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- 课程思政融入航空航天医学专业课教学的探索与思考
- 作者： 张俊飞 石菲 赵汐冉 高原 胡泽兵 赵疆东 郭显 孙权 薛桐 张舒 来源： 心脏杂志 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 教学应用 课程思政 抗荷动作
- 描述： 目的 探索航空航天医学专业课堂思政的途径，提出适应课程思政内容的教学模式改进措施，为航空航天医学类专业课程思政有机融入课堂教学提供参考。方法 以空军军医大学2019与2020级五年制航空航天医学
- “讲演练纠评”五步教学法在航空航天心血管生理学实践课教学中的应用
- 作者： 张同梅 铁娅滕 范洁怡 李程飞 潘益凯 李曦 赵星成 来源： 心脏杂志 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 航空航天心血管生理学 五步教学法 实践课程
- 描述： 目的 探讨“讲演练纠评”五步教学法在航空航天心血管生理学实践课教学中的应用及效果。方法 选取空军军医大学2017级八年制航空航天医学专业和2021年、2022年航空军医任职教育培训班学员为研究对象
- 航空航天心血管教学形成性考核评价体系探索
- 作者： 韩佩君 李娅 李文斌 张馨 席远航 蒋帅 王文岚 暴军香 来源： 心脏杂志 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 形成性考核 实战演练 心血管系统
- 描述： 航空航天心血管教学形成性考核评价体系探索
- 提高航空航天心血管生理相关实践课教学效果的思考
- 作者： 胡泽兵 石菲 高原 曹新生 郭显 张舒 来源： 心脏杂志 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 抗荷训练 教学设计 心血管功能 实践课
- 描述： 荷防护和生理训练实践中的任职能力和研究能力提出一些思考建议,以满足新形势下航空航天医学专业人才培养的需要。
- 虚拟现实技术（VR）与线上案例混合式教学在航空航天医学实践教学中的应用
- 作者： 王文岚 李娅 李文斌 张馨 韩佩君 暴军香 来源： 心脏杂志 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 实践教学模式 虚拟仿真实验 高压氧治疗 高空减压病
- 描述： 目的 为解决航空航天医学实践教学部分内容操作危险性和地面不可模拟性的问题,为学员提供真实学习场景,提高航空航天医学实践教学的高效性和学员的参与度。方法 建设“高压氧治疗高空减压病的原理” VR课件
- 航空航天医学之医工结合新进展——2021年航空航天人体与环境工程学术交流会论文综述
- 作者： 葛朝丽 陈雪 王志翔 来源： 中华航空航天医学杂志 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 缺氧 人机系统 医工结合 会议
- 描述： 。会议论文集共收录交流论文41篇, 其中与航空航天医学密切相关的论文16篇(含英文摘要2篇)。笔者对航空航天医学领域的论文进行了综述, 主要包括低压性缺氧的应对措施、温湿度的影响及热应激评价、人机工效与人工智能、座舱环境的影响、航空医学训练以及航天医学等方面。
- 无症状冠心病检查技术的临床航空医学应用价值浅析
- 作者： 刘峰舟 薛军辉 王小成 王瀚 来源： 心脏杂志 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空航天医学 冠状动脉 运动负荷心电图 核素心肌显像 CT血管造影 冠心病
- 描述： ,然而在航空航天医学工作中如何合理有效地应用这些检查方法尚存在争议。本文就目前临床上常用的CHD检查手段在筛查无症状人群中的诊断价值展开讨论,认为无论是从可行性方面、还是预测原理方面,都需要坚持多检查手段联用,从而有效提高CHD诊断准确性。
- 新医科背景下基于OBE理念的BOPPPS教学模式在航空航天医学教学中的应用——以“加速度对动物心血管功能的影响”课程为例
- 作者： 孙权 张舒 赵疆东 胡泽兵 赵汐冉 张俊飞 张茹 薛桐 谢暄 石菲 来源： 心脏杂志 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 加速度 航空航天医学 BOPPPS教学模式 OBE理念 心血管功能 新医科
- 描述： 新医科背景下基于OBE理念的BOPPPS教学模式在航空航天医学教学中的应用——以“加速度对动物心血管功能的影响”课程为例
- CNN with New Spatial Pyramid Pooling and Advanced Filter-Based Techniques: Revolutionizing Traffic Monitoring via Aerial Images
- 作者： Irfan Javid Rozaida Ghazali Waddah Saeed Tuba Batool Ebrahim Al Wajih 来源： Sustainability 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： semantic Kalman categorization recognition extended vehicle filter pooling U and pyramid segmentation spatial Net
- 描述： The escalation in vehicular traffic, in conjunction with global population growth, has precipitated heightened road congestion, augmented air pollution, and a rise in vehicular accidents. Over the past decade, the global vehicular count has witnessed a substantial surge. In this context, traffic monitoring emerges as a paramount challenge, especially within developing nations. This research introduces an innovative system for vehicle detection and categorization aimed at intelligent traffic monitoring. The system utilizes a convolutional neural network-based U-Net model for the segmentation of aerial images. After segmentation, the outputs are further analyzed for vehicle identification. This vehicle detection utilizes an advanced spatial pyramid pooling (ASPP) mechanism which refines the spatial partitions of the image and captures intricate details, enhancing the accuracy and precision of the detection process. Detected vehicles are then categorized into distinct subcategories. For the effective management and control of high-density traffic flow, the extended Kalman filter (EKF) technique is employed, thereby reducing the reliance on human oversight. In experimental evaluations, our proposed model exhibits exemplary vehicle detection capabilities across the German Aerospace Center (DLR3K) and the Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) datasets. Potential applications of the system encompass vehicle identification in traffic streams, traffic congestion assessment, intersection traffic density analysis, differentiation of vehicle types, and pedestrian pathway determination.