见习之大连血液中心与大连软件园

本文解答了医院为何不使用全血而采用成分血的原因,并解释了无偿献血与有偿用血的区别。此外,还介绍了成为一名合格软件工程师所需具备的六大核心能力,并分享了在大连血液中心和大连软件园的见习经历。

1. 为什么医院不能给病人输全血?

答:(1)全血的不良反应比浓缩红细胞多

(2)可以致敏患者产生白细胞凝集素,引起非溶血性发热性输血反应,或使以后输注粒细胞或血小板时无效

(3)血浆内含有众多的蛋白质,使致敏病人产生相应的抗体引起过敏反应

(4)除红细胞和血浆外,其余成分不浓、不纯、含量少,不能取得预期的疗效

(5)全血是一种宝贵的血液资源,应综合利用,过多使用全血是一种浪费

2. 如何看待“无偿献血,有偿用血”这一说法?

(1)献血的时候,献的是全血;而输血的时候,输的是成分血(血小板、血浆、红细胞悬液等),分离提取需要大型精密仪器辅助分离,需要花费很多钱,为什么不输全血,已经被回答了

(2)献出的血液不是每一袋都能用,血站要对每一袋血进行检验,包括乙肝、艾滋病、梅毒等疾病的检验,以确保应用到临床上的血是安全的

(3)血液储存在血站里,对保存的要求很高,不同的血液成分其保存条件也不一样

(4)给患者输血时,需要将患者的血液和即将注入的血液交叉配血,预防输血溶血反应的发生

(5)另外,如果你参加过义务献血,那么你或你的亲属就可以使用同等的血液

3. 怎样成为一名合格的软件工程师?

一,良好的编程能力

编程能力直接决定了项目开发的频率。这要求软件工程师至少精通一门编程语言

二,自觉的规范意识和团队精神。随着软件项目规模越来越大,仅仅依靠个人力量已经无法完成工作,因此,现代软件企业越来越重视团队精神

三,认识和运用数据库的能力。信息以数据为中心,因此与数据库的交互是必不可少的,了解数据库的操作和编程是软件工程师需要具备的基本素质之一

四,较强的英语阅读及写作能力

五,具有软件工程的概念。基础软件工程师从事的工作是整个软件工程中重要的一环,他们同样需要具有软件工程的概念:从项目需求分析开始到安装调试完毕,基础软件工程师都必须能清楚地理解和把握这些 过程,并能胜任各种环节的具体工作。

六,求知欲和进取心。软件业是一个不断变化和不断创新的行业,面对层出不穷的新技术,软件人才的求知欲和进取心就显得尤为重要,它是在这个激烈竞争的行业中立足的基本条件。软件工程师应具有较强的学习总结能力、需求理解能力以及对新技术的敏感性。 上述这些能力不可能凭空产生,而是通过培训和教育的过程逐步获得的

 


  对于到大连血液中心和大连软件园的见习,使我受益匪浅。

  大连血液中心,无论是对于血液的储存、运送还是分离提取检验,每一部门都严格把控。每位血站工作人员认真与严谨的工作态度;每一袋血液自己特有的可查相关信息的编号;献血的新形式---机采血小板,用机器单独采集血液中的血小板的过程,通过一次性无菌密闭管道中进行循环和分离,只需30-60分钟。每个科室,每个部门都尽职尽责的工作,科学研究也同时进步,让我更加了解了血液从捐献者到应用于临床的全过程,在观察中学会思考其中的问题,发散思维,感触良多。

  大连软件园之旅让我进一步了解了软件、IT、大企业。大连软件园无论是工作环境还是生活娱乐方面,称得上是一个高大上的地方。发展速度很快,凭借一系列优势招募公司到此发展,全方位多层次奠定今天的地步。听了张经理的讲解觉得我们应抓紧时间学习知识,不只是在学习方面,要具有积极向上的意识和明确的目标,争取全面发展,最终创造属于自己的荣耀。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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