目的：探讨在老年胸外科手术患者围手术期护理中实施外科快速康复护理方法的效果。方法：将100个样本随机分配成两组，一组接受围手术期的常规护理，另一组则接受围手术期的外科快速康复护理，以此来比较两种护理方法的效果。结果：观察组的手术效果指标超过对照组，其GSES、MHC-SF、SF-36评分亦高于对照组，并且在护理满意度方面表现更佳，P＜0.05。结论：针对老年胸外科手术患者实施外科快速康复护理，可显著加快其术后恢复，增强自我效能感，改善生活质量，具有重要的临床应用价值，应在临床实践中广泛推广。

急性脑梗死作为临床常见的脑血管疾病，具有高发病率、高致残率及高复发率的特点，患者常伴随严重的神经功能缺损，进而导致生活质量显著下降。当前西医常规治疗虽能快速改善脑部血流灌注，但在促进神经功能修复、减少并发症等方面存在局限性。中西医结合方案通过整合西医规范治疗与中医辨证施治的优势，为急性脑梗死患者的治疗提供了新路径。本文以急性脑梗死患者为研究对象，系统分析中西医结合方案的具体实施策略，从神经功能缺损程度（采用美国国立卫生研究院卒中量表，NIHSS）、日常生活能力（采用Barthel指数，BI）及生活质量评分（采用脑卒中专用生活质量量表，SS-QOL）三个核心维度，评估该方案的临床疗效，旨在为急性脑梗死的临床治疗提供科学依据，推动中西医结合在脑血管疾病领域的规范化应用。

本文针对复杂环境下狭长深基坑支护与排水难题，通过集成钢板桩-型钢组合支护、楔形桩合拢工艺、管井降水与明排协同系统及材料-物理双重防渗技术，构建了一套多重防排水钢板桩支护施工体系。工程应用表明，该技术有效提升了支护结构承载力与止水性能，施工效率提高约25%，并通过全过程动态监测实现了对基坑变形与周边环境的精准控制。研究成果为类似狭长深基坑工程提供了安全经济、绿色高效的解决方案，具有显著的推广价值。

针对当前公路桥梁大型装配式箱涵预制过程中普遍存在的厂区布局低效、装备联动性不足、工艺精度控制难、自动化程度不高等问题，本文结合工程实际，研发了一套以“工艺为核心、数据驱动”为特征的装配式箱涵智能建造流水化施工技术。通过引入定型化钢筋绑扎胎架与智能加工设备、自动化整体推拉式钢模板系统、集成智能叫料-布料-振捣的混凝土施工系统，并依托一体化信息管理平台实现全过程协同控制，构建了高效、连续、数字化的预制流水生产线。工程应用表明，该技术显著提升了预制效率与产品质量，施工效率提高约20%，成本降低10%，人力需求大幅减少，同时实现了节能减废，经济效益与社会效益显著，为我国桥梁构件工业化智能建造提供了关键技术支撑与实践参考。

目的：探讨体外冲击波对冈上肌腱综合征的治疗效果。方法：选取2022年2月至2023年10月我院收治60例单侧冈上肌腱综合征的患者，随机分为实验组（体外冲击波治疗）30例和对照组30例(服用非甾体抗炎药)。比较两组治疗前与治疗后2周、4周及12周的视觉模拟评分(Visual analogue scale，VAS)、Constant-Murley肩关节功能评分、牛津大学肩部评分（Oxford Shoulder Score ，OSS）及超声下冈上肌腱厚度。结果：两组患者治疗后4周、12周及实验组治疗后2周VAS、Constant-Murley肩关节功能评分、OSS评分均较治疗前改善，冈上肌腱厚度减低(P＜0.05)。治疗后12周实验组各项指标均优于对照组(P＜0.05)。对照组治疗后2周VAS、Constant-Murley肩关节功能评分、OSS评分、超声下冈上肌腱厚度均较治疗前改善，但较之前变化不明显(P＞0.05)。结论：该随机对照试验比较了体外冲击波治疗与服用非甾体抗炎药治疗冈上肌腱综合征的临床和超声结果。这两种治疗方法均改善了患者肩关节功能和疼痛，但实验组患者远期效果（12周）更明显。体外冲击波与服用非甾体抗炎药在治疗冈上肌腱综合征效果相比较，能更好地减轻患者肩关节疼痛、恢复肩关节功能，降低肌腱厚度。

目的：观察肌骨超声引导下体外冲击波治疗足底筋膜炎的临床效果。方法：选取河南省洛阳正骨医院(河南省骨科医院)2023年08月-2024年03月本院收治的足底筋膜炎患者60例，随机分为实验组和对照组，每组各30例。实验组运用肌骨超声定位足底筋膜病变部位并使用冲击波治疗仪进行治疗，对照组则不进行任何治疗。同时在治疗前及每次治疗后分别对两组患者进行视觉模拟评分 (VAS)、美国骨科足踝协会(AOFAS)量表进行评分；运用肌骨超声评估足底筋膜炎厚度。结果：与对照组相比，实验组患者在每次治疗后足底筋膜炎厚度均较上次治疗时减小；VAS评分明显降低，AOFAS评分则明显升高；且在第1次治疗后，VAS 评分和AOFAS评分变化程度最大。结论：肌骨超声定位下运用体外冲击波治疗足底筋膜炎效果显著，可明显减轻疼痛症状，提高足踝部功能。

随着科技的飞速发展，智能采矿学与人工智能技术的融合成为矿业领域的重要趋势。在当今资源需求不断增长且开采环境日益复杂的背景下，这种融合为采场优化设计提供了新的途径与方法。通过运用机器学习、深度学习等人工智能技术，实现对采场数据的智能分析与决策支持，从而优化采场布局和开采顺序。然而，融合过程面临数据安全与隐私、技术实施难度以及人才短缺等挑战。针对这些挑战，可采取数据安全保障、技术改进创新以及人才培养引进等策略。智能采矿学与人工智能技术的融合已取得一定成效，未来有望与物联网、大数据等新兴技术进一步融合，实现更高程度的智能化，推动矿业行业的可持续发展。