简介:摘要:本文探讨了一种新型的基于数字仿真的大规模样本数据生成技术,旨在解决大模型训练中对高质量数据需求的挑战。通过开发一套先进的数据生成框架,此技术能够在不依赖现有数据集的情况下,自主生成足量的训练样本。这一方法突破了传统数据收集和标注的限制,实现了从零开始的数据生成,极大地提升了数据的多样性和生成效率。实验结果表明,使用该技术生成的数据在提升模型训练效果方面具有显著优势,能有效支持复杂模型的训练需求。
简介:摘要:随着大数据技术的广泛应用,大规模分布式数据处理框架的性能成为决定数据处理效率和准确性的关键因素。本文通过对主流分布式数据处理框架的性能评估,深入分析其性能瓶颈,并提出相应的优化策略。实验结果表明,本文提出的优化策略能够显著提升分布式数据处理框架的性能。
简介:摘要:随着电力系统的日益复杂化,大规模电力系统故障预测成为保障电网稳定运行的关键。本文提出了一种基于深度学习与大数据技术的电力系统故障预测模型。该模型通过分析历史故障数据,结合机器学习算法,实现了对电力系统潜在故障的高准确率预测。该模型能有效识别故障模式,为电力系统的预防性维护提供了科学依据。本研究不仅提升了电力系统的可靠性,也为智能电网的发展提供了新的技术支撑。
简介:【摘要】目的:研究多元化疼痛护理干预在痔疮套扎术后疼痛控制中的效果。方法:共选取82例痔疮患者,均在2021.07-2023.07期间入我院进行痔疮套扎术治疗。遵循双色球法平均分组,41例/组。基础组:开展基础护理干预,研究组:开展多元化疼痛护理干预。对比分析各组的术后疼痛水平、时间指标、术后不良反应发生率的差异性。结果:在干预后,研究组的术后疼痛水平低于基础组,且时间指标更短(P<0.05);研究组的术后不良反应发生率低于基础组(P<0.05)。结论:实施多元化疼痛护理干预,可以使痔疮套扎术患者的术后疼痛水平得到缓解,同时,还可加快创面愈合,降低术后不良反应发生率,值得借鉴。
简介:摘要:目的:研究微创痔疮套扎术联合外痔剥离术治疗混合痔的临床疗效。方法:选择我院在2022年1月至2023年3月期间收治的60例混合痔患者,按照随机数字表法分组,对照组(n=30)实施单纯外痔剥离术治疗,观察组(n=30)在对照组基础上,联合微创痔疮套扎术治疗,比较两组患者的临床总有效率;手术时间、术中出血量、术后1d疼痛评分、术后7d疼痛评分。结果:观察组患者临床总有效率高于对照组(P<0.05);观察组患者手术时间、术中出血量、术后1d疼痛评分、术后7d疼痛评分均少于对照组(P<0.05)。结论:混合痔患者通过微创痔疮套扎术联合外痔剥离术治疗,可有效提升其临床效果,降低疼痛,值得推广。