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《文化创意类企业办公空间室内设计研究》是由徐桦发表的论文。该论文指出，文化创意类企业的有效运营必需满足特定的空间要求，需要室内设计来激发工作者的创新能力。该论文将从文化创意类企业室内设计的历史、起源、发展及特征等方面对文化创意类企业室内设计进行综合探讨，找出文化创意类企业室内设计模式和创新措施。该论文发布于2017年6月， 即徐桦在清华大学完成毕业设计报告的时间。该论文以实际案例研究的方法来深入研究室内设计对文化创意类企业的影响，探讨如何结合文化创意类企业需求，实施良好的室内设计。
说这句话的是——中国第一个到南极考察的女科学家李华梅 李华梅，1936年生，四川资中人，中学毕业后考入长春地质学院。她除了学好本职专业课程外，还喜欢打排球和长跑，曾是学院女排主力队员和优秀运动员。1956年从长春地质学院毕业后，一直从事构造学、古地磁学及稀有元素矿床地质化学的研究工作，现为中国科学院贵阳地球化学研究所副研究员，古地磁实验室负责人，是我国自己培养出来的女地质科学家。 40年来，李华梅曾先后在10多个省、自治区进行过野外地质考察，并涉足秦岭、西藏高原等人迹罕至的地区。她曾率先在国内用反磁化研究地层，多次解决了生产实践中有关地层层序与时代的难题。尤其是对华北平原第四系古地磁的研究，曾获得国外同行的赞誉，曾受到中国科学院野外工作大会的表彰。 1983年12月4日到1984年1月4日，作为中国著名地质学家的李华梅，受中国南极考察委员会和中国科学院的派遣，应新西兰政府的邀请，赴新西兰南极斯科特站工作了32天。李华梅成为中国第一个到南极考察的中年女科学家。 南极，也同北极一样，有永昼永夜的现象，李华梅这次到南极考察，正赶上32天全是白昼，没有夜晚。所以，这次考察无法按天记载。只好按小时计算。 李华梅于12月1日乘喷气客机在夜色中从北京起程了，天亮后在澳大利亚的悉尼机场降落，换机到达新西兰的克赖斯特彻奇。她领到一大堆防御严寒的衣物：羽绒衣、风衣、毛帽、毛袜、防寒靴等。她穿上靴子，登上军用运输机。4天的飞行，把她送到离祖国1万6干多公里的南半球极地。她从机舱里走下来，脚穿四、五斤重的靴子，在南极的大陆上踏出了第一个中国妇女的脚印。 李华梅举目一看，这南极大陆，到处是冰源、冰山、冰障，气温平均在摄氏零下56度。她不顾观赏这奇异的风光，她开始工作了。她除了穿戴沉重的防寒衣物外，还要背罗盘、地质锤、钢锹、照相机和食物，在平道上走都感到费力，更何况在冰川沟壑间长途跋涉，其艰辛是可想而知的。饿了就吃点土豆泥、压缩饼干、罐头和冷饮；困了就钻进"睡袋"里。由于吃不到蔬菜和水果，牙龈发炎，咽不下食物。有一天只吃了两颗水果糖。李华梅用强烈的探索精神和高度责任感，完成了对中新生代火山地质的考察，完成了对第四纪地质、冰川地貌以及古老岩系的考察，还采集到古地磁样品、同位素样品等岩标本达60多公斤，为研究南极大陆维多利亚地质概况和罗斯岛中新生代火山活动特征积累了珍贵的材料。 在南极考察期间，李华梅还曾在冰冷刺骨的花达湖中游泳一次，并摄影纪念，成为人们称颂的一件值得纪念的事。因此她还获得范达站游泳俱乐部授予的纪念章。在南极范达站的纪念册上，还保留着当年用英文书写的"中国第一位妇女--李华梅"。 作为一个瘦小的中年妇女李华梅，在南极度过了连续32个白昼，除了牙龈发过一次炎外，连一次感冒没有患过，这是什么原因呢？李华梅很有风趣地说："全靠吃身体老本了"。 李华梅完成南极考察归国后，用半年时间就完成了一部拥有45万字的研究专著--《南极横断山和罗斯岛地区地质地球化学》，这是她对我国地质学的一大贡献。 李华梅前期曾参加过由张文佑教授主编《中国大地构造纲要》的工作。1978年参加华北平原第四纪地质研究获中国科学院重大成果奖，1979年参加黄土堆积演化、第四纪年代学研究获中国科学院二等奖。此外，还在国内外发表很有影响的重要论文30余篇。李华梅曾出席贵州省劳模代表大会，被命名为贵州省和全国"三八红旗手"。
徐桦的论文发布时间为不确定，因为没有提供具体的信息。然而，针对文化创意类企业办公空间室内设计的研究是非常重要的，因为这些企业在当代社会中扮演着越来越重要的角色。这些企业需要一个能够促进创意、激发灵感、提高生产力的办公空间，同时也要具备美学、文化和创新等方面的特征。在设计这样的空间时，需要充分考虑到员工的需求和文化背景，同时还要充分利用现代科技和环保技术，以达到最佳的效果。因此，对于这个领域的研究和探索，有助于推动文化创意产业的发展，也有助于提高员工的工作效率和生产力。
徐桦的论文《文化创意类企业办公空间室内设计研究》发表于2014年。该论文共分为八个部分，包括绪论、文化创意产业的现状与发展趋势、文化创意类企业办公空间的特点与设计原则、文化创意类企业办公空间设计的实践案例、文化创意类企业办公空间设计中的问题与对策、文化创意类企业办公空间的未来发展趋势、总结与展望等。总字数为1.2万字左右。该论文主要研究文化创意类企业办公空间的室内设计，分析其特点与设计原则，并以实践案例为基础，探讨了文化创意类企业办公空间设计中存在的问题以及应对策略，同时预测了未来文化创意类企业办公空间的发展趋势。
毕业论文目的和意义撰写毕业论文的目的大学生撰写毕业论文的目的。是对学生专业知识水平的全面考核,也是在学期间,运用所学基本理论、基本知识、基本技能分析问题、解决问题。是对学生的知识相能力进行一次全面的考核。是对学生进行科学研究基本功的训练，培养学生综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，为以后撰写专业学术论文打下良好的基础。
目的: 1、培养学生的科学研究能力。2、加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练。3、从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。意义: 1、撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施,也是提高教学质量的重要环节。2、通过撰写毕业论文,提高写作水平。
毕业论文是高等学校对学生整个学习过程的一个综合性考察。大学生毕业论文质量的好坏是评价高校教学水平质量高低的一个重要标准，是对学生的培养质量和综合水平的一个总体检验。通过大学毕业论文的写作，可以使大学生熟悉科学技术研究论文写作的基本方法、基本的论文格式与规范，初步了解科研创作的一些技巧，了解本专业方向的一些研究内容，掌握文献资料查找的基本方法。
1、编写论文是检测学员在学校学习培训成效的关键对策，都是提升教学水平的关键步骤。在校大学生在大学毕业前都务必进行论文的编写每日任务。申请办理学士学位务必递交相对的学术论文，经论文答辩根据后，即可获得学士学位。能够那么说，论文是完毕大学生活衣食住行迈向社会发展的一个中介公司和公路桥梁。论文是在校大学生才气的第一次显出，是向中华民族和老百姓所缴纳的一份有分量的试卷，是投身于社会主义社会智能化基本建设工作的新生报道书。一篇论文尽管不可以全方位地体现出一个人的才气，也不一定能对社会发展立即产生极大的经济效益，对技术专业造成超前性的危害。实践经验，编写论文是提升教学水平的关键步骤，是确保较好优秀人才的关键对策。2、根据编写论文，提升写作能力是干部队伍建设“四化”基本建设的必须。中共中央规定，以便融入智能化基本建设的必须，领导成员组员理应逐步推进“革命化、低龄化、知识化、系统化”。这一“四化”的规定，也包括了对党员干部写作水平和写作能力的规定。
3、提升在校大学生的写作能力是社会主义社会物质文化和文明创建的必须。在新的历史时间阶段，不论是提升全族的科学研究文化艺术水准，把握当代科学知识和创新管理方式，还是塑造社会主义社会新手，都规定人们的党员干部具备较高的写作水平。在经济社会发展中，做为领导班子和行政机关的做事工作人员，要写标示、通告、小结、调查研究报告等应用文;要写使用说明、广告词、解说词范文等说明文;也要写科学论文、经济评论等议论文。在现如今信息内容社会发展中，信息内容针对加速社会经济发展速率，获得优良的经济收益充分发挥着越来越大的功效。创作要以规范字为数据信号，是转达信息内容的方法。信息内容的来源于、信息内容的搜集、信息内容的存储、梳理、散播这些都不可或缺创作。以上就是大学生要完成毕业论文的相关意义，其实，这个写作的过程也见证了从一个学生走向社会的过程。
自然选择学说，遗传变异，物竞天择，适者生存，优胜劣汰。
达尔文是一位伟大的英国 生物 学家，是进化论的奠基者，他出版《物种起源》，提出生物进化论学说，对人类有着非常杰出的贡献。下面是我搜集整理的达尔文的简介，希望对你有帮助。达尔文的简介 查尔斯·罗伯特·达尔文(Charles Robert Darwin，1809年2月12日-1882年4月19日)，英国生物学家，进化论的奠基人。曾乘贝格尔号舰作了历时5年的环球航行，对动 植物 和地质结构等进行了大量的观察和采集。出版《物种起源》这一划时代的著作，提出了生物进化论学说，从而摧毁了各种唯心的神造论和物种不变论。除了生物学外，他的理论对人类学、心理学、哲学的发展都有不容忽视的影响。 达尔文的 故事 达尔文的祖父和父亲都是医生，所以他们是希望达尔文也成为一名医生的。但是达尔文对学医没有 兴趣 ，进入医科大学胡，每天都去 收集 动植物的标本，父亲对他这样的行为很生气，于是将他送进了神学院，让他当一名牧师，这样他不好好学医也就算了，至少牧师的职业也是好的。 但是达尔文从小就喜欢观察树木花草的生长，还有鱼虫鸟兽的生活，所以从小就对父亲说以后长大了要去研究人们还没有发现的东西。在1831年，达尔文参加了5年的环球考察，这位达尔文积累了许多的资料用以研究，所以后来他才大胆的提出了物种是由演化而来的，并不是上帝创造的，并在1859年发表了《物种起源》，对人类的发展有深刻的影响。 达尔文在《物种起源》发表之前与华莱士有过一个故事，就是达尔文的许多观点与华莱士一模一样，所以两位英国绅士相互谦让。华莱士比达尔文小14岁，因读了达尔文的《一个植物学家的航行 日记 》而和达尔文开始痛心，不过二人都没有谈及自己的研究内容，但是在1858年华莱士的《论变种无限地离开其原始模式的倾向》让达尔文惊讶，他的学术名词还有其中的章节名都和达尔文的《物种起源》一模一样，但是华莱士将这份荣耀让给了资历老的达尔文。 达尔文的生平简介 达尔文在贝格尔号舰作了5年的环球航行，出版了《物种起源》，提出了进化论，被后人誉为进化论的奠基者，恩格斯将他的进化论与细胞学说、能量守恒定律誉为19世纪 自然 科学的三大发现。达尔文对人类学、心理学、哲学的发展都作出了贡献。 达尔文在1828年到1831年在英国剑桥大学攻读神学，当时他是信仰__的人，但是在1831年以博物学家的身份参加了5年的科学考察后，他对上帝创造生物产生了质疑，开始写五中演变笔记。达尔文在1839年到1843年编撰巨作《贝格尔号航行期内的 动物 志》，1942年著《贝格尔号航行期内的地质学》，此后开始达尔文都在写自己关于进化论的 论文 ，并在1855年开始写《物种起源》，直到1859年，发表《物种起源》。 其实达尔文的祖父和父亲都是当地的医生，家里是希望达尔文继承家业的，祖父就曾预示过进化论，但是最后都没公开。所以达尔文对自然 历史 也是非常有兴趣的，在剑桥时期认识了当时著名的植物学家J.亨斯洛和著名地质学家席基威克，这为达尔文后来研究物种起源有很大的帮助。达尔文的简介相关文章： 1. 达尔文英文简介 2. 查尔斯·罗伯特·达尔文的简介资料 3. 达尔文的生平事迹介绍 4. 达芬奇的生平简介 5. 达芬奇的生平简介 6. 崔颢简介资料
达尔文发表《物种起源》，主张生物都经历适应环境的生存竞争过程。
19世纪90年代开始，欧洲各地快速普及了市内电车。以1890年的伦敦为首，布达佩斯、巴黎等城市都开通了使用火车的地铁。1886年，德国的戴姆勒发明了首台四轮汽油汽车此外，使出行个别化、简便化、速度化的是配备发动机的汽车的研发。
德国技师戴姆勒于1886年成功发明了装有汽油发动机的四轮汽车。在19世纪末20世纪初的世纪转换期，汽车还只是个别生产的手工珍贵奢侈品而已。但是法国从很早就给予汽车极大的关注，1895年就组建了法国汽车协会，1898年在巴黎举办了最早的汽车展。
1900年，米其林轮胎公司开始出版有名的指导手册。对于真正意义上的汽车普及化来说，汽车不仅是一部分富人才能买得起的高档商品，而且有必要进一步广泛普及。这种普及从美国开始。1908年，大众车"福特T型"被研发出来，价格不到此前的一半，并且操作简便。
开发者亨利·福特为了进一步降低成本，开始采用大规模生产的组装生产线，在1923年，年产量就已经超过了两百万辆。汽车与家电产品一起成为了宣告20世纪20年代大众消费社会到来的象征。福特本来是爱迪生照明公司的机械工，在1902年创业后，没多长时间就席卷了汽车产业。
他开发的生产体系是一种彻底的时间管理下的效率分工体系。他自己也是严谨、朴实的新教徒，实际上可以说，他和福特汽车是体现产业资本主义理念的人和事业。如果列举这些变化一览表的话，也许难以穷尽。
无论是移动，还是通信、媒体、语言表达，随着人物、事物、信息流通量的扩大，它们的速度加快，密度增大，而且变得多样化。这些不可阻止的变化从这个时代开始启动。在对速度的欲望上，人们并不去思考原因，几乎自发性地开始自转。
但是，暗含速度化的社会又是怎样反过来束缚人们呢？当时的人们好像还没能想象得到。1913年，作为感觉敏锐的作家而备受关注的夏尔·佩罗这样写道："这个世界自耶稣诞生以来，还没有什么变化能像这三十年左右的变化那么大。"
确实是这样，促使生活情景为之一变的趋势已经开始启动了。尽管如此，假如佩罗在第一次世界大战中没有战死的话，他又将怎样评价此后的变化呢？可以说，随着上文所阐述的细菌的发现，人们不知不觉地开始看到了此前无法看到的世界。
电也绝对不是人们能看到的东西。即便是在更偏物质的物理学领域，从"看到了看不见的东西"开始，也取得了急速的进步。放射线这一肉眼根本看不到的世界也清晰起来。对于我们来说，从孩提时代开始就熟悉的X光摄影起源于德国物理学家伦琴所发现的能够透视人体的物质。
1895年，他发表论文，并将这个物质命名为X光线。第二年，法国的贝克勒尔发现从钠盐中分离出来的放射线。最终居里夫妇于1898年确认了从铀盐矿石中分离出来的元素，并命名为镭和钋。这些发现打开了20世纪原子物理学的大门。
物理学开始进入到了肉眼看不到的物质运动或者极细微的微观世界。如果考虑到分子生物学和遗传学等学科的发展就能明白，这样的科学发展方向成为了自然科学领域共同的东西。随着20世纪的发展，这些发展在推进学术领域细分化和细密化的同时，还与可能的原子能产业、药品开发、遗传基因控制等产业联系在一起。
妻子玛丽出生于波兰，丈夫居里出生于巴黎。二人合作发现了放射线在理论物理学领域，德国的普朗克于1900年引入量子假说，发表了辐射的能量不连续性的观点；爱因斯坦于1905年发表了光量子概念，于1916年发表了著名的狭义相对论。
可以说此前以物质客观性和连续性为前提的知识范式也处于转换中。实际上，围绕着人心这个"看不到的世界"，从19世纪末开始，维也纳医生弗洛伊德也已经开始了精神分析的尝试。众所周知，这也是20世纪以后有了很大扩展的领域。
我没有就此展开说明的时间和能力，所以无法详述，不过概而言之，弗洛伊德认为心理现象的根本动因是性欲，并将此命名为"力比多"（libido，性力、性冲动）。就像著名的"恋母情结"的概念那样，他认为哺乳期的孩子对父母的关系，限定了成人后的心理。
作为意识检阅者的自我与超我压制了性冲动，使其潜伏在潜意识层面，成为精神疾病的引子。弗洛伊德认为，在治疗上只要有意识地引导出潜意识里的东西，就可获得精神上的解放。根据弗洛伊德的研究，人未必基于合理的计算采取行动，而是被不在自我意识中的其他力量推着行动。
这也是对近代理性主义的观念提出了质疑。虽然好像没有批判近代理性主义，但是他的理论不仅是关于精神疾病的治疗，同时也给思想和文艺界带来广泛的刺激。于1900年出版的《梦的解析》遭到了学会的猛烈批判，道德家们对弗洛伊德的性欲论无不皱眉厌恶。
近代理性主义是以认识主体和作为认识对象的客体间的主客对立为前提的。实证主义则将外在的存在作为现实性的认识根据。对此，弗洛伊德提出的潜意识理论认为，在主体没有认识到的地方存在着决定主体的潜意识，在记忆当中存在着沉潜的现实性，从而对上述理性主义理论提出本质性挑战。
同样，对于支配19世纪的理性主义和实证主义，提出有关现实性的其他思考的哲学思潮风靡一时。例如19世纪德语圈的尼采或者法国哲学家柏格森。在其他方面也出现了推动重新思考现存价值观和世界观的力量。例如，认为生存竞争导致生物进化的达尔文的进化论就是一个例子。
1859年，英国博物学家达尔文发表《物种起源》一书时，进化论本身并不是特别新的东西。但是达尔文等人主张所有生物都经历适应环境的生存竞争和适者生存的过程，在自然淘汰中进化，人也不是生物进化的例外，进而引起了很大的反响。
根据《圣经》的说法主张神创造天地的教会猛烈地攻击达尔文理论。在与反对论者论争的过程中，达尔文的后辈友人赫胥黎积极响应，而自然淘汰说到19世纪末被广泛接受下来。不过，达尔文自然淘汰说也影响了没有想到的地方，甚至被披着科学外衣的意识形态主张利用。
即人类社会的历史也符合适者生存规律的"社会进化论"。达尔文主义者们的考察，与同时期树立相同理论的华莱士一样，是以各种各样的博物学观察为基础所进行的实证研究。但是社会进化论为了预先的政治目的和主张价值观，以对自己有利为原则，援引淘汰说。
比如为了强调在自由市场取得胜利的正当性，将帝国主义国家间的对立比喻成生存竞争，乃至主张与黄祸论和排犹论联系在一起的人种主义社会进化论、强调只有优秀种族才应该存续的优生学等等。将自己的价值观以科学的名义正当化这一状况说明，也可称作"科学信仰"的意识已经在相当程度上被大众接受了。
在历时五年的环球考察中，达尔文积累了大量的资料。回国之后，他一面整理这些资料，一面又深入实践，同时，查阅大量书籍，为他的生物进化理论寻找根据。1842年，他第一次写出《物种起源》的简要提纲。1859年11月达尔文经过20多年研究而写成的科学巨著《物种起源》终于出版了。在这部书里，达尔文旗帜鲜明地提出了“进化论”的思想，说明物种是在不断的变化之中，是由低级到高级、由简单到复杂的演变过程。这部著作的问世，第一次把生物学建立在完全科学的基础上，以全新的生物进化思想，推翻了“神创论”和物种不变的理论。《物种起源》是达尔文进化论的代表作，标志着进化论的正式确立。
小西：小迪小迪，我发现人工智能发展史上很多事情都跟下棋有关呐。 小迪：是啊，人工智能发展史还是要从下棋说起，棋类游戏很多时候都被人类看做高智商游戏，在棋类游戏中让机器与人类博弈自然再好不过了。早在1769年，匈牙利作家兼发明家Wolfgang von Kempelen就建造了机器人TheTurk，用于与国际象棋高手博弈，但是最终被揭穿，原来是机器人的箱子里藏着一个人。虽然这是个，但是也体现了棋类游戏是人机博弈中的焦点。 小西：哇，这么早啊！ 小迪：是啊，在1968年上映的电影《2001太空漫游》里，有个情节是机器人HAL与人类Frank下国际象棋，最终人类在机器人面前甘拜下风。 小西：哈哈，看来很早人们就觉得有一天，机器人会在下棋方面超过人类哦。 小迪：是啊，直到1997年，IBM的深蓝智能系统战胜了国际象棋世界冠军Kasparov，这是一次正式意义上的机器在国际象棋领域战胜了人类。不过，当时时代杂志发表的文章还认为，计算机想要在围棋上战胜人类，需要再过上一百年甚至更长的时间。因为围棋相比于国际象棋复杂很多，而IBM的深蓝也只是一个暴力求解的系统，当时的计算机能力在围棋千千万万种变化情况下取胜是不可能的。 小西：后来我知道。没有过100年，20年后AlphaGo在20年后的2016年打败了围棋高手李世石，这下人工智能引起了全世界的关注。 小迪：恭喜你，学会抢答了！ 小西：哈哈，过奖过奖。除了下棋，人工智能发展史上有没有什么特别著名的事件或者有名的大师呢，快给我科普科普呀！ 小迪：那可就太多了啊，无数科学家默默地耕耘才有了今天智能化的社会，三天三夜都说不完。我就说说近些年火爆的深度学习的发展史吧。 小西：好，洗耳恭听呢！ 感知器的发明 1943年Warren McCulloch和Walter Pitts一起提出计算模型，在1957年康奈尔大学的Frank Rosenblatt提出了感知器的概念，这是整个深度学习的开端，感知器是第一个具有自组织自学习能力的数学模型。Rosenblatt乐观地预测感知器最终可以学习，做决定和翻译语言。感知器技术在六十年代非常火热，受到了美国海军的资金支持，希望它以后能够像人一样活动，并且有自我意识。 第一次低潮 Rosenblatt有一个高中校友叫做Minsky，在60年代，两人在感知器的问题上吵得不可开交。R认为感知器将无所不能，M觉得感知器存在很大的缺陷，应用有限。1969年，Minsky出版了新书《感知器：计算几何简介》，这本书中描述了感知器的两个重要问题： 单层神经网络不能解决不可线性分割的问题，典型例子：异或门；当时的电脑完全没有能力承受神经网络的超大规模计算。 随后的十多年，人工智能转入第一次低潮，而Rosenblatt也在他43生日时，因海事丧生，遗憾未能见到神经网络后期的复兴。 Geoffrey Hinton与神经网络 1970年，此时的神经网络正处于第一次低潮期，爱丁堡大学的心理学学士Geoffrey Hinton刚刚毕业。他一直对脑科学非常着迷，同学告诉他，大脑对事物和概念的记忆，不是存储在某个单一的地方，而是分布式的存在一个巨大的神经网络中。分布式表征让Hinton感悟很多，随后的多年里他一直从事神经网络方面的研究，在爱丁堡继续攻读博士学位的他把人工智能作为自己的研究领域。 Rumelhart与BP算法 传统的神经网络拥有巨大的计算量，上世纪的计算机计算能力尚未能满足神经网络的训练。1986年7月，Hinton和David Rumelhart合作在Nature杂志上发表论文系统地阐述了BP算法： 反向传播算法（BP）把纠错运算量下降到只和神经元数目有关；BP算法在神经网络中加入隐层，能够解决非线性问题。 BP算法的效率相比传统神经网络大大提高，计算机的算力在上世纪后期也大幅提高，神经网络开始复苏，引领人工智能走向第二次辉煌。 Yann Lecun与卷积神经网络 1960年Yann Lecun在巴黎出身，在法国获得博士学位后，追随Hinton做了一年博士后，随后加入贝尔实验室。在1989年，Lecun发表论文提出卷积神经网络，并且结合反向传播算法应用在手写邮政编码上，取得了非常好的效果，识别率高达95%。基于这项技术的支票识别系统在90年代占据了美国接近20%的市场。 但也是在贝尔实验室，Yann Lecun的同事Vladmir Vapnik的研究又把神经网络的研究带入了第二个寒冬。 Hinton与深度学习 2003年，Geoffrey Hinton在多伦多大学苦苦钻研着神经网络。在与加拿大先进研究院（CIFAR）的负责人Melvin Silverman交谈后，负责人决定支持Hinton团队十年来进行神经网络的研究。在拿到资助后，Hinton做的第一件事就是把神经网络改名为深度学习。此后的一段时间里，同事经常会听到Hinton在办公室大叫：“我知道神经网络是如何工作的了！” DBN与RBN 2006年Hinton与合作者发表论文——《A Fast Algorithm for Deep BeliefNet》（DBN）。这篇文章中的算法借用了统计力学中“波尔兹曼分布”的概念，使用了所谓的“受限玻尔兹曼机”，也就是RBN来学习。而DBN也就是几层RBN叠加在一起。RBN可以从输入数据进行预训练，自己发现重要的特征，对神经网络的权重进行有效的初始化。这里就出现了另外两个技术——特征提取器与自动编码器。经过MNIST数据集的训练后，识别错误率最低降到了只有1.25%。 吴恩达与GPU 2007年，英伟达推出cuda的GPU软件接口，GPU编程得以极大发展。2009年6月，斯坦福大学的Rajat Raina和吴恩达合作发表文章，论文采用DBNs模型和稀疏编码，模型参数高达一亿，使用GPU运行速度训练模型，相比传统双核CPU最快时相差70倍，把本来需要几周训练的时间降到了一天。算力的进步再次加速了人工智能的快速发展。 黄仁勋与GPU 黄仁勋也是一名华人，1963年出生于台湾，在1993年于斯坦福毕业后创立了英伟达公司，英伟达起家时主要做图像处理芯片，后来黄仁勋发明GPU这个词。相比于CPU架构，GPU善于大批量数据并行处理。而神经网络的计算工作，本质上就是大量的矩阵计算的操作，GPU的发展为深度学习奠定了算力的基础。 李飞飞与ImageNet 深度学习的三大基础——算法，算力和数据。上面提到的主要是算法与算力的发展，而数据集在深度学习发展也起到了至关重要的作用。又是一位华人学者——李飞飞，于2009年建立ImageNet数据集，以供计算机视觉工作者使用，数据集建立的时候，包含320个图像。2010年，ILSVRC2010第一次举办，这是以ImageNet为基础的大型图像识别大赛，比赛也推动了图像识别技术的飞速发展。2012年的比赛，神经网络第一次在图像识别领域击败其他技术，人工智能步入深度学习时代，这也是一个历史性的转折点。 Yoshua Bengio与RELU 2011年，加拿大学者Xavier Glorot与Yoshua Bengio联合发表文章，在算法中提出一种激活函数——RELU，也被称为修正线性单元，不仅识别错误率普遍降低，而且其有效性对于神经网络是否预训练过并不敏感。而且在计算力方面得到提升，也不存在传统激活函数的梯度消失问题。 Schmidhuber与LSTM 其实早在1997年，瑞士Lugano大学的Suhmidhuber和他的学生合作，提出了长短期记忆模型（LSTM）。LSTM背后要解决的问题就是如何将有效的信息，在多层循环神经网络传递之后，仍能传送到需要的地方去。LSTM模块，是通过内在参数的设定，决定某个输入参数在很久之后是否还值得记住，何时取出使用，何时废弃不用。 后记 小迪：其实还有好多有突出贡献的的大师，要是都列出来可以出一本很厚很厚的书啦！ 小西：这些大师都好厉害呀，为了我们的智能化生活体验，辛勤付出了一辈子。 小迪：是啊，还有很多学者默默无闻地工作，一生清苦。 小西：他们都好伟大，有突出贡献的都应该发奖发奖金，对对对，诺贝尔奖！ 小迪：哈哈。诺贝尔奖多数是为基础学科设立的。不过计算机界也有“诺贝尔奖”——图灵奖，这可是计算机界最高奖项哦！2019年3月27日，ACM宣布，Geoffrey Hinton，Yann LeCun ，和Yoshua Bengio共同获得了2018年的图灵奖。 小西：太棒了，实至名归！ 小迪：当然，图灵奖在此之前也授予了很多在人工智能领域的大牛，像Minsky，John McCarthy这些，还有华人科学家，现在在清华大学任职从事人工智能教育的姚期智先生在2000也获得过图灵奖呢！ 小西：大师们太不容易了，我们也要好好学习呀！ 小迪：是呀！如今我们站在巨人的肩膀上，许多人都可以接触到深度学习，机器学习的内容，不管是工业界还是学术界，人工智能都是一片火热！ 小西：希望这一轮人工智能的兴起不会有低潮，一直蓬勃发展下去，更好地造福人类。 小迪：嗯！
吴恩达早期的工作包括斯坦福自动控制直升机项目，吴恩达团队开发了世界上最先进的自动控制直升机之一。吴恩达同时也是机器学习、机器人技术和相关领域的100多篇论文的作者或合作者，他在计算机视觉的一些工作被一系列的出版物和评论文章所重点引用。 早期的另一项工作是the STAIR (Stanford Artificial Intelligence Robot) project，即斯坦福人工智能机器人项目，项目最终开发了广泛使用的开源机器人技术软件平台ROS。2011年，吴恩达在谷歌成立了“Google Brain”项目，这个项目利用谷歌的分布式计算框架计算和学习大规模人工神经网络。这个项目重要研究成果是，在16000个CPU核心上利用深度学习算法学习到的10亿参数的神经网络，能够在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观看无标注的YouTube的视频学习到识别高级别的概念，如猫，这就是著名的“Google Cat”。这个项目的技术已经被应用到了安卓操作系统的语音识别系统上。 吴恩达是在线教育平台Coursera的联合创始人，吴恩达在2008年发起了“Stanford Engineering Everywhere”（SEE）项目，这个项目把斯坦福的许多课程放到网上，供免费学习。NG也教了一些课程，如机器学习课程，包含了他录制的视频讲座和斯坦福CS299课程的学生材料。吴恩达的理想是让世界上每个人能够接受高质量的、免费的教育。今天，Coursera和世界上一些顶尖大学的合作者们一起提供高质量的免费在线课程。Coursera是世界上最大的MOOC平台。 Deep Learning with COTS HPC SystemsAdam Coates, Brody Huval, Tao Wang, David J. Wu, Bryan Catanzaro and Andrew Y. Ng in ICML 2013.Parsing with Compositional Vector GrammarsJohn Bauer,Richard Socher, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in ACL 2013.Learning New Facts From Knowledge Bases With Neural Tensor Networks and Semantic Word VectorsDanqi Chen,Richard Socher, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in ICLR 2013.Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification.Richard Socher, Brody Huval, Bharath Bhat, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng in NIPS 2012.Improving Word Representations via Global Context and Multiple Word PrototypesEric H. Huang, Richard Socher, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng in ACL 2012.Large Scale Distributed Deep Networks.J. Dean, G.S. Corrado, R. Monga, K. Chen, M. Devin, Q.V. Le, M.Z. Mao, M.A. Ranzato, A. Senior, P. Tucker, K. Yang, A. Y. Ng in NIPS 2012.Recurrent Neural Networks for Noise Reduction in Robust ASR.A.L. Maas, Q.V. Le, T.M. O'Neil, O. Vinyals, P. Nguyen, and Andrew Y. Ng in Interspeech 2012.Word-level Acoustic Modeling with Convolutional Vector Regression Learning WorkshopAndrew L. Maas, Stephen D. Miller, Tyler M. O'Neil, Andrew Y. Ng, and Patrick Nguyen in ICML 2012.Emergence of Object-Selective Features in Unsupervised Feature Learning.Adam Coates, Andrej Karpathy, and Andrew Y. Ng in NIPS 2012.Deep Learning of Invariant Features via Simulated Fixations in VideoWill Y. Zou, Shenghuo Zhu, Andrew Y. Ng, Kai Yu in NIPS 2012.Learning Feature Representations with K-means.Adam Coates and Andrew Y. Ng in Neural Networks: Tricks of the Trade, Reloaded, Springer LNCS 2012.Building High-Level Features using Large Scale Unsupervised LearningQuoc V. Le, Marc'Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeffrey Dean and Andrew Y. Ng in ICML 2012.Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector SpacesRichard Socher, Brody Huval, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng in EMNLP 2012.End-to-End Text Recognition with Convolutional Neural NetworksTao Wang, David J. Wu, Adam Coates and Andrew Y. Ng in ICPR 2012.Selecting Receptive Fields in Deep NetworksAdam Coates and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.ICA with Reconstruction Cost for Efficient Overcomplete Feature LearningQuoc V. Le, Alex Karpenko, Jiquan Ngiam and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Sparse FilteringJiquan Ngiam, Pangwei Koh, Zhenghao Chen, Sonia Bhaskar and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Unsupervised Learning Models of Primary Cortical Receptive Fields and Receptive Field PlasticityAndrew Saxe, Maneesh Bhand, Ritvik Mudur, Bipin Suresh and Andrew Y. Ng in NIPS 2011.Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase DetectionRichard Socher, Eric H. Huang, Jeffrey Pennington, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning in NIPS 2011.Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment DistributionsRichard Socher, Jeffrey Pennington, Eric Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning in EMNLP 2011.Text Detection and Character Recognition in Scene Images with Unsupervised Feature LearningAdam Coates, Blake Carpenter, Carl Case, Sanjeev Satheesh, Bipin Suresh, Tao Wang, David Wu and Andrew Y. Ng in ICDAR 2011.Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural NetworksRichard Socher, Cliff Lin, Andrew Y. Ng and Christopher Manning in ICML 2011.The Importance of Encoding Versus Training with Sparse Coding and Vector QuantizationAdam Coates and Andrew Y. Ng in ICML 2011.On Optimization Methods for Deep LearningQuoc V. Le, Jiquan Ngiam, Adam Coates, Abhik Lahiri, Bobby Prochnow and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Learning Deep Energy ModelsJiquan Ngiam, Zhenghao Chen, Pangwei Koh and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Multimodal Deep LearningJiquan Ngiam, Aditya Khosla, Mingyu Kim, Juhan Nam, Honglak Lee and Andrew Y. Ng in ICML 2011.On Random Weights and Unsupervised Feature LearningAndrew Saxe, Pangwei Koh, Zhenghao Chen, Maneesh Bhand, Bipin Suresh and Andrew Y. Ng in ICML 2011.Learning Hierarchical Spatio-Temporal Features for Action Recognition with Independent Subspace AnalysisQuoc V. Le, Will Zou, Serena Yeung and Andrew Y. Ng in CVPR 2011.An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature LearningAdam Coates, Honglak Lee and Andrew Ng in AISTATS 14, 2011.Learning Word Vectors for Sentiment AnalysisAndrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts in ACL 2011.A Low-cost Compliant 7-DOF Robotic ManipulatorMorgan Quigley, Alan Asbeck and Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Grasping with Application to an Autonomous Checkout RobotEllen Klingbeil, Deepak Drao, Blake Carpenter, Varun Ganapathi, Oussama Khatib, Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Autonomous Sign Reading for Semantic MappingCarl Case, Bipin Suresh, Adam Coates and Andrew Y. Ng in ICRA 2011.Learning Continuous Phrase Representations and Syntactic Parsing with Recursive Neural NetworksRichard Socher, Christopher Manning and Andrew Ng in NIPS 2010.A Probabilistic Model for Semantic Word VectorsAndrew Maas and Andrew Ng in NIPS 2010.Tiled Convolutional Neural NetworksQuoc V. Le, Jiquan Ngiam, Zhenghao Chen, Daniel Chia, Pangwei Koh and Andrew Y. Ng in NIPS 2010.Energy Disaggregation via Discriminative Sparse CodingJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in NIPS 2010.Autonomous Helicopter Aerobatics through Apprenticeship LearningPieter Abbeel, Adam Coates and Andrew Y. Ng in IJRR 2010.Autonomous Operation of Novel Elevators for Robot NavigationEllen Klingbeil, Blake Carpenter, Olga Russakovsky and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.Learning to Grasp Objects with Multiple Contact PointsQuoc Le, David Kamm and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.Multi-Camera Object Detection for RoboticsAdam Coates and Andrew Y. Ng in ICRA 2010.A Probabilistic Approach to Mixed Open-loop and Closed-loop Control, with Application to Extreme Autonomous DrivingJ. Zico Kolter, Christian Plagemann, David T. Jackson, Andrew Y. Ng and Sebastian Thrun in ICRA 2010.Grasping Novel Objects with Depth SegmentationDeepak Rao, Quoc V. Le, Thanathorn Phoka, Morgan Quigley, Attawith Sudsand and Andrew Y. Ng in IROS 2010.Low-cost Accelerometers for Robotic Manipulator PerceptionMorgan Quigley, Reuben Brewer, Sai P. Soundararaj, Vijay Pradeep, Quoc V. Le and Andrew Y. Ng in IROS 2010.A Steiner Tree Approach to Object DetectionOlga Russakovsky and Andrew Y. Ng in CVPR 2010.Measuring Invariances in Deep NetworksIan J. Goodfellow, Quoc V. Le, Andrew M. Saxe, Honglak Lee and Andrew Y. Ng in NIPS 2009.Unsupervised Feature Learning for Audio Classification Using Convolutional Deep Belief NetworksHonglak Lee, Yan Largman, Peter Pham and Andrew Y. Ng in NIPS 2009.Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical RepresentationsHonglak Lee, Roger Grosse, Rajesh Ranganath and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics ProcessorsRajat Raina, Anand Madhavan and Andrew Y. Ng in ICML 2009.A majorization-minimization algorithm for (multiple) hyperparameter learningChuan Sheng Foo, Chuong Do and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Regularization and Feature Selection in Least-Squares Temporal Difference LearningJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Near-Bayesian Exploration in Polynomial TimeJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICML 2009.Policy Search via the Signed DerivativeJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in RSS 2009.Joint Calibration of Multiple SensorsQuoc Le and Andrew Y. Ng in IROS 2009.Scalable Learning for Object Detection with GPU HardwareAdam Coates, Paul Baumstarck, Quoc Le, and Andrew Y. Ng in IROS 2009.Exponential Family Sparse Coding with Application to Self-taught LearningHonglak Lee, Rajat Raina, Alex Teichman and Andrew Y. Ng in IJCAI 2009.Apprenticeship Learning for Helicopter ControlAdam Coates, Pieter Abbeel and Andrew Y. Ng in Communications of the ACM, Volume 52, 2009.ROS: An Open-Source Robot Operating SystemMorgan Quigley, Brian Gerkey, Ken Conley, Josh Faust, Tully Foote, Jeremy Leibs, Eric Berger, Rob Wheeler, and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.High-Accuracy 3D Sensing for Mobile Manipulation: Improving Object Detection and Door OpeningMorgan Quigley, Siddharth Batra, Stephen Gould, Ellen Klingbeil, Quoc Le, Ashley Wellman and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Stereo Vision and Terrain Modeling for Quadruped RobotsJ. Zico Kolter, Youngjun Kim and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Task-Space Trajectories via Cubic Spline OptimizationJ. Zico Kolter and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Learning Sound Location from a Single MicrophoneAshutosh Saxena and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Learning 3-D Object Orientation from ImagesAshutosh Saxena, Justin Driemeyer and Andrew Y. Ng in ICRA 2009.Reactive Grasping Using Optical Proximity SensorsKaijen Hsiao, Paul Nangeroni, Manfred Huber, Ashutosh Saxena and Andrew Y. Ng in ICRA 2009。
吴恩达教授的水平肯定是要排在所有人之外的一档的,作为乔丹老先生的关门弟子,年纪...吴恩达 (Andrew Ng)，斯坦福计算机系的副教授，师从机器学习的大师级人物 Michael I. Jordan。同门师兄弟包括Zoubin Ghahramani, Tommi Jaakkola, Eric Xing, David Blei, 徒子徒孙遍布美国名校，他们这一大学派的主要研究和贡献集中在 统计机器学习（Statistical Machine Learning）和图模型(Probabilistic Graphical model),具体的比如 Spectral clustering, Nonparametric Bayesian Methods,Variational Methods等等。现在图模型和 Nonparametric Bayesian Methods 都是机器学习领域炙手可热的研究方向。Michael Jordan的研究很好的将统计和机器学习联系了起来，将Variational Methods发扬光大，他也还身兼统计系和计算机系教职。吴恩达的学术研究兴趣比较广，做的东西有比较理论的，但更多的是理论和应用的结合。他的一作主要集中在Spectral Clustering ,Unsupervised Learning 和增强式学习(reinforcement learning)，机器学习的很多方面都有涉及，比如feature selection， over-fitting，policy search。由于做reinforcement learning和unsupervised learning, 所以有很多项目是和机器人有关的,他也发起了ROS(Robot Operating System),一个开源的机器人操作系统，影响力很大。其他的参与的研究就很多了，Michael Jordan那一片的统计机器学习都有参与，在图模型领域也有很多非常优秀论文，比如自然语言处理(NLP)的神器Latent Dirchirelnt Allocation(LDA) 那篇论文他也有贡献。他现在的研究兴趣主要是深度学习(Deep Learning)，深度学习说白了就是死灰复燃的神经网络(Neural Network), 神经网络的一代鼻祖是多伦多大学的Geoffrey Hinton。 Geoffrey Hinton和吴恩达一起在Google搞深度学习 (Google Brain Project)，他们俩现在在这一块的论文很多，影响力很大。总体而言他是顶级的机器学习研究者，在斯坦福是tenured professor已经说明了这点，至于Lab Director，和学术无关，只要是教授都可以成立一个实验室自己当主任(Director)，不要把主任拿过来说事。更重要的是，他在学术圈内圈外知名度很高！除了师承之外，还有一个重要原因是他在斯坦福公开课里面主讲机器学习，讲的的确是非常好，在工程界非常受欢迎，后来和Daphne Koller (机器学习界的一姐和大牛，《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》一书的作者)一起成立了Coursera。吴恩达对慕课(MOOC)和Coursera的贡献我就不赘述了。另外吴恩达会说中文，出生于英国，高中毕业于新加坡的Raffles Insitution，本科毕业于卡耐基梅隆大学，硕士在麻省理工，博士毕业于伯克利，早年在香港和英国生活过。
顶尖水平吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人
这个医生水平很好。根据今日头条资料，潘红斌是主任中医师，1995年毕业于浙江中医学院中医系，从事内科临床工作10余年，2002年起师从国家级名中医胡斌，并成为省级名中医学术继承人，在省级杂志发表专业论文8篇，潘红斌医生不但医术精湛而闻名遐迩，而且医德高尚，非常和蔼慈祥，对病人的态度就像对待亲人般关心。擅长中西医结合治疗呼吸系统、消化系统、血液系统等多种恶性肿瘤性疾病，针对肺癌、胃癌、肠癌、食管癌、乳腺癌、恶性淋巴瘤等多种恶性肿瘤的术后调理、防止术后转移、复发、减轻放、化疗的毒副反应有显著疗效。
你是想问压裂后返排液有油气味是怎么回事吗？这个气味是由于压裂液和污染物质混合了。根据发表学术论文网资料显示，压裂返排液主要来源于压裂作业过程中从井筒回流至地面的压裂液以及开采初期的采出液。其中的主要成分包括注入地下的压裂液和地层中原有污染物质，所以会有油的气味。压裂返排液中不仅含有各种添加剂，还夹带大量甲醛、石油类、氯离子等物质。其污染物成分众多，若不经处理直接排放到外界环境中，很难自然降解，对环境造成严重污染，液体对环境影响主要体现在对水体和土壤影响两方面。
护理毕业论文范文如下：
范文一：
随着现代医学模式的转变，心理护理的作用日益受到重视。心理护理学作为一门实践性很强的应用学科，已得到普遍认可并广泛应用于临床护理实践。心理护理作为现代护理模式的重要组成，应贯彻临床护理全过程，遍及护理实践的每一个角落。做好心理护理，掌握、提高交流技巧，做好心理疏导。
论文关键词：心理护理育龄妇女语言。
语言作为人类最重要的交往工具，是信息传递最强有力的手段，它可以直接地及时地交流信息，沟通情感。但有时不恰当的语言表达，往往会产生误导，产生适得其反的作用。为了减轻紧张、焦虑情绪，在手术等候期间，患者可以借助优美、流畅的轻音乐，得到适当调整和放松。整个手术过程中患者有任何不适或需要，可随时向巡回护士提出。
掌握交流技巧，碰到患者提出的问题无法及时正确回答有时解释不当，会加重患者的心理负担。另有的护士则不善言辞，与育龄妇女交谈时总觉得无话可说。为了使大家掌握交流技巧，提高语言表达能力，平时晨会抓紧各方面知识训练，模拟心理问题，寻找最佳语言表达方式。掌握交流技巧，取得信任。在不断实践基础上，不断完善。
常年以来，心理护理问题在我们指导站非常普遍而且十分突出，应引起医务人员、育龄妇女、家属、亲友和社会的足够关注。正确对待和认真解决心理问题，并尝试从各自的角度，调动育龄妇女的积极心理因素，防止不良心理反应的发生，营造和谐的诊疗心理环境，向有利于康复的方向发展，为构建和谐社会和睦家庭、共享健康快乐的美好人生贡献爱心和力量。
育龄妇女到我们指导站，我们护理人员应当做到热情地接诊，亲切而又耐心地询问，悉心体贴关怀周到，建立良好的关系，使育龄妇女感到医护人员可信，医护人员可以让她们信任和放心，同时对育龄妇女来说又是在精神上得到支持、鼓舞和依靠的力量，使育龄妇女感到放心，从而获得安全感
计划生育四项手术后遗症患者随着病情变化，有时高兴、有时悲伤、有时满意、有时失望；紧张焦虑、忧愁、愤懑、急躁、烦闷等消极情绪也经常出现。有些后遗症患者，由于长期的疾病折磨，人的性格也会发生变化，比如以往那种兴高采烈、生机勃勃的形象不见了，代之以动作迟缓、情感脆弱、谨小慎微、被动依赖、敏感多疑，处处以自我为中心等表现。
这些后遗症患者会过分关注自己的机体感受，过分计较病情变化，一旦受到消极暗示，就迅速出现抑郁心境，有时还可产生悲观厌世之感。为了减少四项手术后遗症，我们护士必须做到态度和蔼、语言亲切、医疗操作技术要娴熟、工作作风要严谨，使她们取得对我们的信赖。
在日常护理中，要加强基础护理、心理护理、给予她们更多的安慰和鼓励，使她们在良好的心理配合下，接受手术。另外，幽雅的环境、舒适的治疗条件，也能减少生理和心理上的不适感觉。因此，为她们创造一个和谐、舒适、安全、安静的环境就显得非常必要。
1、四项手术、术前的心理与心理护理。
无论手术何等重要，也不论手术大小，对育龄妇女都是较强的紧张刺激。如果意识到了这种紧张刺激，就会通过交感神经系统的作用，增加肾上腺素和去甲肾上腺素的分泌，引起血压升高、心率加快有的临上手术台时还可出现四肢发凉、发抖、意识域狭窄，对手术环境和器械等异常敏感，甚至出现病理心理活动（如：心情紧张就有可能出现人流综合征）。
因此，术前的心理护理具有极为重要的意义，为此应当进行术前心理咨询。咨询应由专业的医生和护士进行，耐心听取患者的意见和要求，向家属详细说明手术经过，阐明绝育手术是很小的手术，尤其要对手术的安全性做好充分的说明，决不能向患者强调什么千分之一的危险性。
专业性和权威性的咨询对患者获得安全感极为重要，还要依据不同的育龄妇女用恰当的语言交代术中必须承受的痛苦。输卵管结扎术是在局麻下做的下腹部手术，就应告诉育龄妇女术中牵拉脏器时会感到不适和疼痛，届时应有思想准备，并行深呼吸，努力放松，可以减轻疼痛等。另据研究报道，术前焦虑程度对手术效果及预后恢复的快慢也有很大的影响。
资料表明：有轻度焦虑者，效果较好；严重焦虑者，预后不佳；而无焦虑者效果往往更差。这是因为，无焦虑的患者由于对医生或手术过度依赖，过分放心，对生理上带来的不可避免的痛苦缺乏应有的心理准备。另有手术的环境和气氛也极为重要，所以手术室一定要整齐清洁，床单无血迹、手术器械要掩蔽。
一个手术室内最好只摆一张手术台，不宜几个手术台并排摆列，以免产生消极暗示。手术室医生和护士的举止言谈也十分重要，因为他们一进手术室就失去了对自己的主宰，一切痛苦大小甚至包括生命如何，全都由医生和护士掌握了。所以，医生和护士都应端庄大方、态度和蔼、言语亲切、使患者产生安全感。
术中医生、护士都应时刻注意患者的情绪变化，如患者心理过度紧张时应及时给予安慰。器械护士必须手疾眼快地配合手术，医生之间要全神贯注、紧密合作，以减轻患者的痛苦。手术室内不应闲谈嬉笑，也不要窃窃私语，应尽量减少、减轻手术器械的碰击声，避免给患者的一切不良刺激。在术中一旦发现病情变化或发生意外，医护人员要沉着冷静，不可惊惶失措。
2、四项手术、术后的心理与心理护理。
育龄妇女经过手术，这时她们渴望知道自己的真实情况和手术效果。医生护士应以亲切和蔼的语言及时告知手术效果，进行安慰和鼓励，告诉她们手术进行得很顺利，只要忍受几天痛苦，在正确的医疗护理下，很快就能恢复健康了。这时可能产生新的疑虑，怕伤口裂开，发生意外（因为现在的输卵管结扎手术外层皮肤不缝合）。
这时就要告知如何适当进行活动、注意事项及健康指导，让她们听喜欢的音乐等。同时医生和护士应当传达有利的信息，给予鼓励和支持帮助育龄妇女克服抑郁反应。个别育龄妇女术后平静下来之后，会出现一些抑郁反应，主要表现有：不愿说话、不愿活动、食欲不振及睡眠不佳等状况。
患者的这种心理状态如不及时地排解和调整必将影响其及时下床活动，而不能尽早下床活动将会影响呼吸系统、循环系统及消化系统等功能，容易产生营养不良、静脉血栓或继发感染等。所以要努力帮助这些育龄妇女解决抑郁情绪。要准确地分析其性格、气质和心理特点，注意她们不多的言语涵义，主动关心和体贴她们。
3、体会。
为了减少四项手术后遗症，我们护士要严格遵守诊疗和护理操作规程，还应根据不同服务对象应用不同的心理疗法，积极做好心理护理工作，常言道“言为心声”，语言是人与人进行情感交流最直接的方式，作为护理人员，应该充分利用语言，把一片爱心传递给育龄妇女，根据其心理问题逐一认真、正确的解释指导，从而获得理解和信任，解除或减轻术前焦虑情绪。
保证手术顺利进行，充分体现“一切以育龄妇女为中心”的工作宗旨，符合和谐社会的需要，也是现代医学模式的需要。通过我们的努力余杭区四项后遗症患者逐年减少，3年（2006、2007、2008年）未增加一例。
范文二：
摘要：儿科在医院是一个比较特殊的科室，儿科护士更需要有精湛的技术和良好的业务能力和职业素养，甚至有时要充当妈妈的角色，但是目前很多医院儿科护理人员面对着各种护理理由，影响到这个职业的健康发展。
作为护理人员如何更好的提高自己水平，获得医院和患儿家长的认可，是我们平时工作过程中的一个重要环节，本文就儿科护士在护理中存在的理由及一些策略展开论述
关键词：儿科护理，理由，策略。
儿科护理工作有别于其他科室护理，具有特殊性。患儿身体处于生长阶段，没有发育完全，儿童一旦生病来势猛、起病快、变化无常且部分儿童对自身疾病疼痛无法准确表达，护士如果操作错误，将很难及时准确处理，使得护士在工作中产生了多种压力，主要表现在以下几个方面。
1、患儿家属沟通不彻底及责任心不强带来的压力。
目前，医院护理人员工作量较大，处于超负荷工作状态。护士跟患儿家属沟通次数较少，有些护士本身存在沟通技巧、语言等方面的理由，会让患者家属产生很多误会，产生很多不理解，对护士的信任度降低，会引起护患矛盾。
护理人员长期从事护理工作，且部分护士缺乏小儿疾病相关的知识，久而久之会形成职业疲劳感服务意识，工作积极性，主动性都会降低，缺乏热情，语气生硬，无法和蔼可亲的跟患者家属沟通，不能及时将患儿病情跟家长表达清楚，对家长的提问解答不耐心，导致家属与护士对立，容易产生矛盾、纠纷。
2、护士职业素养及技术水平差异。
护士对患儿的个体差异不是很了解，且技术不娴熟，导致意见不统一，造成个人压力增加，比如护士需要对患儿进行采血或者输液操作时，有时不能准确找到部位，需要多次才能找准部位，患儿家长面对这些往往会投诉护士，导致护士工作下降，也有部分护士在多次被投诉后，选择离岗或者调离儿科护理。
另外，儿科护士一般都比较年轻，年轻导致他们经验不够丰富，敏感性不强，预见性不够，处理能力跟不上。鉴于以上情况，护士职业素养和技术水平的差异也是儿科护理中护士面对的主要理由。
3、心理、工作环境、职业风险带来的理由。
儿科护理专业性要求比较高，要求护士能在不断的学习中提高自己，加上护士考试繁多，需要花费比较多的时间和精力参加各种考试，平日工作又比较紧张，患儿的病情复杂多变，用药也要注意讲究输液时的速度和用药量都要制约得较好，精神压力、工作压力、考试压力、家庭压力导致护士身心疲劳带来了较大的心理压力。
儿科护理最大的环境压力来自于患儿的噪声污染，患儿容易哭闹，且患儿的哭闹具有“传染性！有时甚至无法制约，噪音刺激会增加护理人员的压力。目前，医院都在不断发展，护士的增长速度赶不上床位变化的数量，长期超时工作，使护士职业疾病不断上升
小儿在护理过程中容不得半点的疏忽，否则极易造成患儿的健康和生命受到威胁。儿童心智不健全，他们调皮，好动，沟通能力不强，在护理过程中容易发生走失、输液时容易露液，甚至有从病床坠落的情况发生，护士们会因为这些疏忽导致家长的投诉或被追究法律责任。
儿科护理存在如此多的理由，护士们承担了较大的责任和压力，这就要求护士人员能从多方面转变自己，转变自己，降低风险，改善护患关系，针对这些理由，本人总结了多年的工作经验，总结出以下策略：
1、创造良好和谐的工作环境。
医院良好的工作制度和工作氛围能激发护理人员的工作热情，放松身心。护理人员可以定期组织-些娱乐活动，积极参加一些体育锻炼，比如登山、羽毛球、乒乓球活动等等。定期参加一些讲座，调整自己的心理、改善自己的沟通能力。
医院能给护理人员一个合适的渠道发泄自己的情绪和压力。医院管理人员要定期听取护理人员的心声，了解当前护士最需要解决的理由，形成良好的疏通渠道，让他们保持一种工作，在释放压力的同时，提高自己水平，也有利于护理质量的提高
2、提高专业水平、提升责任心。
护士专业水平和业务能力的提高，能增加护理的自信心，医院可以让年轻护理人员定期参加技能竞赛、技术练兵等活动，多方式提高护士业务水平。比如儿科穿刺技术要求较高，平时需让护理人员刻苦练习，苦练基本功。
护士对儿童输液、打针等都要“一锤定音”，在苦练基本功的同时还要培养护士强硬的心理素质，护理人员在对患儿扎针时会产生紧张、畏惧、缺乏自信的心理，这要求护理人员树立自信心，保持冷静，精力集中，沉着冷静，“一针见血”，发挥最佳水平
护理人员责任心好坏是护理工作好坏的重要前提，护士对患儿护理要高度负责，态度要严谨，遵守各项操作规程和制度。要能做到经常巡视房间，掌握患儿的病情状态，及时发现理由，并能预判病情的发展，儿科护理不能出现半点闪失，一定要严于律己，才能最大程度避开医护事故的发生。
3、良好的沟通能力、合理的工作强度。
患儿一般年龄较小，无法完整表达自己的需求。护士面对患儿时要有良好的服务态度，护士有时需要用温柔的肢体语言来表达对患儿的关心。在病房巡视时，要用慈祥的眼神注意每个患儿，让患儿在医院能感到“护士阿姨很关心我”，在跟患儿交流时，要面带微笑，声音轻柔，这样有利于放松患儿心情，推动病情快速恢复。
在与患儿家属沟通时，要善于换位深思，准确表达患儿的病情状态，照顾时注意事项，用药方式、策略，增加家长对护士的信任感，建立良好的关系。
儿科护理的特殊性，护士不能超负荷工作，要求医院对儿科护士的人数要配备充足，护士长要合理搭配，每个班次要安排有较长年资的儿科护士，根据患儿数量，操作难易程度调整岗位职责，实行弹性班制，减轻护士工作压力。
4、提高自我保护意识、提高社会关注度。
在儿科临床护理中，护士既要有丰富的医护知识，还要有一定的法律知识。法律既能约束自己的行为，也能约束家长的行为。随着公民法律意识的增强，在日常护理过程中，如果患儿或家属认为个人权益受到侵害时，他们会拿起法律武器来投诉护理人员，并会依照法律程序来处理各种矛盾和纠纷。
这就要求护士要具备一定的法律知识，学法、懂法、守法。在护理过程中，严格遵守护理程序，护理患儿是一个严肃的过程，依法护理，才能让法律很好的保护好护理人员。
护士是白衣天使，护士应该得到社会和医院的关爱。医院的各项政策要能想护士倾斜，增加护士学习机会，提高护士劳动酬劳，增加加班补助等。特殊节日能给护士发放一些慰问品，护理人员也可以通过媒介宣传护理工作的重要性，让社会更多的去了解护士工作，提高护士的社会地位，重视护士劳动价值。
范文三：
摘要：胃肠外科围术期护理质量的好坏是决定胃肠外科患者治疗的关键，本文为了研究胃肠外科围术期护理质量的制约，我院成立护理质量制约小组，阅读大量的相关书籍及相关文献，以确立的各项护理评价指标为依据，在术前制定护理质量各方面的标准，术中对患者的病情及时进行登记监督，术后运用多种手段减少并发症的发生。
对胃肠外科围术期护理质量的制约可以降低护理并发症的发生率，避开护理差错和护理事故的发生，增加治疗的成功率，同时还有利于推动科室护理质量的持续改善。
关键词：胃肠外科，围术期，护理质量，制约。
胃肠外科目前是医院的一大科室，该科室病人的手术难度大，风险大，术后并发症也比较多，因此在围手术期的护理质量制约和管理作用极其重大。围术期护理的重要性也决定了医院对护士的要求较高，护士必须要有丰富的专科护理知识及扎实的基本功才能胜任。
在胃手术期护理人员要做好护理质量制约工作，护理质量制约工作是护理质量管理的重要职能之一，"它能及时纠正护理工作偏差，同时是有目的的管理行为，贯穿护理质量管理的全过程，为实现目标服务。本文对肠胃外科围术期护理质量的制约进行了研究，现总结如下：
1、术前制定基础性护理质量各方面的标准。
术前基础性护理质量标准的制定能够为护士的护理工作的基础，是护理质量制约的依据，对于他们具体工作的开展有着良好的指导作用。
标准的制定要符合当前医院护理质量评价指标和省、市卫生部门下发的有关标准，要体现以病人为中心的指导思想，同时标准要便于操作和考核，要随时间和工作的深入发展及时补充、修改和完善，科学合理、切实可行的质量标准是护理质量制约成功的关键。
基础护理作为全部护理过程中的一个必要环节，是患者在治疗时不可或缺的一个部分，同时也是整个护理质量评判的首要标准。胃肠患者在住院治疗时，全程都会需要基础性质的护理，如每天对病房开窗通风换气，并定时对室内空气进行消毒，减少病房内探视人员的流动，严格按照无菌操作执行，床头柜，床档及地面用消毒液定时擦洗，以防院内感染。
患者使用的一些仪器要注竟实时观测并调试，同时还要关注患者自身的清洁情况和自理情况等。根据患者的具体情况制定健康教育计划并加以实施，向患者讲解手术过程及相关信息，使他们有所了解，积极配合治疗。
训练患者进行咳嗽、深呼吸、床上排便的策略等，还应根据患者的爱好、家庭背景、生活习惯等与患者多沟通，及时掌握患者的心理特点，并对患者多加关怀和照顾，使他们感到温暖，消除恐惧心理，从而正确配合医生护士治疗和护理。总之基础性质的护理质量关乎护士工作是否符合其就业标准，是护士工作过程中的一项最为重要的内容
2、术中对患者的病情及时进行登记监督。
手术过程中的护理工作是手术前工作的连续，在整个手术过程中更应该具备专业素质身体素质和心理承受能力包括手术过程中配合医生的手术工作，对于接受手术的患者的情况进行及时反馈，调试好各种仪器，这些都对手术后患者的恢复治疗有着重要的作用手术中的护理工作由专门负责手术室工作的护士进行有些患者的病情比较严重，因此手术需要的时间较长。
而稍有不慎，就会出现一些并发的情况这些都要求护士注意力高度集中，保证手术的顺利进行。同时，在手术过程中对于患者的一些实际情况的反馈也有助于推动患者手术后护理的进行因此，在手术过程中需要建立一系列的质量检查以及登记制度具体需要记录的部分有患者的姓名，参加的手术名称，在手术过程中出现的各种突发情况等。
这些记录应该由专人负责并进行保管，各个科室也需要定期进行一些检查，就其中的情况进行整理这些都有助于提高护士对于工作的责任心，为术后工作的合理展开提供基础。
3、术后运用多种手段减少并发症的发生。
胃肠外科病人围术期往往需要经过手术室、术后监护室等科室间或科室内各个班次的交接，在这些转运和交接过程中如果病情交接不清或对前期病情不了解就会导致护理差错或护理纠纷。
要严格执行交接班制度，做好床头交接班。术毕返回病房要向手术室护士了解术中有无特殊病情变化、静脉通路液体种类、液体有无渗漏、皮肤有无受压、各种引流管有无脱落及是否通畅。指导患者早期活动，术后每2h协助翻身1次，根据病情逐步下床活动以防止发生下肢静脉血栓、肠粘连等并发症。
术后3d内是胃肠外科病人较易发生并发症的阶段，每个班次一定要把病人病情异常的情况交接清楚，以便重点观察，防止并发症的发生
按医嘱及早使用抗生素，积极预防感染。胃肠外科患者由于受到胃管的机械刺激，呼吸道黏膜腺体分泌增加，呼吸功能下降，易出现并发症，因此术后对呼吸道的护理质量制约非常重要的，术后常规雾化吸入，翻身拍背并嘱患者进行有效咳嗽，利于痰液松动咳出。对痰液黏稠不易咳者，于术后4h常规超声雾化吸入。
日常护理中要求护士了解每个病人可能发生的护理并发症如肺部感染、口腔感染、烫伤、压疮、坠床、液体渗出引起组织坏死等，并要掌握这些并发症的预防措施。
4、结语。
对胃肠外科患者在术前制定护理质量各方面的标准，术中对患者的病情及时进行登记监督，术后运用多种手段减少并发症的发生。对胃肠外科围术期护理质量的制约可以降低护理并发症的发生率，避开护理差错和护理事故的发生，增加治疗的成功率，同时还有利于推动科室护理质量的持续改善。
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