【摘 要】
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为了提升电网配网异常事件约束及预警算法效率，将异常事件约束元数据从电网系统负荷数据和电网设备状态数据调整为配网发令系统数据，通过引入模糊神经网络，使用模糊矩阵对数据强制归一化后导入多列模糊神经网络，最终在有针对性的加权规则下得到基于调度法令系统原始大数据的数据预警结果，从而减少异常事件发生，提高对配网故障风险的检出率。在仿真环境下，该配网发令系统测得更高的敏感度和特异度，并具有更高的响应效率，说明
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为了提升电网配网异常事件约束及预警算法效率，将异常事件约束元数据从电网系统负荷数据和电网设备状态数据调整为配网发令系统数据，通过引入模糊神经网络，使用模糊矩阵对数据强制归一化后导入多列模糊神经网络，最终在有针对性的加权规则下得到基于调度法令系统原始大数据的数据预警结果，从而减少异常事件发生，提高对配网故障风险的检出率。在仿真环境下，该配网发令系统测得更高的敏感度和特异度，并具有更高的响应效率，说明在异常事件约束人工智能算法中，配网发令系统数据具有更高的数据挖掘效果，从而能够提前对配网故障风险做出智能判断。
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高中阶段是学生升学的关键阶段，各学科知识的难度、综合性都大大增加，而高中复习阶段教师和学生更承担着较大的压力。物理学科是一门来源于生活的学科，进入高中阶段物理知识的抽象性、综合性及实践性更强。在新高考背景下，复习阶段教师需要引导学生展开专题复习的模式，对知识点、知识重点、知识难点进行串联，既可以帮助学生完善知识框架，又能提升学生的综合理解和认知能力。
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＜正＞随着电力计量技术的迅速发展，高压电力计量技术被越来越广泛地运用在工作中，其设备本身的安全性和可靠性也被重点关注，所以高压电能计量系统故障诊断技术已成为供电企业研究探讨的重点课题。在提高整个电网安全的同时，也需要对高压电力计量系统进行实时的监测，以及发生故障时及时诊断。使用传统方法进行故障诊断时，因为电力计量系统内部故障种类比较多，一些故障信号无法被有效识别出来，因此，本文在传统方法基础上增加
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目的 探讨基于加速康复外科（ERAS）理念的护理干预在喉癌手术患者中的运用效果。方法 选取2019年10月-2021年10月我院收治的68例喉癌手术患者为研究对象,按随机数字表法分为两组各34例。对照组给予常规护理,观察组采用基于ERAS理念的护理干预,持续观察至患者出院。对比两组术后疼痛、术后恢复情况、并发症发生率及护理满意度。结果 术后6h两组视觉模拟评分量表（VAS）评分比较,差异无统计学意
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