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《中国现代医生》2020,58(6):165-168
[摘要]目的探讨问题导向学习(PBL)结合绘图教学模式在临床护理带教中的应用效果。方法纳入2016年6月~2017年6月在我院实习的本科护生78名,按等比例随机分为观察组和対照组,观察组采取PBL结合绘图学模式法,对照组采用单纯PBL教学模式,利用统计学方法按照参考指标对两组实习生的考核数据进行对比分。结果观察组理论知识得分明显大于对照组[(90.31±4.55)分vs.(81.30±5.69)分],观察组临床实践技能得分明显大于对照组[(92.21±4.18)分vs.(80.31±5.39)分],差异均有统计学意义(P0.05)。结论PBL结合绘图教学模式临床护理带教中效果显著,比单纯PBL教学模式更具有优势,更有利于培养学生的循证思维与创新能力,提高临护理教学质量,在临床护理带教中值得推广。 相似文献
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目的 提出一种融入坐标注意力和高效通道注意力机制的深度学习目标检测模型AM-YOLO。方法 运用Mosaic图像增强与MixUp混类增强对图像进行预处理,采用One-Stage结构的目标检测模型YOLOv5s,并对该模型的骨干网络与颈部网络进行改进。在该模型的骨干网络中把空间金字塔的最大池化层替换成二维最大池化层,接着将坐标注意力机制和高效通道注意力机制分别融入到YOLOv5s模型的C3模块与该模型的骨干网络中。将改进后的模型与未改进的YOLOv5s模型,YOLOv3模型,YOLOv3-SPP模型,YOLOv3-tiny模型进行相关算法指标的对比实验。结果 融入了坐标注意力和高效通道注意力机制的AM-YOLO模型能够有效提升对黑色素瘤的识别率,同时也减少了模型权重的大小。AM-YOLO模型在准确率,召回率以及平均精度均值上都要明显优于其他模型,并且对于早期和晚期黑色素瘤的平均精度均值分别达92.8%和87.1%。结论 本文采用的深度学习目标检测算法模型能够应用于黑色素瘤目标的识别中。 相似文献