护士倒班前后智力活动的比较

受试者为20—35岁倒班和正常白班护士共46名。倒班组在上小夜班前和次日大夜班后分别给予一次智力活动测验,正常白班组两次测验的时间和时间间隔与倒班组相同。测验结果表明:倒班组两次测验仅在“数字符号”项目有部分显著性差异;而正常白班第二次测验在“数字符号”和“计数”两个项目,均较第一次测验取得显著进步。这提示倒班对于注意、记忆和反应操作速度可能有些影响

倒班与正常班医护人员记忆特点的比较

20—35岁倒班和正常班医护人员400名经问卷调查睡眠情况之后,对其中88名受试者给予记忆测验。测验材料为“临床记忆量表”,包括指向记忆、联想学习、图象自由回忆、无意义图形再认和人像特点联系回忆五项分测验。研究结果表明:倒班医护人员在值夜班期间睡眠质量受到明显影响,在上正常白班期间睡眠质量虽有所改善,但仍不及正常班医护人员; 倒班组和正常班组各项记忆测验成绩均无显著性差异,但两组记忆特点有些不同

不同年龄倒班与正常班医护人员睡眠质量和睡眠规律性的比较

应用自行设计的睡眠调查表对443名20&mdash;45岁医护人员的睡眠质量和睡眠规律性作了调查。睡眠质量问卷包括睡眠一般评价、是否失眠及服药、入睡是否顺利、睡眠期间觉醒情况、梦记忆情况和觉醒期间精力情况六个项目。 调查结果发现倒班组与正常班组睡眠质量的差异表现在总分和几乎所有的项目上,倒班组值夜班后睡眠质量和睡眠规律性均很差; 倒班组和正常班组睡眠质量均随年龄和工龄的增长而下降,因此倒班对睡眠的影响随年龄和倒班工龄的增长而加剧。本研究还发现,过去多年倒班、近三年前转为正常班的工作人员的睡眠有所恢复。</p

Deep Learning: A key of Stepping into the Era of Big Data

随着大数据时代的到来,基于深度学习技术的机器学习方法被用于有效地分析和处理这些数据。本文首先概述了深度学习技术的由来,对比了浅层结构与深度结构模型的差异,分析了深度结构模型在大数据应用中的优势;认为深度学习取得成功的条件是,大规模训练数据集的支撑、先进的硬件平台支持、新的优化技术的提出;基于计算机视觉应用,从有监督特征学习和无监督特征学习两个方面分别介绍了当前深度学习研究的现状和典型的深度结构模型的基本原理和主要应用;针对当前深度学习的发展现状,总结了深度学习研究存在的挑战和未来的研究方向。With the big data era's coming, deep learning, a new research field of machine learning, is used to analyze and process data efficiently.Firstly we introduce the history of deep leaning development, and compare the differences between shallow and deep structure models.Then we describe the advantages of deep structure model and summarize that the success of deep learning lies in three aspects: big scale data sets, advanced hardware facilities and new optimized techniques.Secondly, from the perspective of supervised and unsupervised learning setting, we review the current situation of deep learning research and the basic principles and applications of classical deep structure models Finally, we summarize the challenges and the direction of future research of deep learning.国家自然科学基金(61373076;61202143); 厦门大学中央高校项目(2013121026;2011121052); 厦门市科技重点项目(3502Z20123017); 贵州省科技厅联合基金(黔科合J字LKS[2013]31号

働く主婦と育児の問題 ： 第Ⅱ報台湾の至誠会員の概況

東京女子医科大学学会第39回総会　昭和48年9月30日　東京女子医科大学本部講

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東京女子医科大学学会第39回総会　昭和48年9月30日　東京女子医科大学本部講