开发了相应的度量支持工具TMT4WS.采用Web服务实例对提出的度量模型与工具进行了验证.实验结果表明，度量模型TMM4WS及其支持工具TMT4WS具有较好的可操作性，能够定量地度量Web服务的可信性

提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态

Ubuntu 完全基于 Linux 操作系统， 可以免费得到社区及专业机构的支持。庞大的社区是它成长的沃土， 请向这片动人的热忱敞开心扉。 Ubuntu 社区恪守 Ubuntu 理念：自由！软件应是自由的，应尊重人类的自由意志，它与人类之间不应有任 何隔膜。本地语种，功能限制，自主改进的权利……都不应成为使用的障碍或负担。 自由，让 Ubuntu 与传统的私有软件从根本上不同: 免费不能用来遮羞，您有权修正它，直到满意为止。 Ubuntu 适合桌面和服务器。当前 Ubuntu 发布版支持 PC (Intel x86), 64-bit PC (AMD64) 和 PowerPC (Apple iBook 和 Powerbook, G4 和 G5) 架构

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法.首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素.结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高

We b M e t h o d s公司开发了支持企业间贸易的软件，以期从电子商务中利润最丰厚的领 域—企业间的电子商务 —盈利。华尔街的专家认为现在正是开发企业间电子商务软 件的企业上市的最佳时机。总部设在弗吉尼亚州费尔法克斯市的 We b M e t h o d s公司是澳大 利亚人菲力浦·梅里克（ Philip Merrick）创建的，它的客户都很有名，如 F M C公司、邓 白氏公司（ Dun & Bradstreet）等。公司的软件产品解决了企业在因特网上交换信息所遇 到的难题，它用一种特殊的页面编码协议 X M L来支持企业彼此交换发票和存货等信息

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径