简介:摘要:自动作文评分( AES )是利用计算机技术对中文或者英文作文进行评分的任务。近年来随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)、机器学习(Machine Learning,ML)与深度学习(Deep Learning,DL)的迅速发展,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为人工智能领域重要分支也得到了学术界和产业界的充分重视,越来越多的基于NLP技术的应用出现在人们的视野当中。随着全世界大部分国家对教育的重视程度越来越高,教育领域内的NLP应用得到了国内外研究机构与产业界的重点关注。
简介:【摘要】目的 分析重症脑卒中患者给予早期康复治疗,分析患者预后情况变化。方法 以我院 2016年 5月 -2017年 5月收治重症脑卒中患者 50例为本次观察对象,按数字表法随机分组,观察组人数 25例(早期康复治疗),对照组人数 25例(常规治疗),观察两组患者的预后情况,组间比较格拉斯哥昏迷( GCS)、急性生理与慢性健康( APACHE II)评分差异。结果 治疗后观察组较对照组 GCS评分有提高、 APACHE II评分降低, P<0.05。结论 重症脑卒中患者给予早期康复治疗,有助于重症脑卒中患者意识的改善,有效改善重症患者的生存率。
简介:大规模语言运用测试(performanceassessment)中评分员的评分质量直接关系到考生的命运和考试成绩的信效度及公平性,因此如何通过有效的评分员培训最小化评分误差是确保考试成绩有效性的重要问题。本研究运用多层面Rasch模型(MFRM)中所提供的丰富的统计信息对评分员的评分数据进行诊断分析,研究表明,MFRM输出的统计结果可以较为全面地诊断评分员在评分中所存在的问题,为评分员培训提供更加具有针对性的反馈信息,也可以作为区分评分员准确度高低的依据,为更多评分员误差研究提供有效的测量工具。
简介:摘要目的探究Aldrete评分、Steward评分、警觉与镇静(Observer's Assessment of Alterness/Sedation, OAA/S)评分在日间胸腔镜手术患者全麻术后苏醒延迟中的临床诊断效能。方法选取2020年1月至2021年6月在上海市肺科医院行全麻下日间胸腔镜手术患者600例,依据苏醒延长时间判定苏醒延迟情况,将患者纳入苏醒时间延迟组(200例)和苏醒时间未延迟组(400例)。采用单因素分析评价日间胸腔镜手术患者苏醒时间延迟在临床资料上的差异,多因素Logistic回归分析日间胸腔镜手术患者苏醒时间延迟的影响因素,分别采用Aldrete评分、Steward评分、OAA/S评分对患者苏醒情况进行评估,对比两组患者评分差异,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析3项评分评估日间胸腔镜手术患者苏醒时间延迟的临床效能。结果日间胸腔镜手术患者的苏醒时间延迟在年龄、低体温、低血压、低血糖、高碳酸血症、手术时间及出血量情况上差异有统计学意义(P<0.001)。低血糖、低血压、出血量≥200 ml、手术时间≥4 h、高碳酸血症、年龄≥60岁、低体温是日间胸腔镜手术患者苏醒时间延迟的危险因素。与苏醒时间未延迟组比较,苏醒时间延迟组患者的Aldrete评分、Steward评分、OAA/S评分均明显降低(P<0.05)。Aldrete评分、Steward评分、OAA/S评分评估苏醒时间延迟的曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.966、0.855和0.720。结论低血糖、低血压、出血量≥200 ml、手术时间≥4 h、高碳酸血症、年龄≥60岁、低体温是全麻下日间胸腔镜手术患者术后苏醒延迟的危险因素,Aldrete评分在评估麻醉术后苏醒时间中的临床效能高于Steward评分、OAA/S评分。
简介:目的:探讨APACHEⅡ评分联合Walerlow评分在预防ICU危重患者压疮发生中的应用价值。方法:选择2015年3月-2016年1月本院ICU危重患者200例作为研究对象,采用随机抽样法分为对照组和观察组,每组100例。对照组按照疾病种类进行常规护理,观察组每天由白班护士进行APACHEⅡ评分和Walerlow压疮高危评分动态评估,分析两组患者住院期间压疮发生风险并给予针对性护理干预。结果:观察组压疮发生率和住院期间并发症发生率均低于对照组,两组有无压疮的APACHEⅡ和Walerlow评分比较差异均有统计学意义(P〈0.05)。结论:APACHEⅡ评分联合Walerlow压疮高危评分可有效提高临床护士对ICU重症患者压疮形成的预防意识,并通过相关护理干预可有效降低危重症患者住院期间压疮的发生风险,具有临床应用及推广价值。
简介:摘要: 目的: 观察将早期康复护理应用于脑卒中患者治疗中对其 FMA 评分、 MoCA 评分的影响分析。 方法: 选取