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数字化赋能农业现代化的路径探析
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基于深度学习的边缘控制与大模型协同优化在智能交通系统中的应用研究
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摘要:
随着智能交通系统的快速发展,高效可靠的交通流量优化控制预测显得尤为重要。本文将深度学习技术引入边缘计算,在不影响系统性能的前提下,实现边缘控制与大型数据模型的协同优化。首先分析了利用深度学习进行交通流量预测的模型构建过程,并通过边缘计算实现实时预测结果的反馈。之后对大模型在边缘计算下的优化算法进行了深入设计和研究,以减少数据计算压力,提高系统的智能化水平。最后的结果表明,所提方法在预测精度、计算效率、系统鲁棒性等方面均优于传统方法,具有非常好的实用价值和广阔的应用前景。结合广泛的实证数据,进一步证明了深度学习与边缘计算结合在智能交通系统中的高效性与可行性,为未来智能交通系统的发展提供了新的研究途径。
油气田地面建设工程现场施工管理标准化分析
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血液标本临床检验不合格原因及对策研究
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摘要:
目的:探讨和分析血液标本临床检验不合格原因,并总结相关对策。方法:随机选取我院2018年1月至2018年12月期间检验科采集的1000份血液样本展开回顾性分析,针对其中的不合格样本展开原因分析,并以此总结防范血液样本不合格的相关对策。结果:全部1000例血液标本中,共有54例不合格样本,血液标本采集不合格率为5.40%。其中,血凝、样本量不足、容器选择有误是造成血液标本不合格的前三大原因,分别有23例、16例和10例,所占比重分别为42.6%、29.6%和18.5%。结论:在采集血液样本的过程中,受各种主客观因素影响,容易发生血液样本不合格的现象;因此检验相关人员务必要严格遵守相关规范,做好相关因素防范,以保证检验结果的准确性。
未成年人社区矫正的社会工作协同机制研究
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输血对首次诊断多发性骨髓瘤患者预后的影响探究
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整合劳动教育的初中物理教学探究
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材料性能检测对建筑工程质量的影响
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机化性肺炎的中医诊疗进展
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乡村振兴战略下基层农业技术推广策略
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综合护理干预在小儿重症肺炎护理患者中的实施意义探讨
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摘要:
探讨小儿重症肺炎护理期间开展综合护理对策的意义及价值。方法:抽取本院患有小儿重症肺炎疾病的病例作为观察重点,抽取40例来自2022年8月1日到2023年8月1日的患儿展开随机分组,分为对照组与观察组,每组患儿取20例,将常规小儿重症肺炎护理对策用于对照组,观察组采取综合护理举措,就护理阶段内的5个相关指标展开数据分析及思考,对结果展开阐述。结果:对应策略落实到位后,测得观察组血气指标PaO2、SaO2更高,PaCO2更低(P<0.05)。观察组总有效率占比值为更高(P<0.05)。在整个疾病治疗及护理阶段内,观察组所引发的并发症概率位于更低的情况显示(P<0.05)。观察组在对应策略实施之后,与疾病相关的症状消退用时均以更为快速显示(P<0.05)。观察组患儿父母总满意率统计值显著更高于对照组(P<0.05)。结论:小儿重症肺炎在治疗期间,开展综合护理实施干预,有利于提升肺功能的同时,加速患儿临床症状的消退。