医院“双师型”教师发展通道和培养途径研究——以南华大学核工业卫生学校与某医院合作办学为例

以在学校——医院合作办学中,医务技术人员发展为双师型教师为例,提出合作双方要设置好双师型教师发展通道,制定双师型教师发展的激励机制;为技术人员发展为双师型教师提供教师素养成长的活动平台,如开展教学实践,开展教学科研,开展校本课程和促进教师反思性学习和群体性学习等等。     

以平常心看待职业选择

前段时间回学校看望一位老师,恰好碰到她正在给以前的一位同事办组织关系转移手续。细听之下才知道原来这位老师以前在学校的机关处工作,因不满足于一眼就能望到头的职业发展环境,便毅然决定放弃这份所谓的"铁饭碗",转而选择去创办一家属于自己的教育培训机构,目前该机构已逐步步入正轨。交流中当谈到经济下行,创业不容易这个话题时,这位...     

论我国职业教育的通道衔接与体系完善

职业教育必须完善自身体系,整合职业教育管理通道,建立职业教育内外衔接通道,理顺院校与企业合作关系,改变职业教育单一低层次办学的现状,提高职业教育吸引力,促进职业教育的新发展。     

浅谈通过Photoshop“计算”功能制作套红图像

在Photoshop中通道混合是很重要的功能,通过＂计算＂命令制作套红图像,可以根据图像的特点、各通道的信息量、特殊效果需求等不同情况调整参数,得到其他方法无法达到的效果。     

通道县侗族常用蓼科、马鞭草科植物药

目的:调查掌握通道侗族常用蓼科、马鞭草科植物的种类及民族用法.方法:采取走访民间民医、实地野外调查、采取标本鉴定及资料查询整理等方法.结果:侗族常用蓼科植物药有13种,马鞭草科植物7种,其中治疗跌打损伤和皮肤病的各有7种,所占比例最多.结论:对侗药的民族用法进行初步研究,为上述植物药资源的开发利用提供了实地调查研究资料...     

基于微流控芯片的3D微通道中单个海马神经元功能的探究

在微流控技术加工的网络图案化芯片上培养大鼠原代海马神经元细胞,从而探究体外神经元网络的生物学功能。目的:在培养过程中,我们设计的网络化图案来限定海马神经元的体外的粘附,生长及形成具有功能性的神经网络,在此基础上研究网络图案化的微流控芯片3D微通道中单个海马神经元的生物学功能。方法:利用膜片钳技术探测微通道中不同区域单个海马神经元的膜突触后电位,从而验证单个海马神经元可以与其他神经元细胞形成有效的突触连接,从而保证单一神经元具有基本的生物学活性;继而运用Image J软件进行神经突起结构的定量分析,并通过软件分析输出突起长度数据,并进行SPSS统计分析得到3D微通道培养单个海马神经元细胞平均突起长度。结果:3D微通道不同区域随机探测,均可探测到单个海马神经元的膜突触后电位;同时神经突起结构的定量分析反映了实际的神经元结构分布趋势,且统计分析结果显示,单个海马神经元平均突起长度为68. 3μm。结论:基于微流控芯片技术的3D微通道可以使神经元细胞按照图案化的路径生长从而形成特定神经网络,而且其中培养的海马神经元均具有成熟生物学功能,可以形成有效的突触连接,也为单个海马神经元功能的探究提供了思路。     

蒙西电力外送通道的安全稳定控制系统改造措施

分析了蒙西电网外送安全稳定控制系统改造的必要性,提出了改造措施,在改造结束后,给出了控制系统调试方法和调试结果。     

宁波至武汉货运中通道建设必要性分析

目前,宁波至武汉货运通道分为南北两个通道,北通道合武铁路货运功能不足,经宣杭—芜铜铁路运输效率低,而南通道衢九铁路货运功能弱,沪昆铁路金华至衢州段能力无法满足运输需求。基于此,文章针对既有通道存在的问题,提出构建新通道——宁波至武汉货运中通道。根据通道内主要货物运输径路比较分析,合理确定通道分工,进而对区域内通道货运量进行OD分配预测及新通道货运量预测,并论证了建设武汉至宁波货运中通道的必要性。     

通道注意力联合增强卷积U型网络的图像分割

为提升小目标图像分割性能,提出一种通道注意力联合增强卷积的改进U-Net网络。该网络以增强卷积模块丰富目标特征信息提取,结合通道注意力加强网络对目标特征的专注学习,从而更有效捕捉小目标对象的深层次特征。NIH数据集上的实验结果表明,提出网络在保证计算效率的同时,有效提升了Dice系数、召回率和精确率,能够更好地用于小目标图像分割。     

基于通道注意力的人脸表情识别

目的:解决通道注意力提取过程中各个通道信息利用不充分、交互性不足的问题。方法:提出一种基于SENet改进的通道注意力模型。本模型利用Inverted Bottleneck提取更加完整的通道信息。将GELU函数引入表情识别,以改善网络升维操作带来的过度融合问题。同时利用信息熵判断不同卷积核生成特征图的重要程度,为网络引入更多的归纳偏置。结果:在CK+和Oulu-CASIA库人脸表情数据集上的正确率分别达到95.92%和91.21%。结论:本方法能够更加充分地利用各通道特征,在有效提升准确率的同时具有较好的泛化能力。