DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关知识和工作 2.1. K-Means聚类算法概述 K-means是一种较典型的基于样本间相似性度量的逐点修改迭代的动态聚类算法，属于机器学习中方法中的非监督学习。此算法依据设定的参数k，把n个对象划分到k个簇中，每个簇中心为簇中对象的平均值，使得每一个对象与所属簇的中心具有较高的相似度，而与不同簇的中心相似度较低。K-means算法简单易实现，并且广泛使用，其算法流程图如图1所示。 K-means聚类算法步骤描述如下： 步骤1：输入参数k (类数目)、参数t (准则函数阈值)、距离度量(通常是欧氏距离)和准则函数(通常是误差平方和)，并在总体中随机选取k个数据对象作为初始聚类中心 [ 3 ] 。 步骤2：分别所有数据对象到k个中心的距离，将总体中的每个数据对象划分到与之距离最小的聚类中心所属的类中。 步骤3：重新计算k个类的中心，每个类的新中心为该类中所有数据对象的均值。 步骤4：计算准则函数，若其值与上一轮迭代相同或少于t，则进行步骤5；否则转至步骤2。 图1. K-means聚类算法流程 步骤5：输出各个簇的中心及其成员对象。 K-means聚类算法 [ 4 ] - [ 12 ] 存在以下缺点。其一，经典的K-means聚类算法对大规模数据集的处理效率低。其二，类数目k难以事先确定，以及初始聚类中心的随机性，这两点使得K-means算法的聚类结果很多时候会陷入局部最优而难以得到全局最优。其三，因为K-means是基于样本间相似度的聚类算法，所以它只能发现球形簇。这些局限都使得经典K-means算法的聚类结果很多时候跟真实的群组分布情况相差较大。 2.2. 群组发现算法SPHK-Means概述 在课题组已发表的论文 [ 13 ] 中，提出了一种改进的K-means聚类算法——SPHK-means聚类算法。该算法以弥补本文上一节所述的经典K-means聚类算法的缺点为目标，在进行K-means聚类之前加入两次预聚类。预聚类阶段的步骤包括抽样(Sampling)、主成分分析(Principal Component Analysis)降维和层次聚类(Agglomerative Hierarchical)，目的是确定适宜的簇数目k和k个初始聚类中心。在课题组已发表的另一篇论文 [ 14 ] 中，使用Movie Lens数据集设计SPHK-means聚类算法与经典K-means聚类算法的对照实验，分别用它们来发现电影类别。在该数据集中，电影实际有19个类别，SPHK-means算法能发现12至15个类别，而经典的K-means算法只能发现2至3个类别，而且SPHK-means算法的F分值比经典K-means算法的F分值高约5%，这说明SPHK-means算法能比经典K-means算法发现更多群组且聚类效果更优。 现对F分值加以说明。假定聚类结果如图2 [ 15 ] 所示，Precision和Recall定义如公式(1)和(2)，F的定义如公式(3)所示。 Precision = | true positives | | true positives | + | false positives | (1) Recall = | true positives | | true positives | + | false negatives | (2) F = 2 ⋅ Precision ⋅ Recall Precision + Recall (3) 图2. 描述precision和recall
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user: 3. FPSHK-Means聚类算法设计 在社交网站中，用户不仅能对具体事物给出评分和书写评论，还能通过浏览其他用户的评分、评论动态，发现感兴趣的其他用户。针对这一应用情景，将设计一种改进的K-means聚类算法，命名为“FPSHK-means”，用于帮助用户发现兴趣群组，并为用户推荐同属一个群组的其他用户。 3.1. 设计思路 SPHK-means聚类算法仍有以下不足之处： 1) SPHK-means算法是在预聚类阶段的每次抽样之后对样本进行降维处理，在真聚类阶段再对数据总体降维。这样的操作顺序可能会因数据的不同而导致样本和总体的主成分分析的系数存在差异，造成样本和总体在降维时的线性变换可能略有不同，进而影响最终聚类结果。 2) SPHK-means算法是直接使用原始用户–物品稀疏评分矩阵R做聚类，对缺失值的处理方法是直接赋0值，这样会忽略用户对未知物品的潜在信息，而这些信息却能够直接影响用户聚类的结果。 针对以上两点做出改进，FPSHK-means聚类算法以奇异值分解(Singular Value Decomposition， SVD)算法计算评分预测值的过程为其数据预处理阶段，用户–物品预测评分矩阵 (而非原始稀疏评分矩阵R)做聚类，并将主成分分析降维安排在其他所有步骤之前。 3.2. 模型设计 设用户总数为U，物品总数为M，则经BC-SVD算法计算填充的用户–物品预测评分矩阵 R ^ U × M 可表示为： R ^ = [ r ^ 1 ， 1 r ^ 1 ， 2 ⋯ r ^ 1 ， M r ^ 2 ， 1 ⋱ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r ^ U ， 1 ⋯ ⋯ r ^ U ， M ] = [ X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X M ] (4) 其中， X i = [ r ^ 1 ， i ， r ^ 2 ， i − 1 ， r ^ U ， i ] T 为代表第i个物品的列向量。 FPSHK-means聚类算法的操作流程图如图3所示。 图3. FPSHK-means聚类算法流程 FPSHK-means聚类算法步骤如下： 步骤1：为了将代表每位用户u的向量 ( r ^ u ， 1 ， r ^ u ， 2 ， ⋯ ， r ^ u ， M ) 降至 ρ 维( ρ ≪ M )，对 R ^ 整体做主成分分析 [ 16 ] ： { F 1 = a 11 X 1 + a 21 X 2 + ⋯ + a M 1 X M F 2 = a 12 X 1 + a 22 X 2 + ⋯ + a M 2 X M                                         ⋮ F p = a 1 p X 1 + a 2 p X 2 + ⋯ + a M p X M (5) 并使其满足以下三个条件限制 [ 16 ] ： 1) 对于每个主成分 F i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， ρ ) 系数的平方和为1： a 1 i 2 + a 2 i 2 + ⋯ + a M i 2 = 1 (6) 2) 不同的主成分 F i 和 F i ( i ≠ j ; i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， ρ ) 相互独立，即协方差为零： C o v ( F i ， F j ) = 0 (7) 3) 所有主成分依其重要程度(方差)呈递减排列，即： V a r ( F 1 ) ≥ V a r ( F 2 ) ≥ ⋯ ≥ V a r ( F p ) (8) 预测评分矩阵 R ^ 降维后得到以下矩阵： R r e d = [ f 1 ， 1 f 1 ， 2 ⋯ f 1 ， p f 2 ， 1 ⋱ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ f U ， 1 ⋯ ⋯ f U ， p ] (9) 其中， f u i 为预测评分矩阵 R ^ 中代表用户u的行向量的第 i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， ρ ) 个主成分： f u i = a 1 i r ^ u ， 1 + a 2 i r ^ u ， 2 + ⋯ + a M i r ^ u ， M (10) 步骤2：进行第一阶段的预聚类。将所有用户随机分成s组(s由系统预设)，每一组成为一份样本，每份样本含有U/s位用户。对s个样本，分别做层次聚类，第i个样本生成的簇的数目为 k ( i ) ， ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， s ) ，计算k的均值 k ¯ 和标准差 σ ( k ) ： k ¯ = 1 n ∑ i = 1 n k ( i ) (11) σ ( k ) = 1 n ∑ i = 1 n ( k ( i ) − k ¯ ) 2 (12) 令用户群组数的取值范围为 ( k ¯ − σ ( k ) / 2 ， k ¯ + σ ( k ) / 2 ) 。 步骤3：进行第二阶段的预聚类。逐次抽取一个样本量为s的样本并做层次聚类，直到出现第一个簇数目在 ( k ¯ − σ ( k ) / 2 ， k ¯ + σ ( k ) / 2 ) 内的样本为止。设该样本的簇数目为 k 0 ，簇中心为 { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v k 0 } 。 步骤4：进入真聚类阶段，以 { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v k 0 } 为初始中心，对数据对象总体做K-means聚类，最终得到 k 0 个用户群组 { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C k 0 } ，则为用户u推荐的用户集合为： C ( u ) − { u } ， C ( u ) 为用户u所属的簇。
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 实验数据集与实验环境 算法实验同样使用Movie Lens的Movie Lens Latest Datasets (Small)数据集，其中表movies.csv包含Movie Lens网站对9125部电影的分类标签信息，共19个分类标签，其中前三条记录如表1所示。 Table 1 The top five records of movie movieId title genres 1 Toy Story (1995) Adventure/Animation/Children/Comedy/Fantasy 2 Jumanji (1995) Adventure/Children/Fantasy 3 Grumpier Old Men (1995) Comedy/Romance 4 Waiting to Exhale (1995) Comedy/Drama/Romance 5 Father of the Bride Part II (1995) Comedy 表1. Movies的前五条记录 上表中，“movieId”是Movie Lens数据集对其所包含的电影的编号，“title”是电影的名称，“genres”是电影的分类标签。 由于Movie Lens数据集并没有对671位用户的预定分组，所以对于用户真实的兴趣群组数目只能用电影的预定分类数目估计。 算法实验同样在Ubuntu 16.04操作系统中使用Python 3.6完成。 4.2. 评价指标 聚类属于机器学习中的无监督学习，实验数据集中并没有用户分类的标签数据，无法使用上一章实验的系列评价指标对聚类的结果进行评价。 FPSHK-means算法与经典的K-means算法都属于基于相似度的聚类算法。评价这类算法通常使用误差平方和(Sum of Squared Errors， SSE)作为评价指标。 SSE = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ C i ( x − v i ) 2 (13) 其中， C i 为第i个类簇，i为 C i 的聚类中心。SSE越小，说明聚类结果中各簇的聚合程度越高，聚类的效果越好。 当聚类算法用于群组发现时，希望其能发现贴近数据对象真实分类情况的群组数目和群组结构。若发现的群组数目比数据对象的真实分类数目还多，则该算法对数据对象有比真是分类情况更进一步的细分。 4.3. 实验结果分析 分别以FPSHK-means算法和经典的K-means算法对实验数据集中所有用户做聚类，均用误差平方和SSE作为准则函数且迭代至准则函数收敛为止(相继两次迭代的SSE相同)。重复三次实验，记录每次实验发现的群组数目和算法结束时的SSE，如表2所示。 Table 2 Experimental results comparison of FPSHK-means algorithm and K-means algorith 实验次数 聚类算法 发现群组数 SSE 1 FPSHK-means 13 1575163 K-means 3 1811250 2 FPSHK-means 14 1576007 K-means 3 1810974 3 FPSHK-means 12 1575784 K-means 2 1811042 表2. FPSHK-means算法与K-means算法实验结果对比 Segaran在他的著作中提到了用于数据可视化的多维缩放技术 [ 17 ] ，这个是一种将多维数据集展现在二维平面上的技术。在多维缩放效果图中，数据成员两两间的距离越大，它们在原多维空间中的相似度越小。 应用多维缩放技术，展示FPSHK-means算法和经典K-means算法对实验数据集中671位用户的聚类结果，分别如图4和图5所示，每一位用户用一个点表示。 需要特别说明的是，在此实验中，由于经典的K-means算法需要输入类数目参数k，所以先进行FPSHK-means聚类算法的实验，将FPSHK-means算法发现的群组数目赋给经典K-means算法的参数k。但是随着经典K-means聚类算法的逐次迭代，会陆续出现空组(一次迭代结束后，没有数据对象被归入其中的组称为“空组”)。在此实验中，每出现一个空组就其消除后再进入下一轮迭代(因为就算不将其消除，再往后的迭代过程中也不会有数据对象被划入其中了)。 即便给予经典K-means算法这种事先获得合适k值的“优待”，但由表2可知，FPSHK-means聚类算法依然总是比经典K-means聚类算法发现更多的用户群组(平均多发现约10个群组)。数据集中的电影被预定分19类，但没有用户的预定分组信息，如果以每类电影拥有一个兴趣用户群来估计真实用户群组的话，应该有19个兴趣用户群，希望群组发现算法能发现接近19个或更多的群组。FPSHK-means算法能发现其中的12至14个群组，比经典K-means算法发现的2至3个群组更接近19个兴趣用户群。 而且，FPSHK-means算法结束时的误差平方和SSE总是比经典K-means算法结束时的误差平方和SSE更少，即FPSHK-means算法发现的群组比经典K-means算法发现的群组的组内用户相似性更高，同一群组内的用户的聚拢程度更高。再对比图4和图5可知，FPSHK-means算法不仅比经典K-means算法能发现更多的群组，而且聚类的最终结果也更贴近数据成员在数据集中的自然分布情况，聚类效果更好。 图4. FPSHK-means聚类算法的多维缩放效果 图5. K-means聚类算法的多维缩放效果 综上所述，本文设计的FPSHK-means群组发现算法能比经典K-means算法发现更多的群组，而且聚类结果更贴近数据对象的实际分布情况。相较于经典K-means算法，FPSHK-means算法的聚类效果更好、聚类结果更优质。
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user: 5. 结语 在对K-means算法深入研究的基础上，根据商务网站和社交网站应用场景的需要，设计出为用户推荐兴趣用户的FPSHK-means群组发现算法。阐述了算法的设计思路、模型构建、操作流程和对照实验。下一步工作是将FPSHK-means算法应用到实际应用系统中，已着手设计并实现学习资源推荐系统。并以此为基础，进一步推广与应用。
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user: 摘 要 加工仿真是对真实产品制造过程进行的虚拟仿真，其通过三维动态数字模型展现产品制造流程。本文利用VERICUT软件建立五面加工中心几何模型及运动学模型，并根据实际应用机床对配置的Siemens 840D数控系统进行功能扩充，并使用VERICUT软件建立加工刀具库。进而通过在VERICUT软件中建立虚拟机床模型，调用和修改CNC控制系统对高速列车构架加工进行仿真演示，从而便于观察加工刀具轨迹是否符合预期要求，从而验证整个加工程序的正确性。 关键词 :虚拟仿真，高速列车构架，刀具轨迹 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 Vericut软件是一套针对CNC机床运动仿真、NC程序验证、优化和分析的工具。从1988年以来，Vericut就已经成为数控加工仿真领域的行业标准。工艺工程师可以在仿真环境中完成待加工工件的所有数控加工过程，从而避免了实际加工中的试切，缩短了生产周期，降低了因程序错误带来的零件加工质量不良的风险 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 Li Han等人利用VERICUT进行了刀具半径补偿算法的验证 [ 6 ] ，杨莉等人针对航空薄壁零件的数控加工过程 [ 7 ] ，魏娟等人针对大型壳体零件的数控加工过程 [ 8 ] 利用VERICUT对加工过程进行了仿真验证等工作，证明了VERICUT在不同类型零件的数控加工过程中均能起到良好的效果。曹剑等人针对五轴数控机床虚拟样机建模 [ 9 ] ，李栋等人针对五轴卧式机床 [ 10 ] ，在VERICUT软件中进行了机床建模和加工过程分析，说明了在相关设备及加工工艺环境中，利用该软件进行加工仿真的过程和需注意事项。 高速列车构架采用H型结构，加工部位较多、涉及面较广、程序复杂，且Siemens840D系统中需要使用角代码，如RXX，从而给产品首件试制时带来一定的困难。无法详细周全地对加工刀具轨迹的正确性进行判断，易造成设备损伤、产品质量无法保证。为了保证高速列车构架加工的质量，我们引入Vericut软件对整个加工过程进行仿真。
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user: 2. 虚拟机床的建立 2.1. 建立五面加工中心运动轴组件拓扑结构 针对车间现场使用的五面加工中心，提炼出其主要的结构，如左右运动部件X轴，上下运动部件Y轴，前后运动部件Z轴，主轴运动的旋转轴B轴和C轴等部件。依据各部件间的关系建立机床各部件之间的运动学模型，具体步骤如下： 1) 组件拓扑结构的设置 利用“组件树”功能(菜单：配置/组件树…/)，建立如图1所示加工中心组件树，描述各模块之间以及与各模块与机床整体的拓扑结构关系： 图1. 组件拓扑结构 2) 建立机床组件模型 参照机床组件物理尺寸和空间位置关系，继续建立机床各组件模型，包括床身、主轴、B轴、C轴等。建模过程中，需特别注意常发生干涉和碰撞的C、B轴的组件模型尺寸、相对位置关系等均须与现场加工中心的结构保持一致，以便在后续验证过程中进行校验。 3) 回转铣头的建立 由于加工及所产生的碰撞主要发生在回转铣头部位，因此主要把机床的回转铣头部分的模型建立起来。首先在UG或Catia等设计工具中建立回转铣头三维模型，如图2。其次，输出组件模型文件，输出STL格式文件时，保证参考坐标系和模型坐标系的匹配，最后，将组件模型导入Vericut。 图2. 回转铣头三维模型 2.2. 系统参数的设定 已建立的机床不能直接进行仿真，需要初始化设置，对相关Siemens系统参数进行设置，具体步骤如下： 1) 设定机床有效行程参数（菜单：配置/机床设定…/行程极限），如图3所示： 图3. 机床行程设置 2) 设定机床相关参数(菜单：配置/机床设定…/表) 3) 保持机床文件(菜单：配置/机床/保存)→(菜单：配置/控制/打开或文字/地址…) Vericut提供了一个丰富的控制系统库，一般用户可以直接调用相应的系统进行仿真。有些特殊的指令需要根据指令的含义及用法规则，定义相关的字格式、地址。结合Vericut提供的宏程序进行配置或修改，同时可进行二次开发。五面加工中心配置了Siemens 840D系统，因Vericut自带的Siemens 840D系统的控制部分设置完全可以满足加工以及仿真的需求，因此可直接应用，具体需调用的指令如图4所示： 图4. 调用指令
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user: 3. 建立刀具库 双击项目树中“加工刀具”，刀具库中建立刀具的过程主要分为以下步骤。 3.1. 刀套(Holder)的建立 根据机床所使用的各种规格套筒，Vericut刀具库中建立相同尺寸的刀套。复杂的刀套也可以在一般的三维软件中构建刀套三维模型，再通过STL格式文件导入Vericut中使用。 3.2. 刀具(Cutter)的建立 在Vericut中建立出所有加工刀具，再与对应的刀套装配在一起。 3.3. 刀具命名 根据程序中刀具刀号或者刀具名称，重新给系统中刀具命名，确保与程序中一致。 3.4. 装夹点设定 根据实际工艺需求，设定装夹点，刀具管理如图5： 图5. 刀具管理 注意：在Vericut刀具参数中可以设定极限切削参数，Vericut在模拟过程中计算相应参数，并和其极限参数比较，如果超出该极限值，Vericut将会在Log中提示该错误，从而可以避免因为切削参数不合理或工艺余量不均所造成的刀具或零件损坏。
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user: 4. 仿真加工 4.1. 调入设计和毛坯模型 分别双击项目树中“Fixture”和“Stock”，导入相应模型文件。Vericut可以读入STL、PLY或IGS模型文件，也可以读入STP、CATPart、CATmodel等格式模型文件，还可以通过Vericut与CAM软件的接口直接将这些模型数据和其他相关加工资源传入Vericut，构架模型图如图6所示。 4.2. 设定编程零点 项目树中，选择“设置”，右键选择“G-代码”/设定/表。根据零件编程零点建立编程坐标系，并用该坐标系设定零点，设置零点如图7。 图6. 构架三维模型 图7. 刀具管理 4.3. 添加NC程序和子程序 在项目树中，分别双击“数控程序”和“数控子程序”，添加相应程序。添加程序时，须按照加工工艺过程顺序添加。 主程序如下： %_N_DF_ZIDTOU_MPF ;$PATH=/_N_WKS_DIR/_N_SFEZ06MORT__Z_001_WPD ;%SFEZ06M1-110-000 ;300KM-2 DONG CHE FANG ZHUANG ;HEARD TYPE 3 ;2009/11/26 EDIT ;PETUP-01 ;L204，now ;OPERACION 1 : N10 G517 G17 G90 G64 TRAORI(1) N20 M00 N30 T=10003 N40 M06 N50 ;(DIAN JI DIAO ZUO LI MIAN) N60 TRANS x=0 y=0 z=0 N70 g517 g0 x1450 y0 N80 g0 z380 D0 N90 B=270 C=180 N100 N110 d1 N120 N130 G19 G90 S400 F380 D1 …… …… …… N271 G0 X=R653 G0 Z=R651 G1 X=R652 f=600 G0 Z=r651+150 M09 GOTO N9000 N9000 M01 M17 4.4. 设定碰撞检查 在菜单：“配置/机床设定…/碰撞检测”中，可以设定在加工过程中可能发生碰撞的组件组合，给定安全距离值为2.5 mm。进而将零件加工过程所涉及的资源都设定好，可以保存该项目，以方便后面使用，如图8： 图8. 碰撞设置 4.5. 加工仿真 运行Vericut，对构架进行模拟加工。在模拟之前，可以设定碰撞检查和行程检查，并结合信息栏和日志文件对模拟进行分析。 通过B轴和C轴的角度转换，可以方便的实现五面加工，进而模拟实际的加工状态，如图9： 图9. 模拟加工 当在加工过程中出现碰撞或报警，状态栏出现提示报警，同时通过设置可以实现程序仿真暂停，如图10： 图10. 暂停示意 同时在出现碰撞或过切的区域用设置的警示颜色表示出来(通常设置为红色)，以便于方便检查程序及过切部位。
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user: 5. 分析 加工程序仿真结束后，可以对仿真后的模型进行尺寸和形状的检查。使用Vericut中卡尺(X-Caliper)功能进行规则尺寸的测量，分析形状特征，自动测量如图11。 自动比对功能(AUTO DIFF)，用Vericut仿真生成的切削模型和导入进来的设计模型进行比较，设置过切容差或残余容差，进行计算，可快速分析出过切区域或残余区域，极大方便了程编人员对仿真结果的检查，再根据过切或残余情况调整程序。 图11. 自动测量
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user: 6. 结束语 构架数控加工工序是高铁装备生产过程中的重要环节，通过Vericut对加工代码在实际加工前的仿真验证，是数字化制造的一个重要手段。相关工具的应用可以保证G代码的正确性，并通过分析加工过程，可实现优化工艺路径以及刀具加工轨迹等。其与生产效率的提升属于典型的磨刀不误砍柴工关系，可以在复杂零件数控加工过程中进行推广应用。
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user: 证明正交四球间15个重心球及距离公式的 算法 ——四维体积勾股定理的应用(公式二) 蔡国伟 上海汇美房产有限公司，上海 收稿日期：2019
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user: 摘 要 1球至4球正交球心构成的垂心四面体，存在4点、6线、4面、1体15个重心球，这15个重心球间的105个间距，除了可用2点坐标的距离公式计算外；还可以摆脱坐标直接利用重心球间距公式计算。 关键词 :体积勾股定理，应用，垂心四面体，重心球，间距公式，算法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 4球正交，球心间的垂心四面体构成的4个球心点(球)、6个两球心间连线(勾股定理)、4个3球心所围面(面积勾股定理 [ 1 ])、1个4球心所围体(四维体积勾股定理 [ 2 ] )均有各自的重心。那么这15个重心间的间距除了用2点坐标的距离公式计算外，是否能摆脱坐标，直接用重心球距离公式计算呢？
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user: 2. 重心球球心间存在间距公式的证明 4球正交，根据勾股4态 [ 3 ]，以及垂心四面体重心的性质 [ 4 ] 共有15点重心球球心(4点与球心共点、6点为2球心间连线中点、4点为3球心所围面、1点4球心所围体)，其间距数量根据等差求和公式为 S n = n ( n + 1 ) 2 ， 1 + 2 + ⋯ + 13 + 14 = 14 ( 14 + 1 ) 2 = 105 共有105个间距，这105个间距可摆脱坐标，直接用同构的重心球球心间距公式计算。 2.1. 任意2点重心的距离公式 定义：正交4球心间，存在15点重心，任意2重心间距的平方，等于2重心球半径的平方和减去2倍的2重心球维数积的倒数与2重心球交集的一维球半径的平方和之积。其公式为： ( P 1 P 2 ) 2 = r p 1 2 + r p 2 2 − 2 ( n p 1 × m p 2 ) − 1 ∑ r G = p 1 ∩ p 2 r G 2 (1) (这里： ( P 1 P 2 ) 2 为15点重心的任意2点重心距离的平方， ∑ r G = p 1 ∩ p 2 r G 2 为2重心球交集的一维球半径的平方和， ( n p 1 × m p 2 ) − 1 为2重心球维数积的倒数。) 重心球定义：一至四维重心球的平方等于维数平方分子并集一维球的平方和 R G i 2 = 1 n 2 ∑ r i 2     ( n = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ; i = a ， b ， c ， d ， ⋯ ) (2) 例：4个一维重心球，因球心与重心共点，其重心球平方分别为： a 2 ， b 2 ， c 2 ， d 2 ； 6个二维重心球，其二维重心至两端相关球心距离的乘积为： R A B 2 = 1 2 2 ( a 2 + b 2 ) ； 4个三维重心球，其三维重心至2点3球面交点距离的乘积为： R A B C 2 = 1 3 2 ( a 2 + b 2 + c 2 ) ； 1个四维重心球，其四维重心任意二维重心距离平方为： R G 2 = 1 4 2 ( a 2 + b 2 + c 2 + d 2 ) ； 一至四维15个重心球及其重心坐标详见表1。 2.2. 在欧氏空间，建立正交4球间的15点重心球球心坐标 2.2.1. 设15点重心球球心坐标符号 建立坐标的目的，主要用于验证公式(1)，最终达到摆脱坐标，直接用重心球球心间距公式计算。除了体重心 坐标外，设：点、线、面3态重心坐标符号展开图。见图1。 图1. 点、线、面3态重心坐标符号展开图 2.2.2. 建立正交4球心代数坐标 设：正交4球心为大写： A ， B ， C ， D ：及相对应的球半径为小写： a ， b ， c ， d ； ( A ∈ a ; B ∈ b ; C ∈ c ; D ∈ d ) 设正交4球心坐标(与4球重心共点)为： A ( a ， 0 ， 0 ) ; B ( 0 ， b ， 0 ) ; C ( 0 ， 0 ， c ) ; D ( b c t ， a c t ， a b t ) (3) (这里： t = − d 2 v + a b c ， v = a 2 b 2 c 2 + a 2 b 2 d 2 + a 2 c 2 d 2 + b 2 c 2 d 2 = 6 V A B C D ；D坐标在第7象限。) 根据上述4点坐标，它们间6个间距，可用2点距离公式计算为： A B 2 = ( a − 0 ) 2 + ( 0 − b ) 2 + ( 0 − 0 ) 2 = a 2 + b 2 A C 2 = ( a − 0 ) 2 + ( 0 − 0 ) 2 + ( 0 − c ) 2 = a 2 + c 2 B C 2 = ( 0 − 0 ) 2 + ( b − 0 ) 2 + ( 0 − c ) 2 = b 2 + c 2 A D 2 = ( a − b c ( − d 2 v + a b c ) ) 2 + ( 0 − a c ( − d 2 v + a b c ) ) 2 + ( 0 − a b ( − d 2 v + a b c ) ) 2 = a 2 + d 2 ( 2 a 2 b 2 c 2 + a 2 b 2 d 2 + a 2 c 2 d 2 + b 2 c 2 d 2 + 2 a b c v ) ( a b c + v ) 2 = a 2 + d 2 ( a 2 b 2 c 2 + v 2 + 2 a b c v ) ( a b c + v ) 2 = a 2 + d 2 (4) B D 2 = ( 0 − b c ( − d 2 v + a b c ) ) 2 + ( b − a c ( − d 2 v + a b c ) ) 2 + ( 0 − a b ( − d 2 v + a b c ) ) 2 = b 2 + d 2 ( 2 a 2 b 2 c 2 + a 2 b 2 d 2 + a 2 c 2 d 2 + b 2 c 2 d 2 + 2 a b c v ) ( a b c + v ) 2 = b 2 + d 2 ( a 2 b 2 c 2 + v 2 + 2 a b c v ) ( a b c + v ) 2 = b 2 + d 2 (5) C D 2 = ( 0 − b c ( − d 2 v + a b c ) ) 2 + ( 0 − a c ( − d 2 v + a b c ) ) 2 + ( c − a b ( − d 2 v + a b c ) ) 2 = c 2 + d 2 ( 2 a 2 b 2 c 2 + a 2 b 2 d 2 + a 2 c 2 d 2 + b 2 c 2 d 2 + 2 a b c v ) ( a b c + v ) 2 = c 2 + d 2 ( a 2 b 2 c 2 + v 2 + 2 a b c v ) ( a b c + v ) 2 = c 2 + d 2 (6) (注：上述6间距，可直接用重心球距离公式计算。因均无交集球，重心球距离公式中的第3项均为零，中间的坐标计算均可省略。) 通过上述计算，4坐标满足4球正交，球心间连线构成垂心四面体，即对棱的平方和相等为4球半径的平方和为： A B 2 + C D 2 = A C 2 + B D 2 = B C 2 + A D 2 = a 2 + b 2 + c 2 + d 2 2.2.3. 根据正交4球心勾股4态 [ 3 ] (点、线、面、体)的重心代数坐标及对应的重心球半径的平方列表 根据正交4球心构成的(点、线、面、体)的15点重心代数坐标，均为点态坐标的算术平均数。因此将15个重心坐标及对映的重心球半径平方列表1。
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user: 4. 小结 通过上述验证，证明了4球正交存在勾股四态点、线、面、体15个重心及对映的重心球，这些重心球间105个间距除了利用重心坐标计算外，更可以摆脱坐标，利用重心球距离公式直接计算。而且该公式(1)中的维数乘积的倒数，揭示了4球正交即四维空间。而重心球半径平方公式(2)也可向更高维拓展。
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user: 摘 要 根据港澳台侨学生的特点，提出了以学生为中心，成果为导向的数据结构实验教学模式。该模式以实验课程目标为主线，采用项目导向、案例讨论、翻转课堂、线上线下的教学方法。实践表明，面向港澳台侨学生的数据结构实验教学模式使学生的知识和动手能力得到不断的积累和加强。与传统的实验教学模式相比，新的教学模式更注重港澳台侨学生的特点和职业需求，追求的是“能力产出”，而不是“知识输入”，强调“做中学”。根据学生已经取得学习成果，持续改进教学效果，达到课程目标。 关键词 :数据结构，实验教学模式，港澳台侨学生 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 暨南大学是一所招收港澳台侨学生、境外学生和境内生的综合性侨办大学，是当前中国大陆港澳台侨学生最多的大学，素有“华侨最高学府”之称。由于港澳台侨学生与境内生(简称内招生)的教学背景、文化基础和就业需求等存在着很大差异，因此，港澳台侨学生的培养目标，课程体系和运用的教学方法应该有所针对性，才能保证较高的本科教学质量 [ 1 ] 。而实验教学是培养大学生综合实践能力的主要途径，对提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力，培养学生团队协作精神以及创造性思维，具有重要的作用。然而，目前为适应港澳台侨学生学习特点而进行的教学模式改革和探索一般集中在理论教学环节，如文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，而较少关注实验教学环节。那么针对港澳台侨学生的特点，如何改革实验教学模式；如何培养港澳台侨学生的实践能力；如何提港澳台侨学生的分析实际问题能力；这些问题都是我们在教学改革中急需解决的问题。 数据结构实验课程是网络空间安全专业的一门核心专业基础课程。数据结构理论课程中所介绍的理论知识最终要转化为提高学生编写算法和应用的能力。但现有的一些实验教学内容和方式不能满足港澳台侨学生的实验教学改革的需求，不利于学生创新精神和实践能力的培养和提高。因此，针对港澳台侨学生的特点，对数据结构实验课程实验教学进行改革，探索一条适合港澳台侨学生的数据结构实验课程教学的新教学模式，提高教学质量，培养复合型的创新人才是非常有意义，是十分必要的。 本文针对港澳台侨学生的特点，以学生为中心，成果为导向，注重学生的实践能力和创新能力培养为策略，探索与实践一种适合港澳台侨学生的数据结构实验课程教学模式，进而提高港澳台侨学生网络空间安全人才培养水平，达到培养创新人才的目标。
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user: 2. 面向港澳台侨学生的数据结构实验教学模式 基于OBE教学理念 [ 4 ] 和文献 [ 5 ] ，针对港澳台侨学生的特点，根据网络空间安全专业毕业要求指标点，设计数据结构实验课程目标。数据结构实验课程的教学内容、教学方法和教学效果评价等各个环节都以实现课程目标为导向，各环节都是动态进行并循环往复的，从而形成了一个闭环反馈模式，如图1所示。 图1. 以学生为中心，成果为导向的数据结构课程教学模式设计总体构架 2.1. 针对港澳台侨学生的毕业要求，制定课程目标 根据网络空间安全专业港澳台侨学生的毕业要求，数据结构实验课程目标则以“应用型的网络空间安全专业人才”为培养目标。因此，数据结构实验教学改革方向为适应港澳台侨学生其自身独特的学习风格，重点掌握数据结构的基础理论知识和应用方法，重视解决网络安全等实际问题能力的培养，强调实践性和应用性。 2.2. 针对港澳台侨学生的知识结构和课程目标，构建了多层次的数据结构实验内容 数据结构实验教学内容是实现课程目标的支撑。根据港澳台侨学生的知识结构和职业需求，数据结构实验共分7个实验单元，每个实验单元包括基础类实验内容、综合设计实验内容和创新实验三个层次。 1) 基础类实验内容：以学习知识为目标，从简单算法到复杂算法的学习和验证。 2) 综合设计实验内容：以培养应用能力为目标，主要体现为数据结构应用实例的剖析以及经典问题的数据结构求解，培养学生分析问题、解决实际问题的能力。 3) 创新实验：以加强学生实践创新能力为目标，主要以教师科研成果为内容和各种竞赛内容为主，培养学生的创新意识和创新精神，提高学生的综合实践能力和应用能力。 与传统实验内容有所区分，面向港澳台侨学生的实验内容改革，应该以“实际案列和实际应用”为主，满足港澳台侨学生的职业需求。 2.3. 针对港澳台侨学生的学习特点，提出分层次渐进式实验教学 为了达到“应用型的网络空间安全人才”培养目标，培养港澳台侨学生创新意识和综合实践能力，提出了分层次渐进式实验教学。根据实验教学内容，设置不同层次和难度的多个实验题目，并开展“必做”和“选做”2种分层次渐进式实验教学。创新实验以小组方式合作完成任务。从选题、实施到答辩每一个具体的环节，都以合作完成，培养学生勇于探索、勇于创新、团结协作的精神。通过分层次渐进式教学，可循序渐进地提高学生的实验能力，提高其实践能力和创新意识。 2.4. 改革传统的教学方法及手段，加强案例和讨论教学 改革传统的教学方法，通过提出实际问题、分析实际问题、创造性地解决问题、知识迁移等步骤实施了案例和讨论教学，使学生掌握算法是如何运用到具体问题中的，加强了学生解决实际问题的能力，从理论和技能的综合运用中提高学生创新意识和创新能力。 1) 采用启发式、因材施教的教学方法和智慧教学等方式紧密结合的教学方法，引导学生深入思考，激发学生的学习兴趣，培育学生的主动精神和创造性思维。 2) 以网络教学平台、移动学习系统等开展线上线下学习。利用互联网、手机，建立课程教学平台、移动学习系统，制作知识点基础理论的微课，便于学生课前碎片化自主学习课程基础知识。 3) 以案例进行课堂翻转。教学过程中采用实际应用案例结合原理讲解，实现从应用到理论又回到应用的教学过程。 4) 以实践进行拓展提升。实践教学分为创新实践、创新大赛和程序设计竞赛、科研项目开发等，将科研成果运用于教学，加强学生实践创新能力培养。 同时改变考核方式，除了传统实验作业考核，增加了上机考试、实践能力和创新能力的考核。成果评价过程中应充分考虑学生的平时表现、自身的进步情况、努力程度等。这种考核方式注重学生学习的效果，根据学生已经取得学习成果，持续改进教学效果，达到课程目标。 2.5. 基于ACM竞赛及各种竞赛平台，加强学生的实践应用能力 基于ACM竞赛及各种竞赛平台，将实验题目生活化和趣味化，使学生自主选择合理的数据结构和算法来解题，这样可以充分激发学生的学习主动性和积极性，将被动学习转化为主动学习，更好地达到了实践教学的目的，增加学生软件设计和实际应用能力。 2.6. 利用多媒体网络和移动教学平台构成了有效的自学环节 利用我们自己开发的《数据结构网络课程》，《移动数据结构辅助教学系统》，《数据结构虚拟实验室》，《数据结构在线自测系统》等网路教学平台引导港澳台侨学生学习不同难度和广度的知识，使学生便于对所学知识进行复习、扩展和测评，构成了有效的自学环节。为了老师与学生、学生与学生之间创造教与学、自主学习和协作学习的环境，我们完成网络教学支撑环境的《数据结构网络课程》，该系统是一个集教学开发、课件制作、资源共享于一体的全方位的数据结构教育网站，是一个基于Web和基于动态资源库的工具型、交互式、智能型的教学系统。同时我们开发的《虚拟实验室》构成课外网络实验教学平台，学生可以在课外，任何地方、任何时间进行验证和设计实验。 为了满足学生能利用手机复习数据结构的问题，我们开发了数据结构移动学习系统。该系统是基于 Android环境运行的“移动终端学习系统”，具有习题练习、模拟考试、错题管理、在线更新等功能，兼容性好，可以随时、随地进行学习等特点。采用该系统，对于学生来说更加便捷，更能高效利用生活中的间歇及零碎时间进行移动学习，从而提高学习效率和学习质量。
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user: 3. 面向港澳台侨学生的数据结构实验教学模式实施情况 面向港澳台侨学生的数据结构实验教学模式实施于暨南大学网络空间安全专业的数据结构实验课程教学后，收到了很好的效果。我们对学生进行了问卷调查，满意程度为95%。学生普遍认为新的实验教学模式对学生的专业素质都有了较大的提高，在实践改革实践的过程中培养了学生的创新能力、团队精神和解决实际问题的能力。 面向港澳台侨学生的数据结构实验教学模式的开展提高了学生的创新能力，多名学生参加各种大赛，均获得好的成绩。实践证明，针对港澳台侨学生的特点，立足学生创新能力培养，采用启发式教学和因材施教，并配合实际案例进行课堂讲解和实际操作的模式能加强学生的实践能力和综合应用能力，受到了学生的欢迎，提高了学生的学习效率和学习质量。
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user: 4. 结束语 本文开展了面向港澳台侨学生的数据结构实验教学模式的探索与实践，并取得一些研究经验和成果。但还存在一些问题有待于继续探索。如移动资源还不够丰富，针对港澳台侨学生的特点，如何更好地采用“项目导向、案例讨论、翻转课堂、线上线下”的教学方法，解决“以教师为中心，知识与能力脱离”的问题，实现教学与实践紧密的衔接。这些问题都有待进一步探索和实践。今后将继续深入数据结构的教学改革，提高教学质量，达到培养创新人才目的。
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user: 摘 要 目的：探讨循证护理干预对尿毒症血液透析患者的营养状况、负面情绪、生活质量的影响。方法：选择2015年1月~2017年6月我院收治并行血液透析治疗的尿毒症患者92例，采用随机数字表法分为观察组与对照组，各46例。对照组予以常规护理，观察组予以循证护理，比较两组患者护理效果。结果：干预后，两组患者的焦虑症状、抑郁症状明显较干预前程度更轻(P < 0.05)；观察组干预后的焦虑症状(34.27 ± 5.33)、抑郁症状(36.42 ± 6.67)明显较对照组程度更轻，两组比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。干预后，两组患者的血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白、白蛋白水平明显高于干预前(P < 0.05)；观察组干预后的血红蛋白(118.93 ± 9.26) g/L、前白蛋白(0.35 ± 0.02) g/L、转铁蛋白(1.72 ± 0.13) g/L、白蛋白水平(38.42 ± 7.98) g/L明显高于对照组，两组比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。干预后，两组患者的生活质量评分明显高于干预前(P < 0.05)；观察组干预后的生活质量评分(63.24 ± 9.71)明显高于对照组的(55.41 ± 6.14)，两组比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。结论：循证护理干预可有效改善尿毒症血液透析患者的心理状态，改善患者的营养状况，避免营养不良的发生，有效提高患者的生活质量，护理效果良好，值得在临床上推广使用。 关键词 :尿毒症，血液透析，循证护理，营养状况，负面情绪，生活质量 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 尿毒症又称为终末期肾衰竭，是肾功能丧失后机体内部生化过程紊乱发生的以纳差、呕吐、水肿、意识障碍为特征的临床综合症 [ 1 ] 。血液透析是治疗尿毒症的主要手段，可有效延长患者的病情进展，改善患者的生活质量。但血液透析期间患者常会出现营养不良，导致其免疫功能下降而出现一系列并发症，影响患者的生活质量 [ 2 ] 。循证护理是指通过分析临床问题并与科室实际情况、患者的护理需求结合而为患者制定并实施最佳的护理服务 [ 3 ] 。因此，本研究探讨循证护理干预对尿毒症血液透析患者的营养状况、负面情绪、生活质量的影响，现报道如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选择2015年1月~2017年6月我院收治并行血液透析治疗的尿毒症患者92例，采用随机数字表法分为观察组与对照组，各46例。纳入标准：1) 符合尿毒症诊断标准 [ 4 ] ；2) 血液透析治疗6个月以上；3) 预期生存期1年以上；4) 年龄18岁以上；5) 知情且同意。排除标准：1) 认知功能障碍；2) 精神系统疾病；3) 血液透析禁忌症；4) 肝肾功能不全；5) 其他器质性疾病。观察组：男26例，女20例，年龄41~76 (56.24 ± 4.11)岁，病程6~32 (11.72 ± 1.68)个月。对照组：男27例，女19例，年龄38~74 (55.75 ± 4.29)岁，病程6~35 (11.65 ± 1.74)个月。两组基础资料对比差异无显著性，均衡可比(P > 0.05)。所有患者均知情且同意，研究经过伦理委员会批准实施。 2.2. 方法 对照组予以常规护理，包括健康教育、心理干预、生活护理、用药护理、病情监测等。观察组予以循证护理，具体措施如下。1) 建立询证护理小组，选择临床经验丰富的护士为组员，所有成员均接受循证护理知识培训。2) 制定循证护理方案，通过网络收集文献了解当前尿毒症的治疗进展、血液透析最新技术及其护理方法，并根据获得的最佳证据及患者实际情况制定完善的循证护理方案 [ 5 ] 。3) 循证方案实施：积极与患者进行沟通焦虑，了解患者的心理状态，并详细向患者讲解尿毒症发病机制、发病过程、血液透析原理及其操作过程，并嘱咐患者治疗期间的注意事项，以提高患者对疾病的了解程度，以减轻患者的焦虑、担忧、恐惧等负面情绪，促使患者能够以积极乐观的心理配合血液透析。指导家属予以患者家庭支持和社会支持，鼓励患者多参与团体活动，以改善患者的心态，提高患者的治疗积极性。血液透析期间密切观察患者的生命体征及神志，针对透析过程中患者可能发生的皮肤干燥、电解质代谢紊乱及周围神经病变做好防护措施，做好血管通路监护以及体外循环检测。 2.3. 观察指标 1) 采用焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评估患者干预前后的负面情绪，评分与其负面情绪呈正比 [ 4 ] 。2) 采集患者干预前后的早晨空腹静脉血5 ml，使用全自动生化分析仪测定其营养指标白蛋白、血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白水平。3) 采用肾病与透析相关生存质量(KDTA)量表评估患者干预前后的生活质量，评分与其生活质量呈正比 [ 6 ] 。 2.4. 统计学分析 应用SPSS22.0处理数据，计数资料以“%”代表，组间行x 2 检验，计量资料以“ x ¯ ± S ”代表，组间行t检验，结果以P < 0.05表示差异显著有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 两组干预前后负面情绪比较 干预后，两组患者的焦虑症状、抑郁症状明显轻于明显较干预前程度更轻(P < 0.05)；观察组干预后的焦虑症状(34.27 ± 5.33)、抑郁症状(36.42 ± 6.67)明显轻于明显较对照组程度更轻，两组比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。见表1。 3.2. 两组干预前后营养指标比较 干预后，两组患者的血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白、白蛋白水平明显高于干预前(P < 0.05)；观察组干预后的血红蛋白(118.93 ± 9.26) g/L、前白蛋白(0.35 ± 0.02) g/L、转铁蛋白(1.72 ± 0.13) g/L、白蛋白水平(38.42 ± 7.98) g/L明显高于对照组，两组比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。见表2。 Table 1 Comparison of negative emotions between the two groups before and after interventio 组别 时间 SAS评分 SDS评分 观察组 干预前 47.65 ± 12.39 48.93 ± 11.78 干预后 34.27 ± 5.33 *# 36.42 ± 6.67 *# 对照组 干预前 48.59 ± 11.62 48.77 ± 10.95 干预后 40.45 ± 7.83 * 42.19 ± 7.09 * 表1. 两组干预前后负面情绪比较 注：与干预前比较， * P < 0.05；与干预后对照组比较， # P < 0.05。 Table 2 Comparison of nutritional indicators before and after intervention in two group 组别 时间 血红蛋白(g/L) 前白蛋白(g/L) 转铁蛋白(g/L) 白蛋白(g/L) 观察组 干预前 84.17 ± 7.08 0.20 ± 0.04 1.24 ± 0.09 29.28 ± 5.22 干预后 118.93 ± 9.26 *# 0.35 ± 0.02 *# 1.72 ± 0.13 *# 38.42 ± 7.98 *# 对照组 干预前 83.80 ± 7.19 0.21 ± 0.06 1.21 ± 0.11 29.43 ± 5.31 干预后 101.12 ± 8.47 * 0.27 ± 0.05 * 1.48 ± 0.07 * 34.86 ± 6.21 * 表2. 两组干预前后营养指标比较 注：与干预前比较， * P < 0.05；与干预后对照组比较， # P < 0.05。 3.3. 两组干预前后生活质量比较 干预后，两组患者的生活质量评分明显高于干预前(P < 0.05)；观察组干预后的生活质量评分(63.24 ± 9.71)明显高于对照组的(55.41 ± 6.14)，两组比较差异具有统计学意义(P < 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of the quality of life before and after the intervention of the two group 组别 时间 肾病影响 肾病负担 工作状况 认知功能 观察组 干预前 40.81 ± 3.72 30.22 ± 2.46 27.80 ± 1.23 68.65 ± 6.49 干预后 53.10 ± 4.78 *# 43.26 ± 3.10 *# 35.74 ± 2.12 *# 81.79 ± 7.82 *# 对照组 干预前 40.64 ± 3.54 30.08 ± 2.87 27.72 ± 1.52 68.81 ± 6.10 干预后 46.75 ± 4.29 * 35.79 ± 3.82 * 31.15 ± 1.76 * 74.14 ± 6.69 * 组别 时间 社交质量 社会支持 医护鼓励 KDTA总分 观察组 干预前 63.98 ± 6.78 45.02 ± 4.12 70.36 ± 7.22 49.54 ± 7.85 干预后 82.85 ± 7.84 *# 60.78 ± 6.35 *# 85.16 ± 9.69 *# 63.24 ± 9.71 *# 对照组 干预前 63.12 ± 6.82 44.79 ± 4.86 70.84 ± 7.81 50.68 ± 6.54 干预后 70.64 ± 7.45 * 52.18 ± 6.03 * 77.25 ± 8.43 * 55.41 ± 6.14 * 表3. 两组干预前后生活质量比较 注：与干预前比较， * P < 0.05；与干预后对照组比较， # P < 0.05。
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user: 4. 讨论 尿毒症患者对水负荷的耐受性较差，保持良好的干体重对维护慢性尿毒症患者的正常生理功能有非常重要的作用，除此之外，也能减少并发症，改善其预后的效果 [ 7 ] 。尿毒症患者在一般的治疗过程中无法将体内的代谢产物及毒素顺利的排除体外，因而BNP的水平会出现明显的不正常。尿毒症患者由于长期接受血液透析治疗常会出现焦虑、抑郁、烦躁等负面情绪，抵触甚至拒绝接受治疗，导致治疗效果低下，不利于患者的病情控制 [ 8 ] 。循证护理以科学证据为参考依据，通过了解当前尿毒症患者的治疗进展及血液透析最新技术为患者制定更为适宜的护理模式，从而为患者提高更加优质的护理服务，有利于提高患者的治疗效果，改善患者的身心状态，从而提高患者的生活质量 [ 9 ] 。 护理中要强化营养。引导患者增加低脂、低磷、优质蛋白、高热量食物的摄入量，并以富含钙、铁、维生素食物为主，同时可依据患者情况补充白蛋白、氨基酸 [ 10 ] 。强化患者透析依从性。让患者认识到维持性血液透析的重要作用，使其能够积极、主动配合透析治疗 [ 11 ] 。减少住院时间：患者情况允许后，应尽早安排其出院，降低感染、交叉感染几率。本研究结果中，观察组干预后的血红蛋白、前白蛋白、转铁蛋白、白蛋白水平明显高于对照组(P < 0.05)。结果说明，循证护理干预可有效改善患者的营养状况，避免营养不良的发生，从而提高患者的免疫功能，减少并发症的发生 [ 12 ] 。表2中，观察组干预后的焦虑症状、抑郁症状明显轻于对照组(P < 0.05)。结果说明，循证护理干预后，患者的负面情绪明显改善，其心态向积极面发展，有利于患者积极接受治疗。从表3数据可知，观察组患者干预后的生活质量评分明显高于对照组(P < 0.05)。结果说明，循证护理干预可有效改善尿毒症血液透析患者的生活质量。本次研究也存在一定的局限性，研究样本量较小，并且存在个体差异性。为了证实结果的精准性，还需要进一步扩大样本，深入进行反复实验研究。 综上所述，循证护理干预可有效改善尿毒症血液透析患者的心理状态，改善患者的营养状况，避免营养不良的发生，有效提高患者的生活质量，护理效果良好，值得在临床上推广使用。
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user: 摘 要 采用废弃物育苗基质进行蓝莓栽培试验，研究不同基质配方EC与PH对蓝莓生长发育性状的影响，以研发出更加节肥、高效的基质营养配方。以单株叶片数Y 1 数为指标分析蓝莓生长，主要影响因子为苗高Y 2 与新梢数Y 6 ，苗高Y 2 的主要影响因子为茎粗Y 8 ，新梢数Y 6 的主要影响因子为分枝数Y 5 和新梢长Y 7 。研究了EC与PH对蓝莓生长的影响：PH对蓝莓成活率Y 9 有极显著影响，EC对蓝莓生长的影响很广，EC增加1 ms/cm，蓝莓叶片数减少0.803片，叶长Y 3 减少0.742 cm，叶宽减少0.770 cm，新梢数Y 6 减少0.546个，新梢长Y 7 减少0.573 cm，茎粗Y 8 减少0.571 mm。回归分析表明，影响单株叶片数Y 1 数的最佳PH值为5.4，适合蓝莓生长的平均EC值为0.97 ms/cm，影响成活率Y 9 的最佳PH值为6.3。 关键词 :废弃物，蓝莓，基质，EC与PH Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/