目的 探究老年髋关节置换手术中的有效手术室麻醉护理配合方法。方法 选择2020年1月至12月期间于我院接受髋关节置换手术治疗的60例老年患者作为研究对象，将其随机分为对照组与观察组，各30例，对照组行常规手术室护理，观察组则在常规手术室护理的基础上添加麻醉护理配合，对两组患者的术后苏醒时间、不良反应发生情况进行比较。结果 观察组的术后苏醒时间为22.47±4.16min，明显短于对照组的32.54±4.85min；观察组的不良反应发生率为3.33%，明显低于对照组的20.00%。于护理满意度的对比中，可见观察组的满意度明显高于对照组，两组的上述指标经统计学分析后发现存在显著差异（P＜0.05）。结论 对行髋关节置换手术治疗的老年患者实施手术室麻醉护理配合能够缩短其术后苏醒时间，保证麻醉安全性。

常见的场景重建技术可以利用激光扫描器扫描得到点云数据来生成三维模型，或者通过结构光投射出的有规律光纹来捕捉光纹的形状，从而重建三维模型。但是需要专业的设备，成本较高，除此之外，环境的干扰对三维重建的结果影响较大。而无人机由于其灵活性、高效性和相对低成本，可以应用于常见的天气和地形。为了实时对某一区域进行三维重建，我们提出了基于无人机航拍数据的三维重建算法。无人机搭载的摄像头可以获得高清的图像，该数据可以用于神经渲染算法，在体渲染的基础上我们通过单视图深度估计作为辅助，提高了位姿估计的准确性。根据航拍数据的特点，本文修改了隐式函数使其更加符合无人机拍摄的角度。为了更加直观得到地形、建筑布局等信息，我们通过三维重建算法得到点云，然后设计了得到点云的正射投影的算法。为了对同一场景的不同时段进行仿真，我们加入了GAN算法，可以有效的实现不同时间段的场景转换。我们将以上功能融合在一起，提出了多模块融合的框架，有效的解决了操作繁杂、原始数据较难获得、交互性弱等问题。最后我们利用无人机航拍数据集、LLFF数据集，以Nerf、Ha-Nerf算法为基准设计实验，验证了三维重建算法的准确性。

仓库作为一种独特的退化场景，由于其空间宽敞且缺乏明显特征，给精确定位带来了挑战。本文以四驱四转移动底盘为平台，搭载相机-机械式激光雷达-IMU为传感器，通过设计符合运动模型和任务需求的合理导航控制算法，实现了完整的仓库巡检机器人导航系统。包括SLAM建图定位和导航系统两部分组成。我们还提出了一种激光雷达-视觉-惯性 SLAM 系统，旨在解决现有方法中存在的问题，包括地图失真、闭环检测失败和长走廊中的定位丢失。我们的系统通过促进基于 Aruco 标记的视觉系统与激光雷达系统之间的协作，提高了在特征稀少场景中的绘图和定位性能。

随着海洋强国战略的深入实施，海洋素养的培养逐渐成为职业教育的重要内容。本文以公选课为视角，探讨在海洋强国理念下，如何通过公选课这一形式，有效培养职业教育学生的海洋素养。文章首先分析了海洋素养素养的内涵与要求，接着阐述了公选课在海洋素养素养培养中的优势与作用，然后提出了基于公选课的海洋素养培养实践路径，最后对实践路径的实施效果进行了展望。

最近几年，伴随着教育改革工作的持续推进和深入，为了更好地提高教育教学工作的整体质量，大量的教育工作者将其与先进的教育素质教育理念相融合，剖析了教学工作的组织方式，从而有力地推进了我国教学工作的多样化发展。同时，众多的调查数据表明，如果在“读思达”的课堂上，老师们能够更好地指导和协调他们的学习，提高他们的思维水平。