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学术堂整理了一篇3000字的护理学毕业论文范文，希望对你的论文写作能有所帮助： 论文题目：实习护生对老年护理临床环境的研究 摘要：目的了解实习护生对老年人的态度及老年护理临床实习环境现状，探讨老年护理临床实习环境对护生对老年人态度的影响。方法便利抽取兰州市3所三甲医院的实习护生182名为研究对象，采用一般资料调查表、老年人态度量表和老年护理临床实习环境评价问卷对其进行调查。结果实习护生老年人态度量表得分为（56±05）分，表明其态度偏消极；老年护理临床实习环境评价问卷得分为（24±48）分，表明其对老年护理临床实习环境的满意情况为中度满意。实习护生对老年人态度与老年护理临床实习环境评价呈正相关（r=512）。控制一般资料变量后，环境中归属感和成就感两个维度可独立解释实习护生对老年人态度2%的变异。结论在转变护生对老年人态度的过程中，应当重视临床实习环境对其的影响。 关键词：实习护生；老年护理；实习环境 对象与方法 1对象 采用便利抽样法，于2018年1—3月选取兰州市3所三级甲等医院的实习护生182名为研究对象。纳入标准：（1）进行临床实习的全日制护理专业学生；（2）在老年科或老年患者占科室患者人数一半以上的科室实习1个月及以上；（3）自愿参加本研究。排除标准：（1）实习期间尚未轮转老年相关科室的护生；（2）非本院实习护生（如进修生等）。 2方法 1调查工具 （1）一般资料调查表由研究者自行设计，包括性别、学历、老年科实习时间、抚养方式、有没有照顾老年家属经历、与老年家属联系频率等。（2）老年人态度量表（Kogan’sAttitudeTowardOldPeopleScale，KAOP）由Kogan[1]于1961年编制，本研究采用台湾学者Yen等[7]翻译的中文版。量表Cronbach′α系数82，信效度较好。该量表包含34个条目，采用Likert6级评分法，总分34～204分，136分为中立，＞136分表示态度积极，＜136分表示态度偏消极。（3）老年护理临床实习环境评价问卷由程敏等[8]于2014年以Nolan的感觉框架为理论构架而编制，Cronbach′α系数93，重测信度为74，信效度较好。问卷包括6个维度20个条目。采用Likert5级评分，总分范围20～100分。得分越高表示对临床实习环境评价越高。 2调查方法 与所在医院护理部取得联系，表明调查目的及填写方法，征得调查对象的知情同意，采用问卷星网络发放问卷的方式，被调查者匿名自愿填写。共回收185份问卷，剔除信息不全、统一性作答等问卷3份，共获得有效问卷182份，有效率为4%。 3统计分析 采用SPSS0软件分析数据，计量资料以（x±s）表示，计数资料以频数和构成比描述。采用独立样本t检验、单因素方差分析方法，对实习护生老年人态度量表得分进行分析。采用Pearson相关分析方法，分析护生对老年人态度与老年护理临床实习环境的相关性。采用分层回归分析方法，探讨老年护理临床实习环境对护生对老年人态度的影响。检验水准α=05。 结果 1实习护生老年人态度量表得分情况 实习护生老年人态度量表得分为（56±05）分。结果显示，实习护生老年人态度量表得分在抚养方式、有没有照顾老年亲属经历、与老年亲属联系频率4个方面有显着性差异（P＜05）。 2实习护生老年护理临床实习环境评价问卷得分情况 实习护生老年护理临床实习环境评价问卷得分为（24±48）分，各条目平均得分为（51±79）分。 3实习护生对老年人态度与老年护理临床实习环境评价的相关性分析 4实习护生对老年人态度影响因素的回归分析 为进一步分析临床实习环境对实习护生对老年人态度的影响，以实习护生老年人态度量表得分作为因变量进行分层回归分析，以单因素分析中有统计学意义的变量以及环境评价问卷各维度为自变量。第一层放入单因素分析中有统计学意义的变量。第二层控制第一层放入的变量，引入环境评价问卷各维度。自变量赋值如下：抚养方式：老人抚养=1，父母抚养=2；有没有照顾老年亲属经历：有=1，没有=2；与老年亲属联系频率：每周=1，每月=2，每年=3。在控制一般资料变量后，老年护理临床实习环境评价问卷中归属感和成就感两个维度是实习护生对老年人态度的影响因素，可独立解释实习护生对老年人态度2%的变异。 讨论 1实习护生对老年人态度及其影响因素 本调查结果显示，实习护生对老年人态度偏消极。与Abreu等[9]的研究结果一致。Wang等[10-11]的调查结果显示，学生对老年人持积极态度。其他研究结果是护生对老年人持中立态度[12-13]。本次调查中护生对老年人态度偏消极的原因可能为调查对象来自我国西北经济欠发达地区，老年护理发展和专科教育状况与我国发达地区和国外相比差距较大，护生观念落后。本调查显示，抚养方式、有没有照顾老年亲属经历和与老年亲属联系频率是影响实习护生对老年人态度的因素，与李洋等[14-15]的研究结果相似。刘云娥[16]的研究表明，除了护士参加工作的年限外，其余人口学因素均对护士对老年人态度无影响。以上观点不一致的原因可能是护生与一般健康老人的接触不同于住院老年患者，两种老年群体身心状况不同，对护理的需求不同，另外护生扮演的角色和承担的任务也不同。因此，护生在实习过程中与老年住院患者的接触对其老年人态度的影响还有待进一步研究。 2实习护生对老年护理临床实习环境的评价 实习护生对老年护理临床实习环境的评价为中度满意，与程敏[17]的研究结果一致。老年护理临床实习环境评价问卷的6个维度中，得分较高的3个维度分别是安全感、目标性和重要性，这可能与我国护理实习管理规范、模式成熟有关。说明在老年患者较多的科室，护士长和带教教师认识到老年护理的重要性，并在教学中有明确的老年护理实践目标。而成就感、持续性和归属感3个维度得分较低，说明老年护理实践中护生实习成效不显着。分析其原因可能为老年患者病情复杂，而带教教师临床护理工作繁忙，与护生探讨患者病情和共同制订整体护理计划的时间有限；另外，护生进入临床时间尚短，知识储备与技能水平使其仅能独立完成较简单、专业性不强的工作任务。 3实习护生对老年人态度与老年护理临床实习环境评价的相关性 本研究显示，实习护生对老年人态度与老年护理临床实习环境评价呈正相关。护生在实习过程中通过护理老年患者，获得新知识。医护人员、老年患者及家属、实习生、教育资源等多种因素综合作用于护生实习，不同程度地影响其态度。Garbrah等[18]认为改善护生实习环境，由老年学专科护士担任导师，学校和实践机构保持紧密联系，可以转变护生对老年人的态度。 4与老年亲属联系频率、实习环境影响实习护生对老年人态度 回归分析结果显示，实习护生与老年亲属联系频率越高，其老年人态度量表得分越高。护生与老年亲属联系越密切，可能会更关注老年群体及其健康状况。控制人口学特征后，老年护理临床实习环境评价问卷中归属感和成就感两个维度可以独立解释实习护生对老年人态度2%的变异。归属感是个人参与一个系统或环境的经验使参与者感受到自身是这个系统或环境中的一员[19]。实习护生轮转过程中归属感越强，其参与实习并最大限度发挥积极性的可能性就越高[20]。心理学对成就感的定义是当人们对一件事情产生兴趣并且得到认可而产生的一种愉悦的精神体验。成就感是行为结果在目标达成基础上的升华，是护生持续学习、优化实践的动力之一。因此，建议各实习机构老年相关科室加强老年护理临床实习环境管理[21]，合理安排带教教师工作任务，使其有充足的时间与实习生交流，了解护生对老年护理及老年患者的认知，以转变其对老年人的态度。 结语 护理专业学生对老年人的态度偏消极，对老年护理临床实习环境的评价为中度满意。实习护生对老年人态度与老年护理临床实习环境评价呈正相关。在转变护生对老年人态度的过程中，应当重视临床实习环境对其的影响，采取多种措施，从归属感、成就感等多方面进行干预，最终提升老龄化背景下老年护理质量。 作者：马静 单位：甘肃中医药大学
有一天护士在一个山洞前写东西，一只狼走过来问：“护士，你在写什么？” 护士说：“我在写论文。狼又问：“什么题目。” 护士说：“我在写护士是怎么样把狼吃掉的。” 狼听后大笑，表示不相信。护士说：“你跟我来。”然后把它带进了山洞之后，护士又继续在山洞前写着。这时又来了一只狐狸也问了同样的问题。说了同样的话。护士回答：“我在写护士是如何把一只狐狸吃掉的。” 狐狸听完后哈哈大笑，表示不信。护士说：“你跟我来。之后把它带进了山洞，过了一会护士继续写论文。此时在山洞的里面有一只狮子正坐在一堆白骨上剔着牙，还一边看着护士的论文：一个护士的能力大小，不是看它的力量有多大，而是看它的智力有多强。
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我也在等答案嘿嘿
职业道德其实就是自己管自己的一个过程，是否能经得住社会上各式各样的诱惑，你能管理好自己的欲望那你的职业道德素养也不会很差，（现代管理）上的范文说改善制度加强教育等等方法来提高职业道德。
我看人工智能 高三1班 胡懿仍记得，电影银幕上的机器人管家，机器人助手，甚至是机器人女友，让童年的我们对人工智能有了初步了解。如今，随着时代的进步和科技的发展，人工智能已无处不在，我们也已习以为常。然而，在享受其便利的同时，挑战与威胁也接踵而至，对于这种冲突，我们该持何种态度？不可否认的是，人工智能的普遍运用给人类带来了极大的便利。百姓的家庭中，扫地机器人灵活移动，所到之处一尘不染；小汽车里，智能导航精确指引，引领我们走向世界；工厂内外，机械手臂灵活运转，危险工作完美完成；育儿所里，智能机器人伴你玩乐，予你知识；商场门口，机器人维护安全，呵护和谐……不知不觉，人工智能已渗透个人生活与公众领域的方方面面，医疗、卫生、娱乐、安全、教育等等。它们遵循既定的程序，重复特定的工作，让人类摆脱各种麻烦、解除不少威胁、享受许多便利。这样的人工智能，毫无疑问是值得人类推广利用的。然而，凡事皆有利弊，人工智能也不例外。当阿尔法狗接连打败围棋高手李世石、柯洁，当自动驾驶汽车连连发生交通事故致人死亡，当娱乐公司依靠写作机器人撰写文章，当安保机器人不分目标攻击儿童，这注定是一种危险边界的失守。我们应该，也必须看到，人工智能发展目前并不完善，不仅在某些领域造成困扰，而且可能威胁人类的生命安全，更有甚者将挑战人类的伦理道德、法律底线、文化沉淀。高晓松曾说：“当机器代替人类创作与思考，我们的路也会走完的。”诚如其言，一方面。电脑终究不比人脑，存在的仅是冰冷的程序设定，而非温暖的、有人情味的理性思考，许多伦理规则、道德底线是无法设定的。如同轰动一时的自动驾驶汽车的伦理问题，试问马路上的一个行人和轿车上的五个乘客的生命，该何从选择？这种问题或许本来就是荒谬的，行人的去留，决不能交由一台机器抉择；生命的权利，又怎能被一台机器剥夺？另一方面，文艺作品，像电影、报刊、文章等，蕴含着人类的主流价值观和世界发展的潮流，反映的是上下五千年的文化积蓄与无穷无尽的人类内心世界。若交由机器完成，不过是对现有作品的复制粘贴、东拼西凑罢了，这种所谓的“再创作”，缺乏精神内涵和真情实感，终会将人类的精神世界引向匮乏与苍白，将人类的文明发展引向空洞与虚无。既然利与弊交错，既然是与非混淆，那我们到底该如何看待人工智能？持辩证的眼光，使人工智能真正成为帮手而非杀手。对于日常的琐碎事务、繁杂工作等，人工智能的进驻无可厚非。而对于文艺创作这种文化传承类工作，驾车这类需要价值判断的工作，安保等具有攻击性的工作，人类或许更胜一筹。“既然上帝造了我们，我们应该自信。”一如贾平凹先生说的。在现代社会，只有人类与人工智能和谐相处，各司其职，我们才能拥有更和谐的社会，才能走向更美好的未来。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
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