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关键词： 修昔底德陷阱   中国威胁论   自我迷失   中国和平发展   暴走   敬畏之心  

摘要： 无论是希望避免中美开战的谨慎派还是甘心“为王前驱”的投机派,都把针对中国的“修昔底德陷阱”论作为不证自明的“真理”,区别是前者对于战争尚存敬畏之心,后者则完全陷入“暴走”式的豪赌心态。在美国遏制中国和平发展的背景下,“中国威胁论”甚嚣尘上,所谓“修昔底德陷阱”论应运而生。日本对所谓的“修昔底德陷阱”主要持两种态度,一是恐惧中美之战会将日本卷入战争深渊,二是企图借助“中美之战”实现日本再度崛起。

关键词： 道德与法治   讨论法   创意设计  

摘要： 在道德与法治学科教学中引入讨论法,让学生参与到互动交流环节,在深度学习中达成学习共识,体现了以学生为主体的教学理念。教师在讨论话题组织、讨论形式创新、讨论效果评价等环节展开设计和探索,为学生提供思辨的机会,让学生在多种形式的讨论互动中进行深度交流,能够有效提升课堂教学质量。

关键词： 泰勒公式   中值   连续导数  

摘要： 本文讨论了一道中值问题的证明,指出了中值问题里容易发生的错误,并研究了该中值问题的推广情形.本文的讨论有助于学生对中值含义的理解.

关键词： 临床病例讨论教学法   心肌声学造影   临床教学   冠心病   传统教学法   冠脉微循环  

摘要： 目的探讨临床病例讨论教学法在心肌声学造影临床教学中的应用效果。方法选取2020年1月—2022年4月在陕西省人民医院超声科进行住院医师规范培训(简称“住培”)的医师40名,随机分配为对照组和观察组,各20名。观察组采用临床病例讨论教学法,对照组采用传统讲授教学法。对比两组对教学的满意度及实际教学效果。结果观察组对病例讨论教学法的满意度为95%,对照组为60%,观察组对教学方法的满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组的理论成绩[(90.12±5.21)分]和实践操作成绩[(91.22±5.65)分]均高于对照组[(78.87±5.44)分、(75.09±5.99)分],差异有统计学意义(P<0.05)。结论临床病例讨论教学法在心肌声学造影临床教学中应用比传统讲授式教学法更具有应用价值,可提高学生理论及实践操作能力。

关键词： 整除   算术函数   幂矩阵   GCD封闭集  

摘要： 设S={x_(1),…,xn}为n个不同正整数构成的集合,若对任意不超过n的正整数i,j,均有gcd(x_(i),x_(j))∈S,则称S是GCD封闭集.对于元素x,y∈S(y

关键词： 综合护理干预   常规化护理   维持性血液透析   护理依从性   效果评价  

摘要： 分析对维持性血液透析患者实施动静脉内瘘护理干预的效果。方法 回顾性分析,选择2020年1月--2023年1月我院收治的100例维持性血液透析患者,按照护理方法分为试验组(50例)和对照组(50例)。对照组在维持性血液透析期间采用常规化护理,试验组对动静脉内瘘实施护理干预,对比分析两组患者的临床护理效果。结果 在满意度、整体生活质量、不良反应发生率、心理状态、护理依从性等方面,试验组优于对照组(P<0.05)。结论 动静脉内瘘对维持性血液透析患者具有重要的临床影响。通过对动静脉内瘘进行必要的护理干预,有助于降低不良反应,减轻患者的痛苦和经济负担,提升患者的满意度。

关键词： 双圆盘Hardy空间   Toeplitz算子   不变子空间   特征值   数值域  

摘要： 本文分别提出关于双圆盘Hardy空间上的Toeplitz算子的不变子空间、特征值与特征向量以及数值域的刻画等问题,并对这些问题均给予肯定的回答.

关键词： 热带季风气候   佛教寺院   洞窟   石窟   佛教徒   造像   释迦牟尼   印度  

摘要： 洞窟,亦称石窟,本身是一种建筑空间。较早开凿的国家是印度,释迦牟尼创立佛教以后,佛教徒借用了印度原有的洞窟形式,创建了石窟佛教寺院,并逐渐流行起来。印度属热带季风气候,夏季炎热,洞窟型建筑具有冬暖夏凉的特点,有利于修行,这与我国北方许多地区用于居住的窑洞型建筑类似。

关键词： 特征值   不等式   Engel群   次拉普拉斯算子  

摘要： Engel群是次黎曼几何中的一类重要的单连通幂零李群.本文研究了Engel群E=(R^(4),■,{δλ})的有界区域Ω上次Laplace算子△_(E)的狄利克雷特征值问题■其中v是边界?Ω的单位外法向量场.我们建立了该问题的一些万有特征值不等式.

关键词： 非负矩阵分解   聚类   全局结构   局部相似性   鲁棒性  

摘要： 现有的非负矩阵分解方法往往聚焦于数据全局结构信息的学习,在很多情况下忽略了对数据局部信息的学习,而局部学习的方法也通常局限于流行学习,存在一些缺陷。为解决这一问题,提出了一种基于数据局部相似性学习的鲁棒非负矩阵分解算法(Robust nonnegative matrix factorization with local similarity learning,RLS-NMF)。采用一种新的数据局部相似性学习方法,它与流形方法存在显著区别,能够同时学习数据的全局结构信息,从而能挖掘数据类内相似和类间相离的性质。同时,考虑到现实应用中的数据存在异常值和噪声,该算法还使用l_(2,1)范数拟合特征残差,过滤冗余的噪声信息,保证了算法的鲁棒性。多个基准数据集上的实验结果显示了该算法的最优性能,进一步证明了该算法的有效性。