教学课程资源库 更多>>

关键词： 临时机械循环支持   心源性休克   tMCS   急诊医师  

摘要： 心源性休克(cardiogenic shock,CS)作为一种复杂、高异质性和多因素的综合征,以低灌注兼有临床和生物指标证据的心功能紊乱为特征[1]。因短期病死率可达30%~40%,一年病死率接近或超过50%,具有高致死性特点[2-5]。所以,第一时间识别CS至关重要。面对急诊复杂的环境,急诊医师亟需一套可操作性强的程序,以及早识别CS患者并恰当提供临时机械循环支持(temporary mechanical circulatory support,tMCS)治疗,为CS患者赢得进一步治疗的时间。同时,为了帮助急诊医师全面认识tMCS的优劣,笔者结合相关文献及共识系统梳理了相关内容,供读者参考。

关键词： 煤矿机电设备   智能监控系统   大数据技术   边缘计算架构   预测性维护  

摘要： 煤矿机电设备智能监控面临传统系统实时性不足、故障预测能力弱等挑战。以采煤机、输送机等关键设备为例,研究大数据技术在煤矿监控中的应用价值,构建分布式边缘计算架构,部署多源数据融合与智能分析模块。提出分阶段实施路径,涵盖传感器网络部署、算法模型优化、人机协同机制设计等技术方案,建立持续迭代的改进机制。研究成果为煤矿机电设备智能化管理提供系统化解决方案,有效提升故障预警准确率与设备运行效率。

关键词： 故障诊断   旋转机械   软阈值   全局二阶池化(GSoP)  

摘要： 针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈值滤波技术与多通道、多尺度卷积相结合,构建残差收缩卷积,并在软阈值滤波基础上加入注意力因子,以抑制不相关特征并增强有效特征。此外,利用高阶统计建模思想,在残差收缩卷积层之后引入GSoP注意力机制,通过高层信道特征图的二阶统计信息提升模型判别性特征的提取能力。最后,利用凯斯西储大学轴承数据集和康涅狄格大学的齿轮箱数据集进行测试试验,所提方法在6 dB信噪比条件下分别实现了98.84%和99.41%的诊断准确率,在变噪声和变负载条件下,诊断性能均优于对比组模型。试验结果表明,所提方法在复杂工作环境下具有较好的故障识别能力和泛化能力。

关键词： 大数据   风力发电机组   故障诊断   状态监测  

摘要： 随着我国能源需求的不断攀升及社会对绿色可持续发展的追求,风力发电凸显出重要价值,它在很大程度上缓解了能源供应紧张的状况,有助于优化能源结构。如今,风力发电行业蓬勃发展,但风力发电机组的故障问题也日益复杂。在此背景下,文章借助大数据相关技术优势,更精准、高效地发现风力发电机组故障隐患,提升机组运行稳定性与可靠性,进而保障风力发电持续稳定地为能源供应等领域贡献力量。

关键词： 渝厦高铁   重庆东至黔江段   文旅产业  

摘要： 渝厦高铁重庆东至黔江段开通,使黔江成为连接成渝、长株潭、海西三大经济区与武陵山区的核心节点,为黔江区突破地理瓶颈、释放资源优势、实现文旅产业跨越式发展提供了空前机遇。黔江区该如何抓住机遇,推动文旅产业提质增效?笔者围绕区委、区政府打造武陵山区旅游集散中心、塑造“白垩纪之城”品牌的核心战略,聚焦“吃住游购娱”五大要素,从“引客、留客、悦客”三个方面提出建议,以供参考。

关键词： 大数据   大模型   精准教学模式  

摘要： 大数据与大模型的技术融合正在引发高等教育精准教学的范式重构,其在教学对象认知建模、教学资源智能生成等方面的突破性应用,为破解传统教学模式中的“规模供给”与“个性需求”结构性矛盾提供了新范式。本研究通过整合高校教学场景的特殊性需求,创新构建了基于大数据+大模型的高校精准教学模式,该模式涵盖课前学情分析、课中教学组织以及课后教学评价三个阶段,各阶段相互融合、促进,通过循环迭代形成教学精准度持续提升的增强回路。

关键词： 智能故障诊断   通用基础模型   旋转机械   定制化适配  

摘要： 针对现有旋转机械智能故障诊断方法普适性较差,通常仅适用于特定型号、结构、工况、测点、载荷等场景的问题,建立了面向旋转机械装备的智能故障诊断通用基础模型。通过挖掘多种类型旋转机械装备海量状态监测数据,提出了多源数据结构多尺度自适应对齐方法;构建了多层级状态融合的智能诊断模型;建立了对典型旋转机械装备普适性强的智能故障诊断通用基础模型,并提出了诊断通用基础模型的个体定制化适配方法。在广泛使用的旋转机械装备状态监测数据集上对所提方法进行了验证。实验结果表明:所提智能诊断通用基础模型能够直接对未知实测装备进行异常检测,在未进行监督微调的情况下,模型整体诊断准确率达到了88.5%;在少量数据微调下,能够迅速适应实测装备,实现高达98.6%的诊断准确率。此外,所提数据预处理方法在实现跨设备健康状态信号幅值尺度归一化的同时,可保持同一设备内健康与故障状态信号间的幅值相对分布不变,有效保留了关键幅值特征差异。所提出的方法具有良好的工程应用潜力,有望在工程场景下推广应用。

关键词： 人工智能   新质生产力   绿色创新投资   高管绿色认知  

摘要： 新质生产力是制造企业实现高质量发展的新动能,人工智能通过数据“嵌入”促进制造企业数字化和绿色化转型,加速新质生产力体系的形成,强化了制造业绿色创新能力和资源配置效率。文章构建了“人工智能-绿色创新、资源配置-新质生产力”的分析框架,以2011—2022年我国上市制造企业为研究对象,采用文本分析法构建企业层面的人工智能指标,探讨人工智能技术对制造企业新质生产力的影响效应。研究发现:(1)人工智能技术显著促进了制造企业新质生产力的发展;(2)人工智能对制造企业新质生产力的促进作用主要通过发挥绿色创新投资效应和提高资源配置效率来实现;(3)异质性分析发现,在高新科技企业、成熟期以及衰退期企业中,人工智能对企业新质生产力的促进作用更加显著。

关键词： 云计算   电网数字化   应用服务   平台构建  

摘要： 电网运行产生的数据呈爆炸式增长,来自发电、输电、配电各环节的监测数据和用户侧用电行为数据海量而繁杂,分散存储与孤立分析无法挖掘数据深层价值,导致决策常缺乏精准依据。因此,本文聚焦基于云计算的电网数字化应用服务平台构建。阐述平台构建涉及的核心模块,包括运行监控、智能调度、设备全生命周期管理与电力营销服务等,详述各模块功能和技术要点。针对平台测试与验证,精心设计测试方案。功能与性能测试结果表明,平台契合预期,具备高稳定性与可用性。本文研究能够为电网智能化升级、高效运营提供关键支撑,助力行业迈向数字化新时代。

关键词： 大数据   会计信息   隐私保护   安全管理   应对策略  

摘要： 随着大数据时代的到来,会计信息隐私保护与安全管理成为会计工作的重要组成部分。文章从大数据背景下会计信息隐私保护与安全管理的重要性、挑战及应对策略三个方面进行探讨,旨在为我国会计信息隐私保护与安全管理提供有益的参考。