简介:摘要:时间序列作为时间观测值的集合,在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一,研究结果可以为各种应用提供依据,例如优化、控制以及生产计划等。因此,已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点,单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征,难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。
简介:摘要:在复杂系统中,观测变量基于时间次序下得到的数字序列即为时间序列,它能够对系统的动态属性进行展现。由混沌系统得到的时间序列即为混沌时间序列,是一类具有非线性特征的数据集合,包含了丰富的系统动态信息。在这类动态系统中,因为传感装置不能正常使用等带来的影响,使得这种系统所得到的时间序列容易出现较为丰富的随机噪声,将这种序列录入到相应的模型,就会让系统建模精度显著降低,进而让模型最终失效。将随机噪声进行高效去除,就能减小该时间序列的非确定性。
简介:【摘要】目的:探讨综合护理模式对小儿高热惊厥患儿症状消失时间的改善作用。方法:以2021年6月至2022年6月期间作为本次研究的观察节点,选择该时间段内到我院接受诊治的68例小儿高热惊厥患儿,以常规护理方式对其中32例患儿展开研究,归为对照组,以综合护理方式对另32例患儿展开研究,归为观察组,比较两组患儿相关症状的消失时间、住院天数以及一年内的复发率。结果:观察组患儿相关症状的消失时间显著短于对照组(P<0.05),该组患儿的住院天数以及一年内的复发率也远低于对照组(P<0.05)。结论:综合护理在小儿高热惊厥患儿中具有良好的应用效果,不仅可以缩短患儿高热、惊厥的持续时间,减少住院天数,还可以降低患儿在一年内的复发率,预后效果良好。
简介:摘要:本研究旨在探讨综合护理对重症监护室鼻饲患者住院时间和并发症的影响。通过对一定时期内的患者进行干预性综合护理,观察并分析其住院时间和并发症的变化情况。研究结果显示,综合护理在重症监护室鼻饲患者中取得显著效果,有效降低了住院时间,并明显减少了并发症的发生率。这一发现为提高患者的康复率、减轻医疗负担提供了有力支持,为综合护理在临床实践中的应用提供了科学依据。
简介:摘要:在当今多元化的教育环境中,如何构建和实施有效的跨学科学习单元成为了教育者面临的重要挑战。本文旨在探讨一个综合性的教学模型——建构·融合·评价,它强调明确的教学目标、任务驱动的方法,以及全面的评价机制。通过本文的研究,希望为教育者提供一个全面、实用的跨学科教学框架,促进学生的综合发展和学习效果。