【摘 要】
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目前，变电设备信息化程度不断提高，对二次设备各模块提出更高的数字化要求。为解决二次设备压板状态人工识别程序繁杂、耗时长、容易出错等问题，提高压板巡视效率，维护二次设备安全稳定运行，本文通过研究比对机器学习算法和深度学习目标检测算法等方法的难易程度和准确率等因素，最终选择YOLOv3算法。将压板标准态文档转换成JSON数据后，使用基于imageNET的YOLOv3-Darknet-53预训练模型，导
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目前，变电设备信息化程度不断提高，对二次设备各模块提出更高的数字化要求。为解决二次设备压板状态人工识别程序繁杂、耗时长、容易出错等问题，提高压板巡视效率，维护二次设备安全稳定运行，本文通过研究比对机器学习算法和深度学习目标检测算法等方法的难易程度和准确率等因素，最终选择YOLOv3算法。将压板标准态文档转换成JSON数据后，使用基于imageNET的YOLOv3-Darknet-53预训练模型，导入压板开关图像样本集。使用LabelImg标注样本集后，进行深度学习得出训练后模型，运用该模型得到现场压板图识别数据，将标准态数据与实际图片数据对比绘制图形，实现压板开关状态准确识别和标注。结果表明，压板开关位置、开关状态识别成功率达到99%,有效地提升了压板巡视工作效率和准确度，极大地提高了二次设备数字化水平。
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目的:调查护理专业实习生（实习护生）安宁疗护态度与能力并分析其影响因素，为实习护生安宁疗护教育提供参考依据。方法:采用便利抽样法，于2021年10月—2022年1月选取我国33所学校30所医院的665名实习护生作为研究对象，采用一般资料调查表、中文版佛罗梅尔特临终关怀态度B量表和本科护生安宁疗护能力测评问卷进行问卷调查。结果:实习护生安宁疗护态度得分为（99.38±12.68）分，安宁疗护能力得分
目的:研究授课式口腔健康宣讲对儿童口腔知识及行为的影响。方法:选取2020年5月～6月本城区内10所小学的二、三年级的1000名学生，实施授课式口腔健康宣讲，对比干预前、后儿童口腔清洁度、牙模型上刷牙演示正确率以及家长、老师、儿童对口腔健康知识掌握程度。结果:干预后儿童良好口腔清洁度（97.90%）高于干预前（82.20%）（P＜0.05）;牙模型上刷牙演示正确率（94.71%）高于干预前（63.
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针对二次回路保护压板状态判别困难以及错误率较高的现象，提出了基于图像处理及特征提取的保护回路压板状态识别与判断方法。针对二次回路压板的定义以及状态判据进行了分析，提出了利用直觉模糊C均值聚类方法对红外图像进行分割，得到最佳隶属度和聚类结果。利用聚类后的图形进行特征提取，利用基于方向梯度直方图的方法对特征进行分析，并利用支持向量机选择关键的样本信息进行分类，最终实现压板状态对比和判断。利用仿真分析说
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