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自动识别事件类别的中文事件抽取技术研究被引量：15: 2010年; 本文提出一种新的中文事件抽取中自动识别事件类别的模型,即:基于事件实例句子的分类模型。该模型主要分为两个步骤:1)过滤掉句子集合中的非事件句子,并获得事件实例句子组成的集合;2)借助上一步获得的事件实例集合,通过多元分类的思想,获得事件实例相应的事件类别。本实验的实验数据是ACE2005中文语料[1],实验表明我们的模型取得了良好的效果。; 许红磊陈锦秀周昌乐林如琦林如琦; 关键词：事件抽取

气压治疗仪对剖宫产术后产妇下肢深静脉血栓形成的预防效果被引量：5: 2022年; 目的探讨气压治疗仪对剖宫产术后产妇下肢深静脉血栓形成(DVT)的预防效果。方法前瞻性纳入2019年10月至2021年10月在厦门市妇幼保健院接受剖宫产的120例产妇为研究对象,以随机数字表法将产妇分为对照组与观察组,各60例。对照组采用基础预防护理措施,观察组在对照组基础上应用气压治疗仪干预,比较两组干预前、干预5 d后的左、右股静脉血流速度及D-二聚体和纤维蛋白原水平,同时记录两组随访1个月的下肢DVT发生情况。结果干预前,两组左、右股静脉血流速度比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预5 d后,两组左、右股静脉血流速度均高于干预前,且观察组均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预前,两组D-二聚体、纤维蛋白原水平比较,差异无统计学意义(P>0.05);干预5 d后,两组D-二聚体、纤维蛋白原水平均低于干预前,且观察组均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组下肢DVT发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论气压治疗仪对剖宫产术后产妇下肢DVT的预防效果确切,可提高产妇下肢静脉血流速度,改善凝血功能,降低下肢DVT发生率。; 陈锦秀汪莉; 关键词：剖宫产下肢深静脉血栓形成气压治疗仪凝血功能

基于语言模型及循环卷积神经网络的事件检测被引量：4: 2019年; 目前,事件检测的难点在于一词多义和多事件句的检测.为了解决这些问题,提出了一个新的基于语言模型的带注意力机制的循环卷积神经网络模型(recurrent and convolutional neural network with attention based on language models,LM-ARCNN).该模型利用语言模型计算输入句子的词向量,将句子的词向量输入长短期记忆网络获取句子级别的特征,并使用注意力机制捕获句子级别特征中与触发词相关性高的特征,最后将这两部分的特征输入到包含多个最大值池化层的卷积神经网络,提取更多上下文有效组块.在ACE2005英文语料库上进行实验,结果表明,该模型的 F 1 值为74.4%,比现有最优的文本嵌入增强模型(DEEB)高0.4%.; 施喆尔陈锦秀

行人检测:路在何方?: 2013年; 行人检测是目标检测中的难点和热点问题,目前已取得了较好进展,但离实用化还有一定距离。本文在对影响行人检测的各个因素综合分析的基础上,针对实用化指出其未来的发展趋势。; 王丽苏松志陈锦秀; 关键词：行人检测目标检测计算机视觉

袋鼠式护理对住院新生儿母亲焦虑和抑郁情绪的影响被引量：5: 2022年; 围产期是产妇必须面对的一个特殊的负面情绪易感期[1],孕妇在经历10月怀胎,婴儿的分娩后,生活作息的改变以及分娩后体内激素水平的显著变化均易影响产妇的情绪。目前,国内新生儿科又普遍采取相对独立、无人陪护的封闭式设置,家属无法接触患儿,只能在规定的时间内通过玻璃窗或视频探视婴儿,母亲出于不了解新生儿科内的具体情况、对疾病也缺乏认知,加上担忧患儿身体康复情况,也很容易产生负性情绪。因此,如果产后新生儿因各种原因需与母亲分离入住新生儿科,无疑会给产妇更多的不良精神刺激。; 陈锦秀谢文敏; 关键词：负面情绪袋鼠式护理住院新生儿身体康复

产科特需病区母婴分离期间母亲实施袋鼠式护理体验的质性研究: 2023年; 目的了解母婴分离期间母亲实施袋鼠式护理(KMC)的体会,为全面推行KMC提供参考。方法选取2020年7月至2021年6月所有入住厦门大学附属妇女儿童医院且分娩后新生儿入住NICU的95名母亲作为研究对象,在行KMC后,逐一进行面对面半结构式访谈,采用Colaizzi现象学研究法分析访谈资料。结果对访谈资料进行分析,提炼出4个主题:KMC能减轻母亲的焦虑和抑郁情绪,增进母子之间的情感交流,体会母亲角色的成就感,促进母乳喂养,提高母乳喂养成功率,母乳喂养成功率为91.58%,提升科室护理满意度,护理满意度达95%以上。结论KMC对产妇、婴儿及医院均有良好的效果,值得作为一种新生儿常规的护理模式进行推广、应用。; 陈锦秀汪莉蔡丽丽谢文敏; 关键词：母子关系新生儿袋鼠式护理

一种小型化UHF频段弯折标签天线被引量：6: 2013年; 为了减小标签天线的尺寸,增大射频识别的距离,设计了基于折合振子的弯折天线结构,调节天线的结构参数使得其满足高Q的指标来提高芯片输入口的电压,增大作用距离.通过调整微带宽度和弯折结构的间距,使芯片输入阻抗和天线的输入阻抗达到共轭匹配.通过软件HFSS仿真分析天线的性能,得到67 mm×33 mm的弯折天线结构,制作在厚度为3 mm的FR-4 PCB介质基板上并进行了测试,反射系数小于-25 dB,电压驻波比小于1.2,工作带宽达到了28 MHz以上.仿真和实验结果表明,天线性能达到了较好的结果,能够满足标签天线的应用要求.; 马中华陈锦秀柯友艺; 关键词：标签天线共轭匹配小型化 HFSS软件

基于SEIR-LSTM混合模型的新型冠状病毒肺炎传播趋势分析与预测被引量：13: 2020年; 为了对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播趋势实现更精准的分析与预测,基于传统的传染病动力学模型SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)深度学习网络构建了一种混合模型SEIR-LSTM,结合全国和湖北省的疫情数据进行分析与预测.从实验结果来看,相较于传统的机器学习、多项式拟合、普通的SEIR模型和单一的LSTM,所提出的混合模型能取得更高的疫情预测精度.最后给出了对疫情发展的预测,对疫情防控具有一定的应用价值和社会价值.; 洪彬陈锦秀王连生俞容山; 关键词：SEIR模型混合模型

基于GraphLab的分布式近邻传播聚类算法: 2013年; 为有效实现海量数据的非线性聚类,提出基于GraphLab的分布式流式近邻传播算法——GStrAP(GraphLab based stream affinity propagation)。该算法将数据抽象为有向无环图模型,采用"Gather-Apply-Scatter"的模式完成数据同步和算法迭代。在人工合成流形数据3D Clusters、Aggregation、Flame和Pathbased数据集上分别采用不同数据规模以及与传统K-means的聚类性能做对比,实验表明:基于GraphLab的近邻传播算法对数据规模具有良好的拓展性,在保持算法聚类效果的同时,有效降低时间复杂度。; 陈文强林琛陈珂陈锦秀邹权; 关键词：分布式计算聚类融合

LDR一体化产房护理模式在初产妇中的应用效果被引量：3: 2023年; 目的:观察待产-分娩-产后康复(LDR)一体化产房护理模式在初产妇中的应用效果。方法:选取2019年10月至2020年10月该院收治的96例初产妇进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为对照组与观察组各48例。对照组实施常规护理,观察组实施LDR一体化产房护理模式,两组均护理至产妇出院。比较两组护理前后分娩自我效能[中文版分娩自我效能量表(CBSEI-C32)]、恐惧程度[中文版分娩态度量表(CAQ)]评分,分娩相关指标[分娩方式(阴道分娩、剖宫产)、总产程、产后出血量、疼痛数字评价量表(NRS)评分、新生儿Apgar评分]水平,产后角色适应评分、母乳喂养率及护理满意度。结果:观察组CBSEI-C32评分、产后角色适应评分均高于对照组,CAQ评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组总产程短于对照组,阴道分娩率、母乳喂养率均高于对照组,产后出血量少于对照组,NRS评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理满意度为95.83%(46/48),高于对照组的81.25%(39/48),差异有统计学意义(P<0.05);两组新生儿Apgar评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:LDR一体化产房护理模式可减轻产妇分娩恐惧和疼痛,增强自我效能,缩短总产程,提高阴道分娩率、母乳喂养率和护理满意度,减少产后出血量,促进产后角色适应,效果优于常规护理。; 汪莉陈锦秀; 关键词：初产妇阴道分娩率

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陈锦秀

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