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昆明医学院:《法医病理学》课程教学资源_第十八讲 医疗纠纷与医疗事故
文档格式:DOC 文档大小:50KB 文档页数:3
1、掌握医疗纠纷分类、概念,医疗事故分级及分类 2、熟悉常见医疗事故的发生情况及原因; 3、医疗纠纷法医病理学鉴定注意事项; 4、掌握医疗尸检中有关检材收集及证据搜集方法
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 随机变量及其分布 §4 连续型随机变量及其概率密度 §5 随机变量的函数的分布
文档格式:PPT 文档大小:409.5KB 文档页数:58
例2一个靶子是半径为2米的圆盘,设击中靶 上任一同心圆盘上的点的概率与该圆盘的面 积成正比,并设射击都能中靶,以表示弹着 点与圆心的距离.试求随机变量X的分布函数. 解若x<0,则{X≤x}是不可能事件,于是
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第一讲 原子吸收课件
文档格式:PPT 文档大小:219.5KB 文档页数:44
一、概述 (一)定义 (二)特点 二、基本原理 (一)一般分析过程 (二)基态原子及原子吸收光谱的产生 (三)基态与激发态原子的分配关系 (四)谱线的轮廓及其变宽 (五)积分吸收与峰值吸收
清华大学:《算法分析与设计》(双语版) 第六讲 分摊分析法
文档格式:PDF 文档大小:265.37KB 文档页数:8
Aggregate analysis The accounting ethod Amortized Analysis The potential method
清华大学:《算法分析与设计》(双语版) 第六讲 分摊分析法
文档格式:PDF 文档大小:280.25KB 文档页数:8
一、Aggregate analysis 二、The accounting method 三、Amortized Analysis
清华大学:《算法分析与设计》(双语版) 第二讲 动态规划
文档格式:PDF 文档大小:42.09KB 文档页数:7
一、分:如何分:要考虑合 二、治:如何治:递归+临界条件下使用其它方法
茄子衍生多孔碳负载聚乙二醇相变复合材料
文档格式:PDF 文档大小:1.42MB 文档页数:7
以茄子为原材料,通过水热处理–后续热解法及直接热解法分别制备出两种不同的茄子衍生多孔碳材料(HBPC和BPC)。以茄子衍生多孔碳材料为载体,采用真空浸渍法负载相变芯材聚乙二醇(PEG2000),制备出聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料。通过扫描电镜、拉曼光谱、压汞法、傅里叶变换红外光谱分析、X射线衍射仪、热重分析仪和差示扫描量热仪对其进行结构表征及性能测试。结果表明,通过直接热解法制得的茄子衍生多孔碳材料为载体的聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料具有更好的相变储热效果,负载聚乙二醇的质量分数高达90.60%,熔融潜热为133.98 J·g?1,达到了较好的定形相变效果及良好的循环稳定性
面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟
文档格式:PDF 文档大小:1.25MB 文档页数:12
针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题,本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法,基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析,并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化,实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样,模拟手术流程中眼球状态;然后,根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质,对水?硅油两相流动及交互进行模拟;最后,构建固液交互模型,实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明,本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果,实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果,实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟,为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式,辅助医生进行手术流程规划与效果预测
清华大学:《算法分析与设计》(双语版) 第一讲 按照层次分
文档格式:PDF 文档大小:42.06KB 文档页数:9
一、设计理论 二、分析方法 三、实现技术 四、测试技术
一种基于轻量级神经网络的高铁轮对轴承故障诊断方法
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:10
深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
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