深度调剖个性化优选及试验效果[论文]

剖宫产产后护理中实施个性化护理的效果观察目的：探讨剖宫产产后护理中实施个性化护理的临床效果。

方法：随机选取于我院分娩的52例产妇，所有产妇均采取剖宫产术分娩，对所有产后产妇均实施个性化护理，如加强产前检查、完善护理服务制度、对第一、二、三产程中出现的并发症进行干预处理、留院观察、密切观察产妇的生命体征、综合评估产妇的心理状态、向产妇进行健康宣传。

结果：52例产妇在产后护理过程中产后大出血有3例，占5.77%，经缩宫素治疗后明显好转；切口感染有4例，占7.69%，经抗生素治疗后痊愈；护理完全依从28例，占53.85%；护理部分依从17例，占32.69%；护理不依从7例，占13.46%；护理非常满意19例，占36.54；一般满意29例，占55.77；不满意4例，占7.69%。

结论：个性化护理可显著提高剖宫产产后的护理水平，对于预防剖宫产产后并发症发生具有显著的临床效果。

标签：剖宫产；产后护理；个性化护理近年来，剖宫产术的临床效果及安全性显著提高，已成为治疗产道分娩难产、高危妊娠分娩及消除分娩并发症的主要方式。

为进一步提高剖宫产产后产妇的机体恢复水平及预防并发症发生，本研究将探讨剖宫产产后护理中实施个性化护理的临床效果；现报道如下：1 资料与方法1.1 研究资料选取在2013年8月-2014年8月期间于我院分娩的52例产妇，所有产妇均满足诊断标准；年龄范围22.3～32.9岁，平均年龄（28.4±3.2）岁；孕龄36.5-42.6周，平均孕龄（39.1±1.7）周；初产妇36例、经产妇14例；单胎妊娠47例、双胞妊娠3例。

1.2研究方法对所有产后产妇均实施个性化护理，如加强产前检查、完善护理服务制度、对第一、二、三产程中出现的并发症进行干预处理、留院观察、密切观察产妇的生命体征、综合评估产妇的心理状态、向产妇进行健康宣传；具体如下：①加强产前检查，对可能造成的产后出血及难产的危险因素采取措施进行消除；②完善护理服务制度，加强对护理人员的管理及培训，主要针对对产后出血的危险因素分析、产后出血的应急处理、子宫收缩强度的观察及胎盘的剥离情况分析；③对第一、二、三产程中出现的并发症进行干预处理，避免并发症潜伏而造成分娩后期阴道病理性出血；④产妇分娩后进行留院观察，动态监测患者的体温、心率、呼吸频率及血压进行监测，定时对患者进行血常规检查；⑤密切观察产妇的宫底高度及收缩强度，了解阴道的出血量及性状；⑥根据产妇的情绪及行为表现，了解产妇的心理诉求及存在的疑虑，综合评估产妇的心理状态，积极疏导产妇紧张等应激性心理；⑦向产妇进行健康宣传，提高产妇对分娩安全常识的认识程度及自我护理能力。

个性化护理在剖宫产产后护理中的实施效果观察【摘要】目的：探讨剖宫产产妇的个性化护理措施及其产后恢复效果。

方法：选取我院妇产科2016年4月~2017年2月期间收治的108例剖宫产术产妇作为研究对象，将其随机分为观察组（个性化护理）和对照组（常规护理）各54例，比较两组产妇的产后恢复效果。

结果：与对照组相比，观察组产妇的产后并发症发生率（3.70%＜12.96%）、疼痛VAS评分[（2.12±0.84 ）分＜（3.74±1.35）分]、SAS评分[（39.95±2.84）分＜（49.62±4.29）分]以及SDS评分[（38.62±2.52）分＜（51.76±3.75）分]相对更低（P ＜0.05），其对于护理的满意程度（96.30%＞81.48%）相对更高（P＜0.05）。

结论：剖宫产产后的个性化护理对于产妇的产后恢复有着积极的促进作用。

【关键词】个性化护理；剖宫产；产后护理剖宫产术是一种助产方式，帮助自然分娩困难产妇安全、顺利的生产。

随着剖宫产手术技术水平的提升，其安全性和可靠性得到进一步保障，得到越来越多孕产妇的信赖和认可，成为分娩方式的重要选择。

而在剖宫产产妇的产后恢复期间，有效防控疼痛和并发症等风险因素的同时，还应考虑产妇对于产后恢复的实际需要，给予其更多的理解和尊重，制定个性化的护理方案[1]。

本研究选取我院妇产科2016年4月~2017年2月期间收治的108例剖宫产术产妇作为研究对象，探讨其产后恢复期间的个性化护理措施以及实施效果，现报告如下。

1资料1.一般资料本组研究对象为我院妇产科2016年4月~2017年2月期间收治的108例剖宫产术产妇，分别接受个性化护理（54例）和常规护理（54例），行分组对照研究，前者为观察组，后者为对照组。

观察组产妇最高龄39岁，最低龄21岁，平均年龄（27.6±2.6）岁。

对照组产妇最高龄38岁，最低龄22岁，平均年龄（28.0±3.2）岁。

深度调剖个性化优选及试验效果【摘要】本文针对X区块油藏条件、地质特征和开发特点，优选出适合X 油田的最佳调剖剂为铬离子调剖剂；同时根据调剖试验井组的视吸水指数、含水饱和度、调剖井组含水等情况，结合调剖井的注入剖面资料和调剖层的连通油井数及方向及注入的层段相对吸液量及调剖的层位，优化设计了调剖厚度、调剖半径及注入方式；经现场试验，取得较好效果。

【关键词】深度调剖聚合物凝胶调剖剂1 调剖目的层现状调剖目的层分别发育内前缘相砂体，分流平原相砂体，发育厚度大，连续性好，井网对砂体的控制程度也较高。

1.1 油层连通状况试验区油井以两向和多向连通为主，砂岩连通厚度比例为98.26%，有效连通厚度比例为99.61%，试验区砂岩水驱控制程度达到99.55%，有效水驱控制程度达到99.87%。

目的层以多向连通为主，连通砂岩厚度比例为92.87%，有效厚度连通比例为94%，砂岩和水驱控制程度都达到100%。

1.2 油层动用状况统计该井区及周围水井同位素吸水剖面资料，目的层在停注前吸水层数比例为92.31%，有效厚度吸水比例为100%。

目的层动用好。

其中三口调剖井同位素吸水资料显示，目的层相对吸水量为33.5%～75.5%，较高，并且层内高渗透层段单层突进现象严重，从周围连通油井目的层段补孔结果显示含水均在95%左右。

通过上述分析说明，所选调剖目的层整体动用好，存在单层突进现象，水驱调整难度大，即使通过停注、周期注水等方法仍然不能起到提高原油采收率的目的（如表1）。

2 调剖方案设计2.1 有机铬调剖剂的配方优化铬离子调剖剂以聚合物、交联剂、高效稳定剂组成，三种主要成份的浓度可调。

室内实验采用现场污水、中分聚合物、有机铬交联剂对铬离子调剖剂进行了评价，研究表明聚交比、稳定剂、聚合物浓度对凝胶强度均有较大影响，根据实验结果确定了适宜的调剖剂配方，综合考虑聚合物凝胶的成胶强度和化学剂成本，调剖配方中选定主段塞聚合物浓度为1800mg/L，前置段塞和封口段塞聚合物浓度为2000mg/L。

白153区分层注水调剖试验及效果分析【摘要】白153区作为华庆油田典型的超低渗透油藏，存在油层小层多的特点，为了提高水驱动用程度采取精细分层注水工艺，改工艺克服了油层小层多，注采不对应、不均匀的缺点；随着油田的不断开发，水淹井不断增多，为了提高采收率，就需要对水淹井进行治理，在对水淹井进行治理的各种措施中，调剖工艺无疑是其中的优选。

而该区目前绝大部分是分层注水井，如果采用合注调剖工艺管注的话就需要进行检串、放喷等，耗费时间长，造成地层能量的流失、环境保护等问题。

为此，在该区选取了1口分层注水井进行调剖。

【关键词】调剖工艺管柱施工1 具体试验情况如下1.1 选取注水井井号：关132-151井1.2 水井生产情况该井是华庆油田白153区的一口注水井，2008年11月完井。

2008年12月射孔长631：2191.0-2199.0m、2203.0-2206.0m，2009年1月投注，初期日注水15m3，油压7.5mpa，套压7.2mpa，目前日注水25 m3，油压13.0mpa，套压12.8mpa（表1）。

1.3 对应油井生产状况该水井周围对应9口油井，其各井的生产情况如下表2所示：从上表2中可以看出，该井周围有3口高含水井。

1.4 施工参数设计（1）注入压力：小于地层破裂压力0.8倍。

（2）堵剂注入速度：2-6m3/h，实际速度4 m3/h；（3）堵剂用量：堵剂用量由v=πr2hф（1-sor）得到，处理半径取25米，调剖层厚度12.9米，平均孔隙度11.76%，剩余油饱和度取40%。

v=3.14×252×12.9×11.76%×（1-40%）≈1800m3。

本次调剖剂的用量设计为1800m3。

2 施工情况图1？关132-151井压力随注入量变化曲线本次施工共八段段塞对不同窜流通道进行封堵：2.1 预处理段塞30m3聚合物浓度0.2%，对井筒进行保护。

2.2 第一段塞500m3水驱流向改变剂（粒径3-5mm）对大孔道、裂缝进行填堵；从曲线上看，压力上升明显，填堵效果显著；2.3 第二段塞100m3低强度堵剂对裂缝+孔隙窜流通道进行封堵，防止后续堵剂窜入油井，提高近井地带的压力；从曲线上看，压力有所降低，效果较差；2.4 第三段塞100 m3多功能强凝胶封堵微裂缝、大孔道或高渗透层带，同时驱替孔隙中的剩余油，提高远井地带的压力；从曲线上看，压力有所回升，有一定效果；2.5 第四段塞400m3水驱流向改变剂（粒径1-3mm）对大孔道、裂缝进行填堵；从曲线上看，压力上升，有一定效果；2.6 第五段塞100m3低强度堵剂对裂缝+孔隙窜流通道进行封堵，防止后续堵剂窜入油井，提高近井地带的压力；曲线上看，压力下降，效果较差；2.7 第六段塞100 m3多功能强凝胶封堵微裂缝、大孔道或高渗透层带，同时驱替孔隙中的剩余油，提高远井地带的压力；曲线上看，压力上升，有一定效果；2.8 第七段塞400m3弱凝胶进一步对裂缝和孔隙进行充填，迫使注水水流改向，驱替孔隙中的剩余油，同时提高远井地带的堵剂对孔隙的充满程度；曲线上看，压力上升，有一定效果；2.9 第八段塞100m3高强度堵剂封堵近井地带裂缝，减弱后续注水对封堵段塞冲刷，延长调剖有效期。

临床医学论文个性化护理对剖宫产术后患者身心健康恢复的影响[摘要] 目的探讨个性化护理干预对剖宫产术后患者身心健康恢复的影响。

方法选取20xx年10月―20xx年6月期间于该院行剖宫产术的患者184例，随机分为观察组〔92例〕和对照组〔92例〕，对照组患者给予常规根底护理，观察组患者在此根底上实行个体化舒适护理，观察比拟两组患者术后排气时间、拔管后自主排尿时间、下床活动时间、母乳喂养成功率、护理满意度、疼痛情况及抑郁程度。

结果观察组患者术后排气时间、拔管后自主排尿时间及下床活动时间明显短于对照组，母乳喂养成功率及护理满意度明显高于对照组，疼痛及抑郁程度明显轻于对照组，差异具有统计学意义〔P[中图分类号] R47 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742〔20xx年来，剖宫产率呈上升趋势，而剖宫产分娩的患者因手术对身体造成一定的创伤，且麻醉作用消失后疼痛感强烈，担忧术后身体康复、婴儿健康等，不同程度地影响着产妇的康复。

因此，做好剖宫产患者的健康教育及心理护理对产妇术后的身心健康恢复尤为重要。

个性化舒适护理是一种整体的、创造性的有效护理模式，强调在整个过程中给予患者最舒适的护理，使患者在生理、心理、社会、灵魂上到达最愉快的状态，缩短、降低其不愉快的程度[1]。

目前，该院采用个性化舒适护理与常规根底护理相结合的护理方式，针对患者在术后排气、排尿、早期活动，哺乳、疼痛、心理等不适问题，采取针对性的舒适护理措施，促进了身心健康的恢复，取得了较为满意的效果。

现报道如下。

1 资料与方法1.1 一般资料选取于该院行剖宫产术的患者184例，随机分为观察组和对照组。

观察组92例，平均年龄为〔25.74±3.92〕岁，平均孕周为〔39.03±1.52〕周，平均产次为〔1.20±0.87〕次，其中初产妇67例，经产妇25例。

对照组92例，平均年龄为〔26.64±4.24〕岁，平均孕周为〔39.43±1.12〕周，平均产次为〔1.17±0.65〕次，其中初产妇70例，经产妇22例。

基于深度学习的个性化推荐系统研究与设计个性化推荐系统是当前互联网应用中的重要组成部分。

随着互联网的不断发展和用户数量的不断增加，用户面临着大量的信息和产品选择，很难找到自己真正感兴趣的内容。

个性化推荐系统的出现，为用户提供了一个便捷的方式来获取个性化的、与自己兴趣相关的信息。

本文将基于深度学习的个性化推荐系统进行研究与设计。

将主要围绕推荐系统的原理、深度学习的应用、数据处理和模型设计等方面进行探讨。

首先，我们对推荐系统的原理进行分析和介绍。

推荐系统是通过收集用户的历史行为数据，如点击、购买、评分等，对用户进行建模，然后根据用户的模型和产品的相关信息，计算出用户对某个产品的喜好程度，最终将潜在的感兴趣产品推荐给用户。

推荐系统主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两类。

基于内容的推荐系统根据用户的历史行为和内容信息来进行推荐，而协同过滤推荐则是根据用户与其他用户的相似性来进行推荐。

其次，我们将探讨深度学习在个性化推荐系统中的应用。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，其通过多层神经网络模型来学习数据的抽象特征表示。

深度学习在推荐系统中的应用主要体现在模型表达能力和特征学习方面。

深度学习可以提取出更高层次、更具代表性的特征，并且能够自动学习用户的模式和兴趣。

然后，我们将介绍个性化推荐系统进行数据处理的重要性。

个性化推荐系统需要收集大量的用户行为数据，并对数据进行预处理和特征选择，以提取出有价值的特征信息。

数据处理的过程中需要考虑数据的稀疏性和噪声问题，并通过一定的方法进行处理，以提高推荐系统的准确性和效果。

最后，我们将设计基于深度学习的个性化推荐系统模型。

模型设计是个性化推荐系统中的核心问题，其目标是通过合适的模型来准确预测用户的兴趣。

基于深度学习的模型设计可以借助多层神经网络来表示用户和商品，并通过学习用户和商品之间的联系来进行推荐。

同时，模型设计中还需要考虑模型的可解释性和效率性，以满足实际应用的需求。

个性化推荐算法研究及优化随着互联网的普及和信息爆炸式增长，用户面临着日益增加的信息选择困难。

在这种背景下，个性化推荐算法成为了解决用户信息过载问题的重要手段。

个性化推荐算法能够根据用户过去的行为和偏好，为用户提供与其兴趣相关的信息，以帮助用户更快、更准确地找到自己所需的内容。

本文将探讨个性化推荐算法的研究现状，并对其进行优化的方法进行分析。

一、个性化推荐算法的研究现状目前，个性化推荐算法主要分为基于内容的推荐算法、协同过滤算法和混合推荐算法三大类。

1. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是根据用户的历史行为和所浏览的内容属性来进行推荐的。

这种算法能够根据用户的兴趣和行为模式，为用户推荐类似的内容。

然而，基于内容的推荐算法存在着内容相似性较高、缺乏考虑用户需求变化等问题。

2. 协同过滤算法协同过滤算法是基于用户之间的共同兴趣来进行推荐的。

这种算法通过分析用户的行为数据，找到与其具有相同兴趣爱好的其他用户，以此来给用户推荐内容。

然而，协同过滤算法存在着冷启动问题和数据稀疏性的挑战。

3. 混合推荐算法为了解决个性化推荐算法的不足之处，研究者们提出了混合推荐算法。

混合推荐算法综合了基于内容的推荐算法和协同过滤算法的优点，通过结合多个推荐算法来提高推荐的精确度和覆盖率。

混合推荐算法可以根据不同的场景选择合适的推荐算法进行组合，从而更好地适应用户的需求。

二、个性化推荐算法的优化方法1. 特征选择与提取个性化推荐算法中的特征选择和提取是重要的一环。

可以利用用户的历史行为信息和内容属性来提取特征，如用户的点击率、购买记录等，以及内容的标签、分类等属性。

通过对这些特征进行选择和提取，可以更准确地描述用户的兴趣和需求。

2. 数据预处理和清洗数据预处理和清洗是优化个性化推荐算法的一项重要工作。

由于用户行为数据通常存在噪声和异常值，对数据进行预处理和清洗可以提高算法的准确性和稳定性。

可以通过处理缺失值、异常值和重复值等方式来清洗数据，以保证算法的有效性。

基于深度学习的个性化推荐算法优化研究个性化推荐是指根据用户的个人偏好和行为习惯，为其推荐符合其兴趣和需求的信息、产品或服务。

随着互联网的迅猛发展和海量数据的出现，个性化推荐算法越来越受到重视。

目前，深度学习作为一种强大的模式识别和表示学习方法，已经在个性化推荐领域取得了显著的成果。

本篇文章将围绕基于深度学习的个性化推荐算法进行优化的研究进行探讨。

首先，我们需要了解什么是深度学习。

深度学习是一种模仿人脑神经网络的计算方法，其核心思想是通过多层次的神经元来进行数据处理和特征提取。

深度学习的一个重要特点是对大规模数据的处理能力，尤其适用于处理复杂的非线性问题。

在基于深度学习的个性化推荐算法中，通常采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来进行推荐。

CNN主要用于提取用户和物品的特征，RNN则用于将用户的历史行为建模。

首先，针对推荐系统中的冷启动问题，即对于新用户和新物品如何进行推荐的问题，我们可以利用深度学习的方法进行解决。

传统的推荐算法通常无法对新用户进行准确的个性化推荐，但是基于深度学习的算法可以通过将用户的个人信息和社交网络数据等信息加入到神经网络中进行学习与训练，从而得到更准确的推荐结果。

其次，基于深度学习的个性化推荐算法也可以利用用户的历史行为进行建模，以获得更准确的个性化推荐结果。

传统的推荐算法通常只考虑用户最近的行为数据，而深度学习算法能够对用户的历史行为进行长期的建模，从而更好地挖掘用户的兴趣和需求。

此外，基于深度学习的个性化推荐算法还可以结合图像和文本等多模态数据进行推荐。

传统的推荐算法主要依靠用户的行为数据进行推荐，而对于一些无法通过行为数据进行描述的物品，如图书、电影等，传统算法的效果会大打折扣。

而深度学习算法可以通过学习图像和文本等多模态数据的特征, 为这些物品进行个性化推荐。

另外，面对大规模数据和高维度数据的挑战，基于深度学习的个性化推荐算法通常需要较大的计算和存储资源。

剖宫产护理中个性化护理的应用效果研究摘要目的探究在剖宫产护理中个性化护理的产科应用效果。

方法200例剖宫产产妇，根据进行剖宫产先后顺序进行分组，单号为对照组，双号为观察组，各100例。

对照组产妇在围产期实施常规护理，观察组产妇在常规护理基础上实施个性化护理，对比两组产妇焦虑评分以及产妇的产后出血、尿潴留以及切口感染等病症的发生率。

结果观察组产妇的焦虑评分为（40.9±6.4）分，明显低于对照组的（52.6±4.2）分，差异有统计学意义（P＜0.05）。

观察组产妇产后出血1例、尿潴留4例以及切口感染1例，不良发生率为6.0%，对照组产后出血5例、尿潴留14例、切口感染3例，不良发生率为22.0%，比较差异有统计学意义（P＜0.05）。

结论在剖宫产护理中结合个性化护理能够显著改善产妇的焦虑情绪，同时降低产后并发症的发生率，值得在产科推广应用。

关键词剖宫产；个性化护理；焦虑评分；效果观察本研究对一段时间内在本院产科进行剖宫产分娩的产妇进行个性化护理应用效果的探究，取得了显著效果，现具体报告如下。

1 资料与方法1. 1 一般资料选取2015年1～12月本院产科进行剖宫产的200例产妇作为研究对象，根据产妇进行剖宫产的先后顺序进行分组，单号为对照组，双号为观察组，各100例。

对照组产妇年龄21～37岁，平均年龄（28.8±2.7）岁，孕周37～42周，平均孕周（39.0±1.0）周，其中初产妇61例，产妇39例。

观察组产妇年龄21～38岁，平均年龄（28.6±3.1）岁，孕周37～41周，平均孕周（39.1±0.6）周，初产妇60例，经产妇40例。

两组产妇年龄构成、孕周等一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。

1. 2 方法对照组在围产期实施常规护理，在产妇进行剖宫产手术前要做好胎心监测，并且完善各项产前检查，对术后也要对各项生命体征进行密切观察，指导产妇开始母乳喂养，并且要嘱咐产妇按照医嘱进行药物使用[1]。

《个性化推荐系统的研究进展》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，信息过载问题日益严重。

在这样的背景下，个性化推荐系统应运而生，它可以根据用户的行为、兴趣和需求，智能地为用户推荐相关的信息、产品或服务。

本文旨在探讨个性化推荐系统的研究进展，分析其技术发展、应用领域及未来趋势。

二、个性化推荐系统的技术发展1. 协同过滤技术协同过滤是个性化推荐系统的核心技术之一。

它通过分析用户的行为数据，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好为目标用户推荐内容。

随着技术的发展，协同过滤已从基于用户的协同过滤发展到基于项目的协同过滤，进一步提高了推荐的准确性。

2. 内容推荐技术内容推荐技术主要依据物品的内容特征进行推荐。

通过对物品的文本、图片、视频等多媒体信息进行提取和分析，形成物品的特征向量，然后根据用户的历史行为和当前需求，为用户推荐相关的物品。

内容推荐技术可以有效地解决冷启动问题，提高推荐系统的准确性和多样性。

3. 深度学习技术深度学习技术在个性化推荐系统中发挥着越来越重要的作用。

通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等行为数据，深度学习可以自动提取用户的兴趣特征，并学习用户的偏好。

同时，深度学习还可以根据物品的属性、类别等信息，对物品进行精细化的特征提取和表示，从而提高推荐的准确性。

三、个性化推荐系统的应用领域1. 电子商务领域个性化推荐系统在电子商务领域的应用最为广泛。

通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为数据，个性化推荐系统可以为用户推荐感兴趣的商品，提高用户的购物体验和购买转化率。

2. 社交网络领域在社交网络领域，个性化推荐系统可以根据用户的社交关系、兴趣爱好、行为习惯等信息，为用户推荐可能感兴趣的人或群组，增强社交网络的互动性和粘性。

3. 媒体娱乐领域在媒体娱乐领域，个性化推荐系统可以根据用户的观看历史、喜好等信息，为用户推荐感兴趣的影视剧、音乐、书籍等媒体内容，提高用户体验和满意度。

基于深度学习的个性化推荐系统研究与应用个性化推荐系统是当今互联网时代的重要应用之一，其应用领域广泛，包括电子商务、社交媒体、音乐视频、新闻阅读等。

在这些领域中，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，在庞大的信息库中为用户提供个性化的推荐内容。

而基于深度学习的个性化推荐系统，则是在传统的推荐算法基础上，引入深度学习的方法，通过挖掘用户行为数据中的潜在特征，提高推荐算法的准确性和效果。

深度学习技术在个性化推荐系统中的应用主要体现在两个方面：特征表示和推荐算法。

传统的个性化推荐系统常常将用户和物品表示为稀疏向量，表示用户和物品的特征往往是离散且高维的。

而深度学习则可以将用户和物品的特征转化为低维的稠密向量，将原始的离散特征映射到一个连续的空间中，从而更好地捕捉用户和物品之间的潜在关系。

另外，深度学习可以通过自动学习特征表示的能力，从大量的用户行为数据中提取出更加有用的特征，为推荐算法提供更充分的信息。

在深度学习技术中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两个被广泛应用于个性化推荐系统的重要模型。

卷积神经网络主要用来提取用户和物品的特征表示，通过使用多个卷积核对用户和物品的特征进行卷积操作，得到用户和物品的特征映射。

而循环神经网络则主要用于建模用户的历史行为序列，通过将历史行为序列作为输入，将每个行为的特征进行权重累加，得到用户的隐层状态，从而捕捉用户的长期兴趣和偏好。

另外，深度学习技术还可以与其他传统推荐算法相结合，形成混合推荐模型。

传统的协同过滤算法通过挖掘用户之间的相似性或物品之间的关联性进行推荐。

而基于深度学习的个性化推荐系统可以结合协同过滤算法的优势，通过深度学习模型来学习用户和物品的特征表示，从而提高推荐算法的准确性和效果。

在实际应用中，基于深度学习的个性化推荐系统需要解决一些挑战。

首先是数据稀疏性的问题，即用户行为数据往往是非常稀疏的，用户对于大量物品的行为数据很少，这就导致了深度学习模型的训练困难。

《个性化推荐系统的研究进展》篇一一、引言随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，信息过载问题日益严重。

为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。

个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、需求和行为，为用户提供定制化的信息和服务。

本文将介绍个性化推荐系统的研究进展，包括其基本原理、应用领域、技术方法以及未来发展趋势。

二、个性化推荐系统基本原理个性化推荐系统主要基于用户的行为数据、兴趣偏好以及历史交互信息，通过算法模型分析，预测用户未来的需求和兴趣，从而为用户提供个性化的信息和服务。

基本原理包括数据收集、用户行为分析、推荐算法以及结果反馈四个部分。

1. 数据收集：个性化推荐系统需要收集用户的各种数据，包括用户的基本信息、行为数据、兴趣偏好等。

2. 用户行为分析：通过对用户数据的分析，了解用户的兴趣、需求和行为模式。

3. 推荐算法：根据用户行为分析和历史交互信息，利用各种推荐算法（如协同过滤、内容过滤、深度学习等）进行推荐。

4. 结果反馈：根据用户的反馈和行为，不断优化和调整推荐算法，提高推荐的准确性和满意度。

三、个性化推荐系统的应用领域个性化推荐系统已经广泛应用于各种领域，包括电子商务、社交网络、在线视频、音乐、新闻推送等。

在电子商务领域，个性化推荐系统可以根据用户的购物历史和浏览行为，为用户推荐感兴趣的商品；在社交网络中，个性化推荐系统可以根据用户的兴趣和社交关系，为用户推荐可能感兴趣的人或内容。

四、个性化推荐系统的技术方法个性化推荐系统的技术方法主要包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。

1. 协同过滤：协同过滤是推荐系统中应用最广泛的技术之一。

它通过分析用户的行为和偏好，找出相似的用户或物品，然后根据相似用户的行为或物品的关联性进行推荐。

2. 内容过滤：内容过滤主要是通过分析用户的历史行为和偏好，以及物品的内容特征，为用户推荐与其兴趣相关的物品。

3. 深度学习：深度学习在个性化推荐系统中也得到了广泛应用。

３ ． １注 水 井 注水 压 力提 高
为了提高措施效果 ． 扩 大注 水 波 及 体 积 ， 现 场 开 展 了对 应 井 组 调 剖 和 堵 水 工作 。在 调 剖 的 对应 井 组 中选 择 含 水 上 升 快 ， 产 量 递 减 大 的油 井 进 行 堵 水 。共 实 施 ９井 次 ，有 效 ７井 次 ，有效 率 ８ ７ ． ５ ％， 平 均 日产 油 对 比措 施 前 提 高 １ ３ ． ２ ｔ ， 日产 水 降 低 １ ６ １ ． １ ｍ３ ， 含水 下降 ８ ． ９ ％， 增油 １ ７ １ ６ ｔ ， 降水 ９ ２ ８ ５ ｍ ３ ， 取得 较好效果 ， 实 现 深 度 调 剖 与 化 学 堵水 相 结 合 。
果。
１ ． ２ 由 笼 统 调 剖 转 向 选 层 调 剖
对 多 次 进 行 过 调 剖 的水 井 ，考 虑 水 井 近井 地 带 剩 余 油 分 布 少， 使 用过量顶替 的办法施工 ， 不 仅 减 少 了对 近 井 地 带 的伤 害 ． 同 时加 大 了调 剖 处 理 半 径 ， 一般顶替量为 ４ ０ — １ ０ ０ ｍ ３ 。 顶 替 半 径
盾。 １ ． ３深 度 调剖 与化 学堵 水 相 结 合
根 据 注 水 井 配 注 量 和 注 水 压 力 进 行 施 工 排 量 优 化 。 利 用 Ｔ Ｄ Ｂ液 压 调 剖 堵 水 泵 的 变 频 作 用 ． 使施工排量在 １ ３ ｍ３ ／ ｈ ～ ７ ｍ３ ／ ｈ 之 间 进行 调整 ， 防 止 污 染 低 渗 透 层 。通 过 优 化 施 工 ． 从 吸 水 剖 面 的对 比来 看 ， 受 污染 的层 数 由 １ ２ ． ７ ％， 下降到 ５ ． ７ ％。 ３深 度 调 剖 技 术 应 用效 果 评 价 在海 外 河 油 田累 计 实施 水 井 深 剖 调 剖 试 验 ５ １井 次 ． 有效 ４ ４ 井次 ， 有效率 ８ ６ ． ３ ％。 累计 增 油 ３ ９ ９ ４ ９ ｔ 。

《基于深度学习的学术论文个性化推荐方法研究》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，学术资源的数字化与网络化已经成为趋势。

海量的学术论文不仅为学术研究提供了丰富的资源，同时也给学者们带来了信息过载的问题。

如何有效地从海量学术资源中筛选出符合用户兴趣和需求的论文，成为了一个亟待解决的问题。

为此，本文提出了一种基于深度学习的学术论文个性化推荐方法，旨在提高学术论文推荐的准确性和效率。

二、相关工作在学术论文推荐领域，传统的推荐方法主要基于协同过滤、内容过滤等方法。

然而，这些方法往往无法充分挖掘学术论文的深度信息，且对于新用户和新论文的冷启动问题难以有效解决。

近年来，深度学习在推荐系统中的应用逐渐成为研究热点。

深度学习能够通过学习数据的深层特征，提高推荐的准确性和个性化程度。

因此，本文采用深度学习方法，对学术论文个性化推荐方法进行研究。

三、方法本文提出的基于深度学习的学术论文个性化推荐方法主要包括以下几个步骤：1. 数据准备：收集学术论文的元数据、作者信息、关键词等信息，构建学术论文数据集。

同时，收集用户的行为数据，如浏览、点击、下载等行为，以及用户的个人信息，如研究领域、兴趣偏好等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，以便于后续的深度学习模型训练。

3. 深度学习模型构建：采用深度神经网络（DNN）或卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对学术论文的文本内容进行语义分析和特征提取。

同时，结合用户行为数据和用户个人信息，构建用户兴趣模型。

4. 推荐算法设计：根据用户兴趣模型和学术论文的特征，设计个性化的推荐算法。

可以采用基于内容的推荐、协同过滤的推荐等方法，结合深度学习模型的输出结果，生成个性化的推荐列表。

5. 推荐结果评估：通过用户满意度、推荐准确率、召回率等指标，对推荐结果进行评估和优化。

四、实验与分析本文采用某学术数据库的论文数据和用户行为数据进行了实验。

实验结果表明，基于深度学习的学术论文个性化推荐方法能够有效地提高推荐的准确性和个性化程度。

剖腹产术后护理中个性化护理干预的临床效果研究【摘要】目的针对剖腹产术后护理，探究个性化护理干预的临床效果。

方法将我院2020年7月～2022年7月收录的24例患者进行研究，随机分成两组各12例，对照组实行常规护理干预，观察组实行个性化护理干预，将临床效果（心理状况、并发症情况以及护理满意度）进行比较。

结果观察组干预后的SAS以及SDS评分低于对照组，差异显著（P<0.05）。

观察组的并发症发生率（8.33%）低于对照组（50.00%），差异显著（P<0.05）。

观察组的护理满意度（100.00%）高于对照组（66.67%），差异显著（P<0.05）。

结论个性化护理干预能减轻剖腹产患者术后的心理状况，减少术后并发症，同时增加满意度，值得地方推广。

【关键词】剖腹产；术后护理；个性化护理干预；临床效果剖腹产是现代女性常选择的一种分娩方式，虽然能够帮助减少产妇的痛苦，但容易出现各种并发症，术后需要配合良好的护理，来保证良好的母婴结局。

现以我院收录的24例患者进行研究，研究个性化护理干预的具体效果，分析如下。

1资料与方法1.1临床资料选取2020年7月～2022年7月的患者24例为案例，年龄22~37岁，以随机数分组法分作两组，详见表1，资料经SPSS中证实（P>0.05）。

表1一般资料（，%）组别例数年龄(岁)孕周(周)初产妇[例(%)]经产妇[例(%)]观察组1228.87±4.2638.43±1.347(58.33)5(41.67)对照组1228.91±4.1838.50±1.298(66.67)4(33.33)t/x20.0380.2150.1780.178p0.9640.8220.6730.6731.2纳入标准纳入标准：皆符合剖腹产的相关指征；符合医院伦理委员会标准；皆知情并签署同意书。

排除标准：排除凝血功能障碍的；排除有精神隐疾的；排除半途离开研究的；排除病例资料缺损的。

实用临床护理学电子杂志Electronic Journal Of Practical Clinical Nursing Science2019年第4卷第31期V ol.4, No.31, 201957个性化护理在剖宫产护理中的应用效果观察赵尊媛（江苏省沛县中医院妇产科，江苏 徐州 221600）【摘要】目的 研究个性化护理在剖宫产护理中的应用效果。

方法 选择2017年1月～2018年8月我院行剖宫产产妇90例为研究对象，随机将90例产妇分成对照组与观察组，各取45例。

对照组给予常规护理，观察组给予个性化护理，对比2组紧张、焦虑的程度、护理满意度。

结果 根据血压、心率等指标对比发现，观察组紧张程度轻于对照组，两组对比有显著差异（P ＜0.05）；根据焦虑自评量表（SAS ）对比发现，观察组焦虑程度明显轻于对照组，两组对比有显著差异（P ＜0.05）；观察组护理满意度100%高于对照组88.89%，两组满意度对比有显著差异（P ＜0.05）。

结论 个性化护理在剖宫产护理中应用效果理想，可以减轻患者的紧张、焦虑等情绪，从而提高护理满意度，值得推广应用。

【关键词】个性化护理；剖宫产；护理措施；应用效果【中图分类号】R473 【文献标识码】A 【文章编号】ISSN.2096-2479.2019.25.31.02随着人们观念转变，大龄生育者的增加，产科生产技术提高等影响，剖宫产率也逐年上升，有些医院剖宫产率在50%以上[1]。

而且剖宫产这一分娩方式能解决难产、危险性产妇等不良事件，减少分娩不良结局。

本次研究结果显示，选择2017年1月～2018年8月我院行剖宫产产妇90例为研究对象随机分组应用不同护理措施，结果对比如下。

1 资料与方法1.1 一般资料选择2017年1月～2018年8月我院行剖宫产产妇90例为研究对象，入选90例产妇均符合剖宫产手术指征，产妇和家属均签署本次研究知情同意书，经医院伦理委员会批准同意开展本次研究，根据随机数字表法，随机将90例产妇分成对照组与观察组，各45例。

剖宫产护理中个性化护理的效果研究发表时间：2016-07-22T09:55:00.670Z 来源：《航空军医》2016年第11期作者：李青桃[导读] 随着剖宫产指征的放宽和社会学因素影响，剖宫产率逐年升高，其是在麻醉条件下，将临产妇女腹壁和子宫剖开。

李青桃湖南省娄底市中心医院湖南娄底 417000 【摘要】目的：探讨剖宫产护理中个性化护理的效果。

方法：将我院自2015年5月-2016年1月以来所收治的79例剖宫产产妇，按照掷硬币法将产妇分为常规组（39例）和个性化组（40例）。

常规组行常规化护理；个性化组采取个性化护理。

比较：（1）满意率；（2）护理前后负性情绪评分；（3）产后出血、尿潴留等并发症发生率。

结果：（1）个性化组产妇满意率显著比常规组高，有统计学差异，P＜0.05；（2）个性化组护理后负性情绪评分显著比常规组轻，有统计学差异，P＜0.05；（3）个性化组产后出血、尿潴留等并发症发生率显著比常规组低，有统计学差异，P＜0.05。

结论：剖宫产护理中个性化护理的效果确切，可有效减轻产妇负性情绪，减少产后出血、尿潴留等并发症的发生，提升产妇满意率，值得推广。

【关键词】剖宫产护理；个性化护理；效果近年来，随着剖宫产指征的放宽和社会学因素影响，剖宫产率逐年升高，其是在麻醉条件下，将临产妇女腹壁和子宫剖开，取出胎儿的一种术式，但其产后恢复成为临床关注的问题，为了减少剖宫产后并发症的发生率，需强化护理干预[1]。

本研究就剖宫产护理中个性化护理的效果进行探讨，报道如下：1资料与方法1.1一般资料将我院自2015年5月-2016年1月以来所收治的79例剖宫产产妇，按照抽签尾数奇偶法将产妇分为常规组（39例）和个性化组（40例）。

其中常规组年龄23-38岁，年龄平均值（29.73±5.15）岁。

孕周37-41周，平均为（39.17±1.38）周。

其中，初产妇和经产妇分别有34例和5例。