【摘 要】
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铁路运输是提升国民经济发展的重要支柱，轨道作为铁路运输的重要组成部分，需要更先进的检测方法来检测轨道缺陷。基于此，文章设计了一种基于计算机视觉技术的轨道缺陷检测系统，整个系统将机器视觉作为理论基础，系统对待测轨道图像进行图像滤波、图像分割和图像边缘检测等预处理，并提取图像区域的周长、面积、长宽比、矩形度、复杂度等特征参数，最终输入BP神经网络学习，最终获得缺陷识别结果。通过现场实验验证，该系统能够
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铁路运输是提升国民经济发展的重要支柱，轨道作为铁路运输的重要组成部分，需要更先进的检测方法来检测轨道缺陷。基于此，文章设计了一种基于计算机视觉技术的轨道缺陷检测系统，整个系统将机器视觉作为理论基础，系统对待测轨道图像进行图像滤波、图像分割和图像边缘检测等预处理，并提取图像区域的周长、面积、长宽比、矩形度、复杂度等特征参数，最终输入BP神经网络学习，最终获得缺陷识别结果。通过现场实验验证，该系统能够较好地识别表面断裂、局部凹陷、表面剥离、表面裂纹这四种缺陷，平均分类精度高达86.3%，相比传统人工巡查的方式，具有无法比拟的优势。
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目的 探讨肿瘤科护士自杀“守门人”培训效果，以提高护士预防患者自杀能力。方法 选择56名肿瘤科护士作为研究对象，成立培训小组，根据自杀“守门人”Living Works培训体系，参考自杀学和肿瘤心理学相关文献制订培训方案，并对其进行自杀预防基础知识概述、自杀风险评估、自杀干预训练、随访与事后成长4次培训。结果 培训后，肿瘤科护士的自我效能感、自杀警告信号意识总分及各维度评分显著高于培训前，且自杀预
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