从650克长到3000多克。“巴掌妹妹”出院,医护人员送上成长日记

这篇文章讲述了巴掌妹妹在医护人员的专业技术和爱心呵护下,从出生的脆弱到健康出院的成长历程,展现了生命顽强和爱的力量。同时,作者也强调了社会主义制度下医疗人员的真情奉献和共筑和谐社会的价值观。

在生命的起点,她曾脆弱得如同一片羽毛,出生时体重仅650克,被医护人员温柔地称为“巴掌妹妹”。然而,经过112天的精心呵护,这位小小的生命奇迹般地成长,体重增至3000多克,健康出院,与母亲王女士一起回到了温暖的家。

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“巴掌妹妹”的降生,对于王女士和她的家人来说,无疑是一次巨大的挑战。但在这场生命之旅中,医护人员成了她们最坚实的后盾。他们用专业的技术和无微不至的关怀,为“巴掌妹妹”筑起了一道生命的屏障。

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112天的坚守与付出,112天的期盼与祈祷,终于在3月3日画上了圆满的句号。“巴掌妹妹”健康出院,这不仅是对医护人员辛勤工作的最好回报,更是对生命顽强与希望的最好诠释。

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王女士眼中满含泪水,她怀抱着女儿,心中充满了感激和期待。她希望“巴掌妹妹”未来能够成为一名儿科医生,用她自己的方式回馈社会,为更多的孩子带去健康和希望。

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“巴掌妹妹”的故事,让我们看到了生命的脆弱与坚韧,也让我们看到了爱与希望的力量。愿“巴掌妹妹”在未来的日子里,健康快乐地成长,用她的微笑和温暖,照亮更多人的世界。

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作者,此事说明社会主义光辉暖人心,人人平等共前行。治病救人显真情,良好风气暖人心。共筑和谐社会,共创美好未来。

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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