《精神病学基础》课程授课教案（讲稿）第五章 精神症状学 第十节 意识障碍 第十一节 自知力和自知力障碍 第十二节 精神障碍综合征

《精神病学基础》课程授课教案（讲稿）第五章 精神症状学 第七节 情感障碍 第八节 意志障碍 第九节 动作及行为障碍

《精神病学基础》课程授课教案（讲稿）第五章 精神症状学 第四节 注意障碍 第五节 记忆障碍 第六节 智能障碍

《精神病学基础》课程授课教案（讲稿）第三章 精神障碍的流行病学 第二节 流行病学研究方法 三 实验性研究 四 理论性研究 第三节 精神障碍流行病学的实施过程 第四节 国内精神疾病流行病学研究概况 第五节 精神障碍的遗传流行病学

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 概述 第二节 恐惧症 第三、四节 焦虑症 第五节 强迫症 第六节 躯体形式障碍 somatoform disorders 第七节 神经衰弱 neurasthenia 第八节 分离性障碍 dissociative disorder （癔症 hysteria）

第一节 心境障碍的临床特点 第二节 心境障碍患者的护理

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

1 精神科急诊的总论（理解） 2 常见精神科急诊的临床状况与处理（熟悉） 3 精神障碍基础护理、危急状态的防范、患者的管理（了解） 4 精神障碍患者的安全护理（熟悉）

多器官功能障碍综合征（multiple organ dysfunctionsyndrome, MODS）是指机体在严重创伤、休克、感染等急性损伤因素打击下24小时后同时或序贯出现2个或2个以上与原发病损有或无直接关系的系统或器官的可逆性功能障碍