简介：

简介：【摘要】：结合工作实践,介绍了神经内科住院医师临床综合素质培养的方法和体会,强调了其中主治医师作用以及多方位调动住院医师自身积极性和培养其创造力的重要性。

简介：摘要：目的：分析研究神经内科护士脑卒中偏瘫康复护理认知和活动现状及其影响因素。方法：选取2019.05-2021.05区间本院工作10例神经内科护士作为主体展开分析，使用问卷调查方式，分析护理认知和活动现状及影响因素。结果：分析影响因素，神经内科护士年龄、工作年龄、职称等对比差异具有统计学意义，P＜0.05。结论：充分了解神经内科护士脑卒中偏瘫康复护理认知情况，分析影响因素，可为护理人才培养夯实基础，在临床中具有借鉴及应用推广价值。

简介：摘 要：大脑中不同节律的神经振荡不仅与认知、注意、记忆、情绪等功能有关而且与多种神经精神疾病的临床症状密切相关。通过外部施加节律性刺激可以调制神经活动。异常的神经振荡会导致多种神经疾病，严重威胁人类健康。学者们以神经质量模型（NMM）为研究对象，通过不断研究、改进方法，对异常脑电信号进行实时监控，调制。本文对神经振荡调控方法研究进展进行综述。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：由于在化工开采中存在很多危险因素，因此安全体系建设方法的设计者必须在设计中进行危险识别，以及采取有效的措施展开控制。本文总结了基于“神经网络”背景下的安全体系建设的意义，分析和研究了工艺设计中的常见问题，最后结合工艺控制重点，提出识别危险的方法，以及控制危险的措施。通过研究，提升化工开采的安全水平，解决危险识别问题，为化工开采提供良好环境。

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：【摘 要】探讨影响蒙医内科医患关系的因素，既有利于提高医疗服务质量，又能减少医疗纠纷，达到使医患双方处于一个和谐氛围的目的。

简介：摘要：2D转3D是3D图像/视频内容制作的重要研究方向之一。随着高清显示终端和智能手机等的普及，医学图片偏向于复杂人体病理切片图较为复杂，2D图片已经不能满足广大用户的需求，并且3D显示的应用越来越广泛。但由于3D片源制作复杂、耗时长等原因，导致3D片源严重不足。2D转3D技术可以相对快速的把普通的2D图像/视频内容转化为3D内容，省去了人工拍摄耗时耗力的过程，因而可以缓解3D片源不足的问题，同时使得一些复杂医学图片以3D的形式重新再现于医学专业。

简介：摘要：近几年，入室盗窃、抢劫等事件屡有发生，人们的生命财产安全受到威胁。随着社会经济的发展和信息化的进步，人们对家居安防的要求越来越高，财产和人身安全已成为家居安防的首要要求。目前家居安防的应用已经比较广泛，最常见的就是在居民住宅区安置摄像头，通过家庭电脑端控制。虽然这种方式可以监控整个住宅环境，但是缺乏时效性，用户无法在事故发生的第一时间获取信息，而且成本比较高。因此针对这些问题，本文设计了基于卷积神经网络的智能家庭安防监控系统，通过卷积神经网络对摄像头采集的图像进行实时目标检测；然后将识别结果和视频链接通过单片机发送至用户手机端，把单片机的便捷与卷积神经网络算法的强大功能相结合，能够让用户在第一时间得知住宅情况，打破了传统的家居安防系统模式，使家居安防更加智能化。

简介：摘要：在建筑工程估价中，人们利用传统的计算工具来计算工程造价，已经不能适应信息化迅速发展的时代，人们迫切需要一种新的方法来代替原来的传统的计算方法。一个有经验的预算师或者估算师，根据某个工程的类别、特征，参照已建工程的数据资料，运用某种方法就能较准确地计算出该工程的造价，误差比较小，这种专家的大脑思维方式值得我们学习。本文引入人工神经网络中的bp网络模型，介绍该模型工程估价的计算过程，指出该模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测，并能取得良好地效果，为工程估价带来巨大变化。

简介：摘要：遥感图像在农业监测、城市规划、地图生成和更新等方面有着广泛的应用。在深度学习的背景下，卷积神经网络是当前最受欢迎的一种图像处理技术，能够实现对图像的深度特征的自动学习和抽取，极大地提高了图像的处理精度。为此，文章运用卷积神经网络技术对广东省高分辨率遥感图像进行了研究，并给出了一种基于卷积神经网络的耕地提取算法。

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简介：摘要：近年来，随着线下消费向线上转移，推动了快递行业的持续快速发展。人们在享受网购以及快递业带来的方便快捷的同时,消费者的个人信息泄露也为了令人堪忧的问题[1]。因此本文提出了基于卷积神经神经网络的快递面单识别算法。首先通过摄像头采集快递包裹图像，采用深度学习的图像分割算法应用于面单区域的分割；通过自适应的灰度缩放算法，减少了反光等噪声对图像的影响；基于大津定律的条形码及消费者信息区域的定位算法，能够实现对所需信息区域的定位。

简介：摘要：轧制磨削精度和表面质量主要与发动机精度、表面粗糙度和嗡嗡过程中的物理机械性能有关，而表面粗糙度是主要因素之一。在其磨过程中，基于模糊神经网络的表面粗糙度预测，在有限过程中识别表面粗糙度，保证了体磨的质量，提高了体磨的性能。本文将结合实际，浅谈基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测。

简介：摘要在烟草零售行业中，烟草物流配送是烟草经营管理的重要方面，高效的物流配送体系能有效提高企业经营效率，降低运营成本。首先介绍了路径优化在烟草物流配送管理中的重要作用和烟草物流管理的流程，说明了在配送环节比较受关注的车辆路径问题和旅行商问题，重点阐述了烟草物流配送路径的优化目标及现状。然后，将烟草物流路径优化问题建模为神经网络模型，在神经网络算法中加入模拟退火算法思想，提出了改进的神经网络路径优化算法，避免算法陷入局部最优解。该算法在实际项目的运行和验证表明，在配送客户数和配送周期相同的情况下，提出的算法有效降低了总的配送里程，减少了车辆的数量，提高了烟草物流配送效率。

简介：摘要：颈神经根病属于临床常见疾病，最常见的临床表现是肩颈部感到不适、疼痛、放射性疼痛、手部僵硬、上肢肌力达不到正常水平，会影响患者的正常生活质量。观察PNF技术治疗神经根型颈椎病的临床疗效发现，该方法能显著改善患者的疼痛、日常生活活动能力、关节活动度，提高了患者近远期的临床疗效

简介：摘要：在生猪养殖中，经常出现以神经症状为主的疾病，在工作中进行现场统计，这此疾病主要包括猪脑膜炎型链球菌、猪伪狂犬病、仔猪水肿病和破伤风细菌感染，出现比率较高。送检权威部门实验室确诊时间较长，程序复杂，神经症状疾病往往死亡快。在现场能够迅速作出疑似诊断，迅速采用有效防治措施。减少不必要经济损失。通过现场实践诊疗，对几个神经症状疾病有充分认识，进行详细阐述，为养殖业者借鉴。