急性脑卒中患者医疗救治技术方案课件

急性脑卒中患者医疗救治技术方案..急性脑卒中患者医疗救治技术方案..急性脑卒中患者医疗救治技术方案..急性脑卒中患者医疗救治技术诚信医院急救站马家军神经细胞在血流完全中新氧的情况下最多存5-8分钟名患着大脑中动闭塞后,每分钟就会有200万个神经细胞死亡损失时间就是损伤大面问就是大脑然而事实表明，课文的背诵，也就是语言的输入，是语言学习过程中首要的目标，不论是第一语言还是第二语言的习得。这一点在心理学和教育学上都有相关的理论依据。第二语言习得理论认为，语言输出的前提，首先是输入。输入在整个语言习得过程中的作用是十分重要的。从学校教育的观点上说，它直接关系到对学习者的有计划的培养。教学法家马塞勒(ClaudeV.A.Marcel)指出，外语教学应该把感受放在表达之前。胡春洞教授说：在人类学习或习得语言的实践中，吸收总是领先于表达，也可以说输入总是领先于输出。这是一条普遍的规律，本族语和外语的学习都是如此。自然习得思路认为理解是表达的基础，教学过程中应当强调足量的理解性输入。自然习得途径强调最大限度地扩大对学生的语言输入，还主张在起始阶段有一个以听力理解为主要活动的“沉默阶段”，不要求学生过早地进行表达活动。可见，要使学生不断积累所学的语言素材，关键在于狠抓语言材料的输入。要使学生不断积累所学的语言素材，最重要的不在于对语言知识的传授、也不在于对所学语言材料进行交际性运用，尽管这两项是教学过程中不可缺少的。因此背诵不仅不等于死记硬背，而且与思辨能力，创新意识的培养也不矛盾。学习语言需要大量的输入，而课文的背诵正是其中一种。参加市里教研会或者复习研讨会等常常都会听到一些市里的行家们很自豪的介绍他们学校一些做法“学生排着长长的队伍等待我们英语老师检查课文背诵是我们一道亮丽的风景线。”其实背诵这一方法还是值得推荐，有很多的好处所在。1背诵有助于学生语感的培养，习得自然语言，提高交际能力语感是长期的规范语言感受和语言连用养成的一种带有浓厚感情色彩的、比较直接迅速地感悟领会语言文学的能力。语感不是理性的产物，而是感性的产物，只能通过大量的语言实践才能获得。学生通过背诵来不断刺激大脑的视觉和听觉，才能在大脑中形成正确的语言素材，并内化成自己的语言。学生通过背诵，重点句型、重要词组蕴藏于胸，优美的句子储存于脑，在实际交际中就能脱口而出，说出纯正的英语。2背诵有助于学生汲取文化营养，加深文化底蕴让学生多背诵，可以不断汲取、消化许多体现文化、反映时代的语料。学生接触到的不仅仅是语言的声音符号，更多的是对语言的感觉。这种语感融合了丰富的民族习惯和民族文化。久而久之，学生从英语语言的学习中汲取了文化营养，习得语言的同时，也体验到所习得语言国家的习惯和文化，让学生得到一种不同文化的熏陶。3背诵能促进在循环往复中巩固记忆根据心理学的原理，记忆是有阶段性的。学生背诵的时候，要经常做到回读和背诵。通过回读和背诵，大脑的皮层受到刺激，重新唤起记忆，从而巩固记忆，便能起到良好的记忆效果。4背诵有利于写作水平的提高中国学生在写作时经常受汉语思维习惯的干扰，所以通过大量的背诵，学生可以积累丰富的词语和句子，写英文小作文时也就得心应手了，最终培养学生“用英语思维”的能力。由于课文本身的差异和学生个体的差异，教师在指导学生背诵课文时需要注意的一些问题，通过这些问题的解决，使课文背诵成为学生英语学习中有效有趣的环节，而不是成为学生的学习负担。4.1选择合适的背诵材料。材料所涉及的话题应具有现实性和实用性，贴近学生生活和社会实际，以调动学生背诵的兴趣；背诵材料应语言规范、自然、地道、再生性强，有利于学生模仿和活用。4.2加强背诵的活用练习。背诵要与多种活用练习结合起来，这是强化背诵输出语化功能的良策。大量背诵必须结合学习环境，通过多种活用练习，才能内化、活化语言材料，也只有这样，背诵才不致于是简单机械的死记硬背。4.3反复听课文录音。听是学习外语的前提和基础，是吸收语言信息的必由之路。英语课文的编排是按照由浅入深的原则，从简单的日常用语、交际对话开始，逐步过渡到短文或篇幅较长的英语文章。课文的录音要反复听，这不仅有助于正确模仿语音、语调和语速，同时又可加深对课文内容的理解。4.4从理解的角度背诵。背诵课文一定要在理解的前提下进行。在背诵之前，要充分理解课文，理解课文中的语法和句型，搞清课文中的内在联系以及上下文之间的关系等。这样不仅可以收到事半功倍的效果，同时又可以避免死记硬背现象。4.5定期复诵。遗忘是学习中的大敌。记忆是一个不断强化的过程，越反复背诵就越记得牢。背完一篇课文后，隔一段时间再背一次，这样反复多次就不会遗忘了。总之，背诵英语课文对学习英语益处很多，它不仅有益于单词、句型、语法知识的理解与巩固，又能不断摄取和积累语言材料，增强语感。只要掌握科学的背诵方法，长期坚持下去，一定能收到良好的效果。0引言“考研热”已经成为一种社会现象，并持续升温。为进一步了解当代大学生的考研现状和成功考取研究生的因素，展开此次实验研究，研究对象为江汉大学数学与计算机科学学院（简称数计学院）的学生，通过数据挖掘分析，得出哪些因素会影响大学生成功考取研究生。因收集数据量较少，本文将从收集到的数计学院2012级学生的学习成绩、身体素质测试成绩、考研录取情况和基本信息等这些数据中，选取大学四年加权平均成绩、身体素质测试成绩、性别和专业差别这几方面展开分析。数据挖掘是从海量数据中发现有趣模式的过程。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示这6个方面[1]。其中前4个是数据预处理的不同形式，是为挖掘准备数据，本文将依次介绍本次数据挖掘实验的具体分析过程。本次实验基于Rapidminer软件的数据分析平台，将收集的数据进行数据预处理（数据清理、数据规约、数据集成和数据导入）[2]，研究各数据项与成功考取研究生的关系。实验研究发现，考研成功除去与学习成绩相关外，还与身体素质、性别和专业差别相关。此次实验研究结果可为学校指导学生考研提供参考。1相关算法本次数据挖掘运用了目前常用数据挖掘算法中的两个算法：关联分析和神经网络算法。（1）关联分析（AssociationAnalysis）。现有的关联分析算法有基于概率相似度的关联方法、基于机器学习的关联方法、基于Bayesian分类器的关联方法及基于先决条件的关联方法等。基于机器学习的关联方法只能对存在于线程中的数据进行关联，无法对未知数据进行关联，导致最后的分析结果存在较大误差。而基于Bayesian分类器的关联方法虽然时效性很好，但关联需要的知识依赖于知识库，无法获得计算所需的先验概率和条件概率[3]。（2）神经网络（NeuralNetwork）。人工神经网络是一种通过模仿生物神经网路的工作特征进行分布式信息处理的算法数学模型。神经网络是目前具有非常强大的预测功能的一种算法模型。一个完整的神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，而每一层都由多个神经元组成[4]。2数据预处理噪声是数据结果出现偏差的原因之一，由于采集的数据中有噪声影响因素，因此要对采集到的数据进行去噪处理，有效的数据预处理可以提高数据挖掘实验的准确率，经过系统导出来的原始数据存在不一致、不完整和噪声，根据实验需要，排除其它不良可忽视因素，结合教学实践对学生数据空缺、不一致数据进行数据预处理操作。本次实验数据源是江汉大学数计学院2012级学生在校四年加权平均成绩、身体素质测试各项成绩、考研录取情况和基本信息。基本信息中包含3个专业：数学与应用数学、计算机科学与技术、网络工程。身体素质测试项目有：身高、体重、肺活量、50米跑、立定跳远、1000/800米跑、坐体前屈、仰卧起坐/引体向上。数据库极易受噪声、缺失值和不一致的侵扰，数据库庞大并且大多数是来自多个异种数据源。低质量的数据会将导致低质量的挖掘结果，引起数据的具体真实性偏差[5]。因此，本次实验进行数据预处理主要为3个方面：一是缺失数据（数据属性中部分记录显示为空），二是噪声数据，三是重复数据（数据属性相同的记录）[6]。3数据挖掘平台RapidminerRapidMiner（前身是Rapid-I，YALE）是一十分流行的开源数据挖掘软件，近年来变得非常受欢迎，并得到了一个大型社区的支持。其视觉吸引力、用户友好的GUI（图形用户界面）和基于WiKi的上下文帮助，允许轻松使用和快速学习曲线。它有多个扩展提供数据和适合于特定的预定义过程应用领域（例如营销、金融等）和社区，在RapidMiner“市场”上分享流程非常活跃。RapidMiner的一个重要优势是其在过程设计中的灵活性，通过“过程/子过程”结构和“宏”表示环境的全局变量，这使得复杂过程的可视设计和高水平自动化得以实现。RapidMiner还提供大量的机器学习算法，用于预处理和可视化的工具包括大多数Weka算子和用于合并定制的R和Python脚本的简单工具。并且，对深度学习方法和一些更先进的特定机器学习算法（例如，极端随机树）的支持目前受到限制，但是可以通过并入R和Python脚本加以解决[7]。4数据建模4.1数据导入经过数据预处理的训练数据集导入Rapidminer平台，在属性类型设置时将考研录取情况属性类型设置为Binominal类型，作为实验预测对象，如图1所示。4.2关联分析通过关联分析算法对数据进行建模，调用SetRole和CorrelationMatrix算子得到所需要的关联系数矩阵，进一步对数据进行处理。本次实验采集数据量较少，故相关系数普遍偏小，经过多次实验尝试，发现剔除相关系数小于0.05的属性，得到新的数据集再通过神经网络算法建立的预测模型最为准确，如图2所示。4.3神经网络模型建立通过上述关联分析得到相关系数，可以在接下来建模时通过调用SelectAttributes算子来选择合适的属性（将相关系数小于0.05的属性，如肺活量和坐体前屈属性剔除）形成新的数据集。姓名属于不相关属性但可用来识别元组，因此调用SetRole算子将其设置为id属性用来识别，考研录取情况属性为要预测属性故将其设置为Label属性，最后调用NeuralNet算子建立神经网络模型，如图3所示。4.4模型验证及预测将预测数据集导入Rapidminer平台中，将其属性进行筛选和设置，调用ApplyModel算子应用神经网络模型，将其连接全部，如图4所示。运行程序得出预测结果，对得到的预测模型进行验证和判断，预测数据集的学生考研录取情况，如图5所示。5实验结果分析如图5所示，从得出的预测结果可以看出，预测结果的置信度较高，且预测值与实际值一致，说明该预测模型较为成功。在作关联分析得出相关系数矩阵时，选取多大相关系数为合适属性时不能按常规方法，因为本次实验的数据量较小，而且数据项较少，得出的相关系数也较小，所以只能逐个剔除当前最小相关系数属性进行建模，将结果一一对比，最后得出保留大于0.05相关系数的属性最为合理。由图2可知，四年加权平均成绩的相关系数最高且为0.260，呈正相关，表明学习成绩对于考研是重中之重。考研不仅是最后一年的冲刺复习，同样要注重大学四年平时的学习和知识积累。其次身体素质成绩中的健康成绩、立定跳远成绩、1000米/800米成绩相关系数都在0.100左右，其中1000米/800米成绩相关系数是-0.128。验证那句俗语“身体是革命的本钱”，在备战考研的同时，不能以牺牲身体为代价，要加强锻炼，以提高身体的各项基本素质，特别是长跑，其相关系?翟谡庑┥硖逅刂什馐韵钅恐新愿咭怀铮?在考研备战期间制定一个合理的运动计划也尤为关键。再是专业，其相关系数为-0.125，数据显示网络工程专业选择继续攻读硕士研究生人数最少，根据进一步调查了解，更多这个专业的学生选择毕业后直接找工作，因就业前景好，而数学专业选择考研的人数最多，说明专业差别和就业情况也决定是否选择考研及最后能否成功考取。最后是性别，从采集的数据得知，考研成功的学生中女生占很大比例，并且其相关系数为0.144，说明性别也是成功考取研究生的一个因素，并且在漫长的备战考研中女生更容易坚持下来并取得成功。6结语本次研究针对采集到的江汉大学数计学院2012级学生的数据，利用关联分析算法对预处的数据作进一步处理产生新的数据集，提高预测模型的准确率，最后运用神经网络算法得出预测模型，并用预测数据集进行验证。实验结果表明，影响学生成功考取研究生的因素不仅包括学习成绩，还与性别、专业、身体素质相关。最后的预测模型和验证也证明，本次实验结果具有可参考的准确性，实验结果能够对学校辅导员指导学生考研提供部分依据和建议。但本次实验也存在数据量偏小、数据偏少等方面的不足，以后可收集更多数据，进一步深入探究，得出更为实质性的结果，提高模型准确率。急性脑卒中患者医疗救治技术诚信医院急救站马家军神经细胞在血流完全中新氧的情况下最多存5-8分钟名患着大脑中动闭塞后,每分钟就会有200万个神经细胞死亡损失时间就是损伤大面问就是大脑患者突然出现以下症状时应考虑脑卒中可能:侧肢体(伴或不伴面部)无力或麻木一侧面部麻木或口角歪斜说话不清或理解语言困难双眼向一侧凝视一侧或双眼视力丧失或模潮眩晕伴呕吐既往少见的严重头痛、呕吐意识障碍或抽搐中国急性缺血性脑卒中诊治指南2010脑卒中一症状识别笑一笑,动一动,说一说快速识别脑卒中美国心脏学会、卒中学会制订的早期识别脑中风的“辛辛那提院前卒中量表”中三个简单的测试表1Cincinnati院前脑卒中计分面瘫(请病人呲牙或微笑)●正常一两侧面部运动对称●异常一一侧面部运动不如对侧好上肢下垂(患者闭眼后向前伸直10秒)●正常一双上肢运动等同或双上肢平举完全不动(其他体征,如旋前肌下垂也有助判断)●异常一一侧上肢不能抬举动或一侧上肢比对侧缓缓下垂言语异常(请患者说“你不能教一只老狗新戏法”)●正常一患者言语流利而且用词准确●异常一患者吐词不清,用词错误,或不能言语说明:3项中任一项异常,脑卒中的可能性为72%ee小脑下脚舌下神经核m内侧纵束走走神经背核中枢交感神经来蜗神经核三又神经脊束Learn脊小脑前束迷走神经中央被盖束theese舌下神经signsWallenberg综合征Wallenberg综合征表现DoestheirstrokeeeclBeahero.savealife中枢性瘫痪痛温觉戒youobserveanyof深感觉戏退Ime9-1-1ca911共济失调及DLCN表2LOSANGELES院前脑卒中筛评表(LAPSS)

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