护理干预应用于严重创伤失血性休克急诊护理的价值

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目的:探讨护理干预在严重创伤失血性休克急诊护理中的应用价值.方法:选择我院从2018年5月~2019年1月收治的86例严重创伤失血性休克患者为对照组,2020年5月~2021年1月收治的93例患者为观察组,对照组给予常规急诊护理,观察组给予护理干预及急诊护理.结果:观察组抢救成功率、护理满意率分别为97.85%、96.70%,对照组分别为88.37%、86.08%(P<0.05),观察组急救时间、凝血功能恢复时间均较对照组短(P<0.05),观察组并发症发生率为5.38%、对照组为16.28%(P<0.05).结论:护理干预可提高严重创伤失血性休克患者的抢救成功率,缩短急救时间,降低并发症的发生.
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电网规模的发展和负荷的增长使得不同分区无功电压情况的差异性增强,负荷中心区域电压稳定问题日益突出,而负荷较轻区域部分时段易出现高电压和无功过剩,亟需全面评估电网中多分区的无功电压状态,为全局无功协调控制及分区间互动支撑提供数据支持。鉴于此,文中提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)和动态时间归整算法(DTW)的评估方法。该方法采用FCM对分区多个时间断面的指标数据进行模糊聚类,形成聚类中心并提取样本的平均特征;同时,利用DTW对聚类中心数据与参考样本进行模式识别,可评估出电网多分区的电压支撑能力。以某典型电
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交流潮流(AC)算法需迭代求解,难以满足实际电力系统在线安全校核的需求。文中基于卷积神经网络,提出一种电力系统线路开断潮流的快速计算方法。离线训练阶段,从线路开断前后工况与拓扑的变化中提取特征作为输入信号(原始特征图),经大量算例训练后,卷积神经网络构建了原始特征图与线路开断后潮流结果的非线性映射关系。在线应用时,直接生成原始特征图,并基于离线训练的卷积神经网络计算测试集的潮流结果。经4个IEEE典型系统的N-2潮流仿真验证,文中方法具有良好的泛化能力。相比传统交流算法,文中方法将速度提高了接近80倍;相
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