化妆,是修饰仪容的一种高级方法 也是现代社会交往中必须的。在社交场 所,适当的化妆既是自尊的需要,也是 对交往对象重视的一种表现。护士是从 事护理工作的科技工作者,护理的对象 是人,而人是受美的。为了满足人们受 美的需要,护士上班时应适当化妆 方面可维护护士良好的形象,另一方面 也是对患者的尊重,同时也体现了护士 对工作认真负责,受岗敬业的精神。作 为未来的白农天使,应该学习一些化妆 方面的知识,以便今后更好地工作

教学目标明确统计的一些基本概念,如均值、方差、标准差和相关系数等 了解正态分布;掌握原始分数与标准分数的转换方法;理解信度、效度、难度、 区分度的含义,了解常用的计算方法

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

第一节观察法概述 “科学就在于用理性的方法去整理感性材料归纳、分析、比较、观察和实验是理性方法的 主要条件。”(马克思《神圣家族》,《马克思恩斯全集》第2卷第16页)与其他方法一 样,观察在科学研究中具有重要意义。教育技术学的研究成果当然是以观察为基础的。 观察是人类科学认识中的重要实践活动。作为一种科学方法,其手段和功能都是随着科学 的发展而发展的。观察法在教育技术研究中占有无可替代的重要地位

立论依据(本项研究的理论价值和实践意义国内外研究现状分析。参考文 献。) 国内外研究现状分析:现代信息技术是指以多媒体和国际互联网为代表 的技术,它正以惊人的速度改变着人们的生存方式和学习方式,并引导着发 达国家和地区的教育越来越走向网络化、虚拟化国际化和个性化。信息技 术教育旨在通过教育活动培养学生的信息素养(对信息的需求和认识;查找、 评估、有效利用、传达和创造具有各种表征形式的信息的能

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

3.4分析建摸方法 1、结构化分析(传统建模方法) 2、面向对象分析

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

第一章虚拟仪器及 LabVIEW入门 1.1虚拟仪器概述 虚拟仪器(virtual instrumention)是基于计算机的仪器。计算机和仪器的密切结合是目 前仪器发展的一个重要方向。粗略地说这种结合有两种方式,一种是将计算机装入仪器,其 典型的例子就是所谓智能化的仪器。随着计算机功能的日益强大以及其体积的日趋缩小,这 类仪器功能也越来越强大,目前已经出现含嵌入式系统的仪器。另一种方式是将仪器装入计 算机

本篇用代数方法来研究数学结构,故又叫代数结构,它将用抽象的方法来研究集合上的关系和运算。代数的概念和方法已经渗透到计算机科学的许多分支中,它对程序理论,数据结构,编码理论的研究和逻辑电路的设计已具有理论和实践的指导意义。本篇讨论一些典型的代数系统及其性质（包括格）。 §1 代数系统的引入 §2 运算及其性质 §3 半群 §4 群与子群 §5 阿贝尔群和循环群 §6* 陪集与拉格朗日定理 §7 同态与同构