flash闪烁三次怎么做_做长者的贴心人!福州市国德老年康养中心又收锦旗!

福州市国德老年康养中心的护理员魏治全因对88岁长者陈爷爷的精心护理而受到家属的高度赞扬。陈爷爷曾多次脑梗且患有多种疾病,魏护理员每日为其提供细致周到的服务,确保其健康舒适。

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处暑过后,秋意渐浓,9月4日下午,福州市国德老年康养中心收到了一面来自长者陈爷爷亲属送的锦旗,锦旗上写着“热心助老献真情,无私奉献传美德”,特此感谢中心护理员魏治全对陈爷爷的精心护理与悉心照料。

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陈爷爷今年88岁了,曾经脑梗过三次,重度听力受损,患有高血压、骨质疏松,因为身体原因需长期卧床,生活无法自理,2019年4月入住福州国德老年康养中心,由魏治全护理员看护,魏护理员坚持每天为他翻身、叩背、擦洗、喂饭、喂水、及时清理大小便,如儿女般照顾老人。

“护理工作只要愿意去做,不怕脏不怕累,就能做得好,我希望尽自己的微薄之力让每一位老人过得舒心”,魏护理员诚恳地说道。

真正对护理工作用心热爱的人,都是默默奉献自己的力量,低调中闪烁着光芒。

魏护理员是国德康养中心的第一批护理员,拥有十几年护理经验和扎实娴熟的专业技能,新来的护理员也多是由他进行培训。

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▲魏护理员正在搅碎食物,方便长者吞咽

“魏师傅积极肯干,很多家属非常相信他,一再要求长者交给他护理”护工主管这样评价他。

魏护理员虽然平时不善言辞,但是都会认真负责地对待每一位长者。

家属还特意向我们表示,陈爷爷由于长期卧床,背部瘙痒,时常会抓破自己的背部,如果一不注意就会转变成褥疮,魏护理员会细心地留意爷爷的身体状态,一发现爷爷背部有伤口,就会及时为他上药清理。

经过魏护理员的精心护理,陈爷爷入住国德一年半了,背部都没有褥疮,身体及精神状态始终保持得很好,这既是一种照顾,也是一种用心。

陈爷爷家属感激地说:“作为护工,他们工作压力也很大,没有一种吃苦的精神和对老人一片爱心,怎么可能会照顾得那么好。”

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一面锦旗,一份情缘,一种责任,守护余生,做长者的贴心人。

这面锦旗不仅是对魏护理员的感谢与认可,更是对中心全体工作人员的一种激励,福州市国德康养中心未来将持续努力,为长者提供优质、安全、满意的服务质量,让更多老人感受到如家般的温暖与贴心。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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