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一次性消毒湿巾在医疗机构中物体表面消毒效果的网状Meta分析
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作者 张映华 郭康乐 +3 位作者 蔡玲 王燕 李秀霞 杨克虎 《中国消毒学杂志》 2025年第11期852-857,共6页
目的 通过网状Meta分析比较一次性消毒湿巾擦拭与其他消毒方式在医疗机构物体表面中的消毒效果。方法 2名研究人员独立检索中英文数据库,检索截止时间为2024年4月15日,根据纳入和排除标准独立筛选文献并提取数据,结局指标为消毒合格率,... 目的 通过网状Meta分析比较一次性消毒湿巾擦拭与其他消毒方式在医疗机构物体表面中的消毒效果。方法 2名研究人员独立检索中英文数据库,检索截止时间为2024年4月15日,根据纳入和排除标准独立筛选文献并提取数据,结局指标为消毒合格率,使用STATA软件进行网状Meta分析。结果 共纳入25篇研究。网状Meta分析结果显示,消毒后30 min,500 mg/L含氯消毒剂擦拭消毒合格率比75%乙醇擦拭高(OR=2.10,95%CI=1.16~3.82;P<0.05),其他不同成分消毒湿巾间及消毒方式间合格率差异无统计学意义,如季铵盐消毒湿巾对比500 mg/L含氯消毒剂擦拭(OR=1.36,95%CI=0.78~2.40;P>0.05)。在消毒后1和2 h的采样结果中,所有消毒方式的消毒合格率差异均无统计学意义(P>0.05)。结论 不同成分消毒湿巾与含氯消毒剂擦拭、75%乙醇擦拭等不同消毒方式相比无显著差异,能达到医疗机构中物体表面消毒效果要求。 展开更多
关键词 消毒湿巾 医疗机构 物体表面 消毒效果 网状meta分析
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不同运动方式对儿童粗大动作影响的网状Meta分析
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作者 李华 张萍 甄志平 《哈尔滨体育学院学报》 2025年第3期89-96,共8页
目的:借助网状Meta分析法比较不同运动方式对儿童粗大动作发展的影响效果。方法:检索中国知网(CNKI)、Pubmed、Web of Science、Embase、Cochrane等数据库,筛选运动干预儿童粗大动作的随机对照试验相关文献,检索时间截至2023年12月31日... 目的:借助网状Meta分析法比较不同运动方式对儿童粗大动作发展的影响效果。方法:检索中国知网(CNKI)、Pubmed、Web of Science、Embase、Cochrane等数据库,筛选运动干预儿童粗大动作的随机对照试验相关文献,检索时间截至2023年12月31日,运用Cochrane偏倚风险评估工具进行方法学质量评价后,采用Stata 17.0软件进行统计学分析。结果:最终纳入36篇文献,共计3420名参与者。Meta分析结果显示:韵律性体育活动、功能性练习、球类运动、结构化体育课程、体育游戏、基本动作技能练习、有氧运动对儿童身体移动技能的影响显著优于对照组;韵律性体育活动、功能性练习、球类运动、结构化体育课程、体育游戏、基本动作技能练习对儿童物体控制技能的影响显著优于对照组;在提升儿童身体移动技能、物体控制技能方面,结构化体育课程是最为有效的干预措施。 展开更多
关键词 运动干预 儿童 粗大动作 身体移动 物体控制 网状meta分析
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基于支持集特征增强的Meta Faster R-CNN小样本目标检测
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作者 马俊光 文峰 殷向阳 《沈阳理工大学学报》 2025年第2期48-54,共7页
小样本目标检测的元学习方法能快速适应少量训练样本,较好解决现有常规检测模型泛化能力不强、适应新任务速度缓慢、鲁棒性差的问题,具有较高的实际应用价值,但该方法对支持集特征利用能力不足、检测精度不高。为此,基于支持集特征增强... 小样本目标检测的元学习方法能快速适应少量训练样本,较好解决现有常规检测模型泛化能力不强、适应新任务速度缓慢、鲁棒性差的问题,具有较高的实际应用价值,但该方法对支持集特征利用能力不足、检测精度不高。为此,基于支持集特征增强,针对元学习SOTA算法Meta Faster R-CNN进行改进,从支持集背景抑制与目标特征增强两个角度出发,削弱与待查询目标无关的背景信息并加强支持集内部特征之间的联系,构建一种检测性能更高的小样本目标检测算法。实验结果表明:在PASCAL VOC Novel Set数据集上的元测试阶段,本文改进算法在1-shot、2-shot、3-shot、5-shot、10-shot下的平均精度均值(mAP@0.5)较原算法分别提升了0.066%、12.038%、12.289%、10.073%、9.539%;在元微调后的测试阶段,本文改进算法的mAP@0.5较原算法有所提升或基本持平;增强支持集特征能够有效提升小样本目标检测精度。 展开更多
关键词 小样本目标检测 元学习 meta Faster R-CNN 背景抑制 特征增强
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Focus Meta R-CNN:水下垃圾小样本目标检测算法
4
作者 王坤 邵崇洲 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期231-240,共10页
水下垃圾及其危害已引起全球性的关注,而水下机器人与目标检测技术的发展为水下垃圾的自动化处理带来了可能性。由于水下数据采集成本高、难度大,难以获取充足样本,为深度学习方法进行水下垃圾检测带来困难。因此提出一种适配水下环境... 水下垃圾及其危害已引起全球性的关注,而水下机器人与目标检测技术的发展为水下垃圾的自动化处理带来了可能性。由于水下数据采集成本高、难度大,难以获取充足样本,为深度学习方法进行水下垃圾检测带来困难。因此提出一种适配水下环境的小样本目标检测算法。水下数据前景单一且背景存在大量冗余噪声,为更好保留有效信息,提出聚焦式支持集处理方式,使模型能在保留适当上下文信息的同时更多关注目标本身。为进一步增强模型对支持集的信息提取能力并维持模型的泛化性,引入噪声生成器对聚焦区域添加随机扰动。考虑到支持集与查询集来自同一样本分布,提出联合元损失促使模型学习到该共性,从而丰富支持集提供的信息。此外,制作了类别多样并更贴合实际检测场景的水下垃圾数据集,所提出方法在该数据集上以单样本条件实现16.9%的精度,相较基准模型提高4.5个百分点。同时,在通用数据集PASCALVOC上达到10个百分点以上涨幅,验证了其泛化性。 展开更多
关键词 水下垃圾 小样本学习 目标检测 二阶段网络 metaR-CNN 元学习
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风机叶片表面缺陷的小样本检测方法 被引量:1
5
作者 丁博 王涛 +1 位作者 张颖 何勇军 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第3期50-57,共8页
针对数据驱动的深度学习方法需要大量标注数据而在实际应用中获取数据困难的问题,提出风机叶片表面缺陷的小样本检测方法。目前在小样本学习中,基于两阶段目标检测模型Faster R-CNN的研究是一个热点。在此基础上,提出了一个采样特征聚合... 针对数据驱动的深度学习方法需要大量标注数据而在实际应用中获取数据困难的问题,提出风机叶片表面缺陷的小样本检测方法。目前在小样本学习中,基于两阶段目标检测模型Faster R-CNN的研究是一个热点。在此基础上,提出了一个采样特征聚合(sample feature aggregation,SFA)的小样本缺陷检测方法。该方法引入变分自编码器学习支持集样本的潜在分布,并从中采样出类别注意力向量,避免个别特征不明显的样本对类别注意力向量的影响。在自主构建的风机叶片表面缺陷(wind turbine blade surface defect,WSD)数据集上,所提出的方法仅用5张图片就能实现对叶片表面缺陷的检测。实验结果表明,所提方法在小样本缺陷检测问题中优于其他对比方法。 展开更多
关键词 小样本 目标检测 表面缺陷 元学习
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基于Meta分析的黑龙江省水稻水土肥资源协同优化调配 被引量:4
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作者 李茉 薛敏 +2 位作者 沙炎 李海燕 陈颖珊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期302-311,共10页
水稻灌溉水量、氮肥和种植面积的高效管理有助于提升农业经济效益,提高资源利用效率和改善生态环境。以黑龙江省13个市(区)为研究区域,利用Meta分析量化不同灌溉方式和施氮量对水稻产量和温室气体(CO_(2)、CH_(4)、N_(2)O)排放的影响,... 水稻灌溉水量、氮肥和种植面积的高效管理有助于提升农业经济效益,提高资源利用效率和改善生态环境。以黑龙江省13个市(区)为研究区域,利用Meta分析量化不同灌溉方式和施氮量对水稻产量和温室气体(CO_(2)、CH_(4)、N_(2)O)排放的影响,并建立水肥生产函数。在此基础上,以经济效益、温室气体排放量、水肥利用效率为目标函数构建多目标优化模型,以优化分配各地区的水肥资源,调整水稻种植面积。优化结果表明:控制灌溉和施加氮肥不同程度影响产量和温室气体排放,优化后水稻种植面积减少3.76%,水利用效率提高18.4%,灌溉水量均值为4513.54 m^(3)/hm^(2),氮肥施用量减少11%,氮肥利用效率提高32%,氮肥施用量均值为100 kg/hm^(2);经济效益增加8.1%,温室气体排放降低10.6%。本模型可以量化表征区域尺度基于控制灌溉的水肥施用与产量及温室气体排放的响应关系,协同优化稻田水土肥资源最佳配比,平衡经济、温室气体排放和资源利用效率,有助于黑龙江省水稻不同目标间的水肥资源优化和种植面积调整,促进农业可持续发展,可为水稻水土肥资源优化与管理提供参考。 展开更多
关键词 水稻 控制灌溉 meta分析 水肥耦合 多目标非线性优化模型
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融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测 被引量:1
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作者 张英俊 甘望阳 +1 位作者 谢斌红 张睿 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期689-696,共8页
针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatia... 针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块获取不同的感受野,以捕获目标细节信息的多尺度特征.其次,采用Bi-FPN网络进行多尺度特征融合,获得更具代表性的查询特征与支持特征,有效缓解尺度变化问题.然后,利用提出的注意力引导特征增强模块对查询特征与支持特征进行自身关注,使得它们具有更好的判别能力,由此促进查询特征与支持特征的融合,以更好地应对外观变化和遮挡带来的挑战,从而缓解误检、漏检问题.最后,将分类头与边界框回归头进行解耦,分别对RPN网络基于细粒度查询特征产生的候选区域进行目标分类与目标定位.在PASCAL VOC与MS COCO数据集上的实验结果表明,所提模型的检测性能优于主流的小样本目标检测模型,相较于基线模型DCNet,mAP平均分别提升了3.5%与2.1%. 展开更多
关键词 小样本学习 元学习 目标检测 多尺度特征融合 注意力机制
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一种基于元学习的改进YOLO钢管表面缺陷小样本检测模型 被引量:3
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作者 李凌波 田彦 +1 位作者 江旭东 董宝力 《机电工程》 北大核心 2025年第5期985-993,共9页
针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题,提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型,用于小样本缺陷检测。首先,为了提高提取全局特征信息的能力,采用了Swin Transformer作为骨干网络模型,引入注意力机制提取... 针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题,提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型,用于小样本缺陷检测。首先,为了提高提取全局特征信息的能力,采用了Swin Transformer作为骨干网络模型,引入注意力机制提取了特征图的判别能力;然后,为了提高特征融合能力并降低计算复杂度,通过加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构优化了特征提取器的颈部网络,平衡了YOLO-SBN模型的有效性和效率;最后,采用归一化注意力模块(NAM)优化权重调整了模块,增强了浅层缺陷特征的模型表达,并基于这些增强的特征进行了检测;使用金属表面热轧缺陷公开数据集NEU-DET验证了YOLO-SBN模型的算法性能。研究结果表明:对于小样本缺陷检测,YOLO-SBN模型在平均准确率(mAP)方面提高了4.1%;在新类缺陷样本规模数量为50的小样本情况下,改进后的检测模型对新类数据适应性最强。由此可见,该YOLO-SBN模型在提高检测精度和提升模型泛化能力方面具有一定优势。 展开更多
关键词 小样本目标检测 表面缺陷 元学习 特征网络 归一化注意力模块 平均准确率 双向特征金字塔网络(BiFPN)
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基于博弈组合赋权的智慧机场发展水平云物元评价
9
作者 文军 陈治明 +2 位作者 樊志翔 孙一 马思源 《科技和产业》 2025年第1期207-212,共6页
为统一智慧机场建设标准体系,评估智慧机场发展水平,提出基于博弈组合赋权-云物元智慧机场发展水平评价模型,以避免赋权过程中存在的偏颇性,同时用以解决评价指标中存在模糊性与随机性的问题。将该模型应用于广东省某机场,进行智慧机场... 为统一智慧机场建设标准体系,评估智慧机场发展水平,提出基于博弈组合赋权-云物元智慧机场发展水平评价模型,以避免赋权过程中存在的偏颇性,同时用以解决评价指标中存在模糊性与随机性的问题。将该模型应用于广东省某机场,进行智慧机场发展水平评价。结果表明,该模型得出的该智慧机场发展水平各指标评价结果与实地走访调研结果及实际情况基本一致,且该评价模型具有实用性和有效性,可为智慧机场发展水平评价提供新思路。 展开更多
关键词 智慧机场 博弈论 云物元 发展水平评价
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基于元学习的小样本指针式仪表检测方法
10
作者 孙前来 林绍杭 +3 位作者 刘东峰 宋晓阳 刘佳耀 刘瑞珍 《图学学报》 北大核心 2025年第1期81-93,共13页
仪表定位精度是保证指针式仪表示数准确识别的前提。复杂工业场景下仪表样本难以采集,小样本情况下,现有指针式仪表定位检测方法存在检测精度低、实时性差的问题。为此,提出了基于元学习的小样本指针式仪表检测方法Sparse-Meta-DETR。并... 仪表定位精度是保证指针式仪表示数准确识别的前提。复杂工业场景下仪表样本难以采集,小样本情况下,现有指针式仪表定位检测方法存在检测精度低、实时性差的问题。为此,提出了基于元学习的小样本指针式仪表检测方法Sparse-Meta-DETR。并以Meta-DETR为目标检测基线模型,采用元学习训练策略,在元训练阶段构建多个小样本任务训练Sparse-Meta-DETR模型,增强特征相关聚合模块对特征空间中支持集和查询集类别的余弦距离的度量能力,使模型能够在元测试阶段小样本任务中识别图像包含的类别,快速适应新类小样本任务,检测复杂工业场景图像中包含的指针式仪表;引入轻量级主干网络Efficientnet b1作为特征提取器,减少模型的计算复杂度和参数量;设计评分网络对查询特征稀疏采样,构建稀疏化遮罩选取前景特征,引导Transformer编/解码器对前景特征进行处理,进一步减少计算量并提高检测精度。使用Sparse-Meta-DETR模型,20-shot时指针式仪表定位检测精度指标AP^(50)和AP^(75)分别达到了94.2%和87.5%,10-shot时的AP^(50)达到了91.1%;相较于最初的基线模型,改进模型的时间复杂度下降了74.5%。实验结果表明,Sparse-Meta-DETR不仅能够保证样本匮乏时仪表定位的精度,还可以有效地提高仪表定位的实时性,其整体性能优于Meta-RCNN等小样本深度学习算法。 展开更多
关键词 指针式仪表 元学习 小样本 目标检测 稀疏采样
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SiamMT:基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法
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作者 齐咏生 姜政廷 +2 位作者 刘利强 苏建强 张丽杰 《控制与决策》 北大核心 2025年第4期1312-1320,共9页
针对传统RGBT目标跟踪算法网络精确度低、鲁棒性差,以及在目标尺度变化大和长时跟踪过程中存在目标丢失无法找回等问题,提出一种新的基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法.首先,引入一种特征层与模态间双自适应融合机制,充... 针对传统RGBT目标跟踪算法网络精确度低、鲁棒性差,以及在目标尺度变化大和长时跟踪过程中存在目标丢失无法找回等问题,提出一种新的基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法.首先,引入一种特征层与模态间双自适应融合机制,充分利用两模态间的互补信息,增强RGB与红外特征的跨模态融合;然后,设计一种后端时序约束回归模块,利用上一帧信息对IOU计算以及边界框回归进行约束,有效减少相似物干扰;最后,提出一种基于元学习的在线模板更新机制,对回归阶段得分较高的模板图像进行更新存储,解决长时跟踪中累计误差和目标难以找回问题.采用权威的目标跟踪数据集GTOT、RGBT234和VOT-RGBT2019进行算法验证,所提出方法均可取得极具竞争力的结果.将算法移植到嵌入式设备Jetson Xavier NX上进行性能测试,实验结果表明:所提出算法运行速度可达到29帧/s,相比于当前流行的多种RGBT算法,具有更为全面的跟踪性能,且能够有效解决相似物干扰、目标丢失难找回等问题. 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 RGBT 元学习 特征融合
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基于改进灰狼算法的冗余机械臂最优轨迹规划 被引量:3
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作者 崔靖凯 王凯 +3 位作者 范正奇 朱明超 徐振邦 刘伟东 《控制与决策》 北大核心 2025年第5期1457-1466,共10页
针对冗余机械臂时间-冲击最优轨迹规划问题,提出一种基于改进灰狼算法的最优轨迹规划器.首先,为了克服灰狼算法(GWO)开发与探索不平衡的局限性,提出基于强化学习的灰狼算法(QLGWO)及其多目标版本(MOQLGWO):QLGWO使用Q学习指导灰狼个体... 针对冗余机械臂时间-冲击最优轨迹规划问题,提出一种基于改进灰狼算法的最优轨迹规划器.首先,为了克服灰狼算法(GWO)开发与探索不平衡的局限性,提出基于强化学习的灰狼算法(QLGWO)及其多目标版本(MOQLGWO):QLGWO使用Q学习指导灰狼个体基于经验和奖励选择探索或开发动作,以实现算法局部与全局搜索的自主平衡;MOQLGWO引入存档和领导选择机制,在搜索衡量多种优化目标的帕累托最优解的同时,引导搜索方向朝未被探索的区域拓展,以逼近全局最优.然后,使用两段五阶多项式来构造机械臂的运动轨迹,需要搜索的解由运行时间以及中间点的关节位置、速度、加速度组成.最后,在12个基准函数上,将QLGWO与GWO以及其他4种先进的元启发式算法进行对比,并使用MOQLGWO求解9自由度冗余机械臂的时间-冲击最优轨迹规划问题.仿真和实验结果表明:所提出QLGWO可有效提高GWO的性能;最优轨迹规划器能够在满足关节约束的前提下获得安全、光滑的时间-冲击最优轨迹,其运行时间小于14 s,冲击处于—0.25 rad/s^(3)~0.15rad/s^(3)之间. 展开更多
关键词 冗余机械臂 轨迹规划 多目标优化 元启发式 灰狼算法 强化学习
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重载铁路混编群组列车开行方案编制模型与算法 被引量:7
13
作者 卓芩羽 陈维亚 +1 位作者 宋宗莹 于晓泉 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期569-578,共10页
开行群组列车可以缩短列车追踪运行间隔,是提高重载铁路输送能力和减少货物总在途运输时间的潜在突破口。开行混编群组列车有利于灵活编组列车和适应多样化货物运输需求,但会使列车开行方案的编制问题变得复杂。为了优化求解具有“技术... 开行群组列车可以缩短列车追踪运行间隔,是提高重载铁路输送能力和减少货物总在途运输时间的潜在突破口。开行混编群组列车有利于灵活编组列车和适应多样化货物运输需求,但会使列车开行方案的编制问题变得复杂。为了优化求解具有“技术站始发直达”特征的重载铁路混编群组列车开行方案(包括混编群组列车的列车组群方案、停站方案和运行时刻方案),本文构建了一个多目标优化模型,并设计了一种启发式求解算法。优化模型引入了货运需求重要度作为参考指标,综合考量货物需求量、运到期限、目的站等级及运输距离等因素,以单位时段内目的站货运供需差额运输成本最小和货物总在途运输时间最短作为优化目标。约束条件主要考虑了货运供需匹配关系、货物运到期限、线路天窗时间、群组内单元列车数量限制等现实运输组织条件。考虑该模型为混合整数非线性规划模型,设计了一种模拟退火非支配排序算法(Simulated Annealing for Non-dominated Sorting, SANSA)进行求解。以某重载铁路为背景构建简化算例,计算结果表明:所构建的多目标优化模型与设计的SANSA算法能够有效获得重载铁路混编群组列车的列车组群方案(包括群组数量、组群顺序、组内单元列车数量)、停站方案和运行时刻方案;在满足既定运输需求计划情形下,该求解结果还可用于反馈分析目的站货运需求计划和最晚运到时间设定的合理性,为运输供给方案的优化调整提供参考依据。 展开更多
关键词 重载铁路运输 混编群组列车 开行方案 多目标优化 元启发式算法
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基于特征耦合注意力机制的小样本目标检测方法
14
作者 易炟 陈东方 王晓峰 《计算机技术与发展》 2025年第4期29-36,共8页
在当前基于元学习的小样本目标检测方法中,查询图像和支持图像的特征提取过程往往在进行最终特征融合之前是独立进行的,缺乏有效的信息交互,这导致查询特征的代表性信息不足,尤其在样本极度有限的情况下更为显著。为解决这一问题,提出... 在当前基于元学习的小样本目标检测方法中,查询图像和支持图像的特征提取过程往往在进行最终特征融合之前是独立进行的,缺乏有效的信息交互,这导致查询特征的代表性信息不足,尤其在样本极度有限的情况下更为显著。为解决这一问题,提出了一种基于特征耦合注意力机制的小样本目标检测方法(FC-FSOD)。FC-FSOD以Faster-RCNN作为基础网络架构,并在此基础上进行了创新。首先,设计了特征增强耦合模块,该模块增强了支持特征,使其成为更具代表性的支持原型;其次,通过注意力机制将原型与查询特征进行耦合,赋予查询特征以特定于支持特征的感知信息;再次,综合考虑查询图像的ROI特征与类级原型之间的差异性和相似性,设计了一种更为鲁棒的特征融合策略;最后,对分类和回归任务进行了解耦处理,消除了全局平均池化对回归预测的负面影响。在PASCAL VOC和MS COCO这两个公开数据集上的实验结果表明,该方法在多种小样本场景中的检测精度均有明显提升。 展开更多
关键词 小样本学习 目标检测 元学习 特征耦合 特征融合 任务解耦
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2002—2012年我国实习护生锐器伤发生率Meta分析 被引量:38
15
作者 金莉雅 陈玉梅 潘甜甜 《护理学报》 2013年第19期36-39,共4页
目的对近十年国内护理实习生实习期间锐器伤的发生率进行文献定量综合分析。方法系统检索PubMed、ISIWebofKnowledge、Springer、OVID、中国期刊全文数据库、维普中文科技期刊全文数据库和万方数据库,检出国内护理实习生锐器伤发生率... 目的对近十年国内护理实习生实习期间锐器伤的发生率进行文献定量综合分析。方法系统检索PubMed、ISIWebofKnowledge、Springer、OVID、中国期刊全文数据库、维普中文科技期刊全文数据库和万方数据库,检出国内护理实习生锐器伤发生率的研究文献,对纳入的文献采用Meta分析法进行定量合并。结果本研究共纳入8l篇文献,发表于2002--2012年.涉及护理实习生18910名。护理实习生实习期间锐器伤发生率的合并值为75%(95%CI=71%~79%)。按照论文发表时间进行分层后发现:2009年及以前护生锐器伤发生率为78%(95%CI=72%~82%);2009年以后护生锐器伤发生率为71%(95%CI=65%~77%)。在发生锐器伤事件里,污染锐器伤比例为54%(95%C1=45%~63%)。锐器伤发生后的上报率为16%(95%Cl=10%~23%)。由于不同研究存在统计学意义的异质性,数据合并采用随机效应模型。结论国内护理实习生锐器伤存在着高发生率的现状,而且近年来其发生率未明显减低,另外锐器伤发生后的上报率也非常低。 展开更多
关键词 锐器伤 发生率 护理实习生 meta分析 护理职业暴露
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基于主动元学习的太阳能电池缺陷检测模型
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作者 李进 张雄 +1 位作者 上官宏 王晋晋 《太原科技大学学报》 2025年第4期352-357,364,共7页
太阳能电池板晶体表面易碎,在生产和使用中容易出现各种缺陷,及时准确地检测这些缺陷,对于提高光伏组件的使用效率至关重要。传统的检测方法训练一个太阳能电池缺陷检测模型往往需要对大量数据集进行专业标注,需要耗费大量的人力成本;此... 太阳能电池板晶体表面易碎,在生产和使用中容易出现各种缺陷,及时准确地检测这些缺陷,对于提高光伏组件的使用效率至关重要。传统的检测方法训练一个太阳能电池缺陷检测模型往往需要对大量数据集进行专业标注,需要耗费大量的人力成本;此外,工业环境情况复杂又会导致获取的图像包含较多背景噪声,且不同的应用环境中采集的图像有较大的域间差异。为了减小标注成本,应对域间差异检测困难,采用主动学习的策略来挑选更有价值的样本进行标注,并引入小样本目标检测的元学习思想对模型进行重加权,从而提高模型应对不同目标域的泛化能力。实验结果表明,在夜间域和曝光域数据集上使用少量的样本可以得到比传统方法更好的检测效果。 展开更多
关键词 缺陷检测 主动学习 小样本目标检测 元学习 深度学习
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客观结构化临床考试信度的Meta分析 被引量:25
17
作者 王海平 向良成 +3 位作者 张伟 袁佳英 李梅 冯萍 《中国循证医学杂志》 CSCD 2014年第7期878-883,共6页
目的对客观结构化临床考试(OSCE)的信度进行Meta分析,评价OSCE用于医学生临床能力评估考试的可靠性。方法计算机检索PubMed、ScienceDirect、CNKI、WanFang Data和VIP,收集采用OSCE评价医学生临床能力并使用Cronbach’sα系数进行OSCE... 目的对客观结构化临床考试(OSCE)的信度进行Meta分析,评价OSCE用于医学生临床能力评估考试的可靠性。方法计算机检索PubMed、ScienceDirect、CNKI、WanFang Data和VIP,收集采用OSCE评价医学生临床能力并使用Cronbach’sα系数进行OSCE信度测量的研究,检索时限均为1998年1月至2013年5月。由2位研究者按照纳入与排除标准独立筛选文献、提取资料并评价方法学质量后,采用SPSS 17.0软件进行Meta分析。结果共纳入34个研究(53个Cronbach’sα系数),其中英文研究18个(28个Cronbach’sα系数),中文研究16个(25个Cronbach’sα系数)。Meta分析结果显示:OSCE的总Cronbach’sα系数为0.700[95%CI(0.660,0.737)],国外OSCE的Cronbach’sα系数为0.745[95%CI(0.696,0.790)],国内OSCE的Cronbach’sα系数为0.648[95%CI(0.584,0.705)]。国外OSCE的Cronbach’sα系数高于国内,两组差异有统计学意义。结论当前国内外OSCE的信度为0.7,OSCE用于国内外医学生临床能力评估考试均具有较好的可信度,但国外OSCE的可信性稍高于国内。 展开更多
关键词 客观结构化临床考试 信度 Cronbach’s α系数 meta分析
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基于Meta分析与多指标决策的针刺治疗原发性抑郁症的干预方式研究
18
作者 黎波 杜元灏 +3 位作者 李丹 王栩 李海双 贾蓝羽 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期923-926,共4页
目的:基于针刺治疗原发性抑郁症(MDD)的高质量临床证据与多指标决策,获得针刺治疗MDD最优的干预方式。方法:计算机检索国内外医学文献数据库,全面收集2012年以前针刺治疗MDD的高质量临床证据。按照Jadad评分法评价证据质量,采用RevMan ... 目的:基于针刺治疗原发性抑郁症(MDD)的高质量临床证据与多指标决策,获得针刺治疗MDD最优的干预方式。方法:计算机检索国内外医学文献数据库,全面收集2012年以前针刺治疗MDD的高质量临床证据。按照Jadad评分法评价证据质量,采用RevMan 5.1软件进行Meta分析及效应量统计评价。对获得的临床证据建立数据标准化矩阵,运用TOPSIS筛选最优针刺干预方式。结果:共纳入14项研究,Meta分析结果显示针刺与选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIs)相比较在临床控制率、显效率、有效率及临床总有效率均无统计学差异,针刺配合SSRIs基础上可提高临床控制率及临床总有效率;最优干预方式以电针配合SSRIs干预6周达到最好整体疗效。结论:基于现阶段的临床证据,针刺治疗轻中度MDD应以电针配合SSRIs干预6周为最优干预方式,可显著提高临床控制率和临床总有效率。 展开更多
关键词 针灸 原发性抑郁症 meta分析 多指标决策 临床决策
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多目标优化基坑双边耦合变形控制设计建模及求解方法
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作者 丁小文 龙思桦 +3 位作者 叶快 万琪伟 丁海滨 徐长节 《土木与环境工程学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期126-133,共8页
在城市建设中,基坑工程的安全性和经济性至关重要。由于传统的基坑围护结构设计方法通常依赖保守策略并主要关注强度控制,导致其在精确控制变形方面效率低下,无法满足现代城市建设的复杂需求。为解决这些问题,提出一种新的逆向设计多目... 在城市建设中,基坑工程的安全性和经济性至关重要。由于传统的基坑围护结构设计方法通常依赖保守策略并主要关注强度控制,导致其在精确控制变形方面效率低下,无法满足现代城市建设的复杂需求。为解决这些问题,提出一种新的逆向设计多目标优化模型,该模型融合了变形控制与经济性,旨在提高基坑围护结构设计的效率和经济效益。该模型包含一个双边耦合的基坑围护变形计算模型、一个整合变形控制和成本优化的多目标框架、一个基于元启发式算法的求解策略。与四种元启发式算法的比较和结合实际工程案例的深入分析表明,该方法不仅能实现基坑围护结构的精确变形控制,同时优化了成本效益,特别是半经验半随机的启发式算法在处理复杂优化问题时表现出的更高效率和广泛适用性。 展开更多
关键词 多目标优化模型 逆向设计 结构优化 元启发式算法 基坑 围护结构
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基于深度学习的图书破损检测方法研究
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作者 张志颖 刘竟 +1 位作者 许梦怡 郭剑明 《计算技术与自动化》 2025年第3期141-146,共6页
破损图书管理和维护是图书馆中的一项重要工作。在进行破损图书筛查时,传统的人工筛查效率低下且易受主观因素影响,难以满足现代图书馆的需求。因此,提出了一种基于深度学习的图书破损检测模型。本文以YOLOv5为基础模型,引入CBAM注意力... 破损图书管理和维护是图书馆中的一项重要工作。在进行破损图书筛查时,传统的人工筛查效率低下且易受主观因素影响,难以满足现代图书馆的需求。因此,提出了一种基于深度学习的图书破损检测模型。本文以YOLOv5为基础模型,引入CBAM注意力机制、Meta-ACON激活函数和加权双向特征金字塔网络(BiFPN)对其进行改进。所提模型的mAP0.5达到了94.89%,其中破损图书类别的AP达到了94.59%,与YOLOv5s相比提高了2.42%。该模型可以在不同背景下提供良好的检测性能,有助于提高筛查破损图书的效率,及时维护破损的图书。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YOLOv5 破损图书检测 CBAM meta-ACONBiFPN
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