今年度の看護専門学校で社会人枠で受験を考えています。試験に小論文があるのでありきたりなテーマで... テーマで考えてみました。 もし、添削してもいいという方がいましたら回答お願いします。 ちなみに、800文字以内で今回書いたのは681文字です。 『私が目指す看護師像』 私が目指す看護師像は、患者がどのような状... 解決済み 質問日時: 2021/7/24 20:20 回答数: 2 閲覧数: 29 子育てと学校 > 受験、進学 > 大学受験 看護大学の入試で、将来の看護師像と、この大学で学ぶ理由についての論文を書く必要があるのですが、... 看護師になろうと思った動機、大学でどんなことを学びたいかなどはどちらに書いた方がいいのでしょうか? どちらの文にも、重複した内容はかかないほうがいいのでしょうか?
あなたには 「理想の看護師像」 はありますか? 私の場合、転職先で出会った先輩看護師さんです。 とにかくすごい人だったんですよ!
というとんでもない状況に。 情報収集係の特徴 自分の話では 盛り上がれないので 人の噂をネタにする傾向あり。 自分の生活に 満足していない人が陥りやすい。 マウント取り同期と繋がりやすいので 誰かの愚痴や自分のことは 彼らに伝えないように。 ザ・お母さん看護師 全てを包み込んでくれる ザ・お母さん看護師。 時々おにぎりを握ってきてくれたり 夜勤の時に手作り弁当をくれたりする。 メンタルサポートも上手い。 「もう!おバカ!」 と怒られても愛情を感じる言い方をする。 育児をする中で 人間関係の立ち回りも上手いので 彼女たちから学ぶことはたくさんある。 お局からいじめられた時 盾となって守ってくれるのが お母さん看護師。 何かあったときは 彼女たちに走り寄っていく戦略が良し! 若手がお局と戦うのは 無理がある時あり。 急変時とりあえず騒いどけな人 患者急変時に とりあえず叫んで人員確保し、 現状の解説をそばでするだけの看護師。 特に薬剤や物品は持ってこない。 指示するわけでもない。 何もしないのに 「いや~さっきは大変だったね!」 と汗を拭く素振りを見せる。 ザ・邪魔。 キャリアなりの働きをしてほしい。 白衣の天使 数少ない天使。 できてないことではなく できていることにフォーカスして モチベーションを上げてくれる。 お局にメンタル壊されたときの 心のよりどころ。 性格も良くて可愛くて 仕事もできるので すぐ結婚して寿退社してしまう。 根拠は?モンスター どんな手順にも根拠は必要だけど 「その根拠は何ですか?」 が口癖のごとく言ってくる看護師。 「その根拠は?」 「なんでですか?」 と追及してくるわりに つっこんで聞いてみたら 案外答えられず 「自分で調べて。」 と逃げる典型的なパターン。 自分の知識不足を 「根拠は?」と聞くことで 補っている印象。 理想の看護師は現場では少ない あなたの周りにもいましたか? 履歴書や将来の目標に書いた 理想の看護師像は 実際のところは実現しないことが多いです。 理想は理想でしかない というと悲しくなってしまいますが 理想を追求できないほど 看護師の職場は複雑な戦場。 高すぎる目標は リアリティーショックの原因にもなるので 実現可能な看護師像を 掲げた方がよさそうですね。 理想の看護師とウラハラな きつい性格の先輩たちと どうやったらうまく付き合えて 仕事をしていけるのか、 キャラ別の対処法、勉強ノートの作り方、 失敗しない転職のコツについては マンツーマンでお伝えしていますので、興味のある方はどうぞ♪ ↓ ↓ ↓ ↓
多くの、さまざまな正弦波と副正弦波(!) したがって、ウェーブレットを使用して信号/画像を表現すると、1つのウェーブレット係数のセットがより多くのDCT係数を表すため、DCTの正弦波でそれを表現するよりも多くのスペースを節約できます。(これがなぜこのように機能するのかを理解するのに役立つかもしれない、もう少し高度ですが関連するトピックは、 一致フィルタリングです )。 2つの優れたオンラインリンク(少なくとも私の意見では:-)です。: // および; 個人的に、私は次の本が非常に参考になりました:: //Mallat)および; Gilbert Strang作) これらは両方とも、この主題に関する絶対に素晴らしい本です。 これが役に立てば幸い (申し訳ありませんが、この回答が少し長すぎる可能性があることに気づきました:-/)
times do | i | i1 = i * ( 2 ** ( l + 1)) i2 = i1 + 2 ** l s = ( data [ i1] + data [ i2]) * 0. 5 d = ( data [ i1] - data [ i2]) * 0. 5 data [ i1] = s data [ i2] = d end 単純に、隣り合うデータの平均値を左に、差分を右に保存する処理を再帰的に行っている 3 。 元データとして、レベル8(つまり256点)の、こんな$\tanh$を食わせて見る。 M = 8 N = 2 ** M data = Array. new ( N) do | i | Math:: tanh (( i. to_f - N. to_f / 2. 0) / ( N. to_f * 0. 1)) これをウェーブレット変換したデータはこうなる。 これのデータを、逆変換するのは簡単。隣り合うデータに対して、差分を足したものを左に、引いたものを右に入れれば良い。 def inv_transform ( data, m) m. times do | l2 | l = m - l2 - 1 s = ( data [ i1] + data [ i2]) d = ( data [ i1] - data [ i2]) 先程のデータを逆変換すると元に戻る。 ウェーブレット変換は、$N$個のデータを$N$個の異なるデータに変換するもので、この変換では情報は落ちていないから可逆変換である。しかし、せっかくウェーブレット変換したので、データを圧縮することを考えよう。 まず、先程の変換では平均と差分を保存していた変換に$\sqrt{2}$をかけることにする。それに対応して、逆変換は$\sqrt{2}$で割らなければならない。 s = ( data [ i1] + data [ i2]) / Math. sqrt ( 2. 0) d = ( data [ i1] - data [ i2]) / Math. 0) この状態で、ウェーブレットの自乗重みについて「上位30%まで」残し、残りは0としてしまおう 4 。 transform ( data, M) data2 = data. map { | x | x ** 2}. sort. 画像処理のための複素数離散ウェーブレット変換の設計と応用に関する研究 - 国立国会図書館デジタルコレクション. reverse th = data2 [ N * 0.
More than 5 years have passed since last update. ちょっとウェーブレット変換に興味が出てきたのでどんな感じなのかを実際に動かして試してみました。 必要なもの 以下の3つが必要です。pip などで入れましょう。 PyWavelets numpy PIL 簡単な解説 PyWavelets というライブラリを使っています。 離散ウェーブレット変換(と逆変換)、階層的な?ウェーブレット変換(と逆変換)をやってくれます。他にも何かできそうです。 2次元データ(画像)でやる場合は、縦横サイズが同じじゃないと上手くいかないです(やり方がおかしいだけかもしれませんが) サンプルコード # coding: utf8 # 2013/2/1 """ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト Require: pip install PyWavelets numpy PIL Usage: python( :=3) (wavelet:=db1) """ import sys from PIL import Image import pywt, numpy filename = sys. argv [ 1] LEVEL = len ( sys. argv) > 2 and int ( sys. argv [ 2]) or 3 WAVLET = len ( sys. argv) > 3 and sys. argv [ 3] or "db1" def merge_images ( cA, cH_V_D): """ を 4つ(左上、(右上、左下、右下))くっつける""" cH, cV, cD = cH_V_D print cA. shape, cH. shape, cV. shape, cD. shape cA = cA [ 0: cH. shape [ 0], 0: cV. shape [ 1]] # 元画像が2の累乗でない場合、端数ができることがあるので、サイズを合わせる。小さい方に合わせます。 return numpy. vstack (( numpy. hstack (( cA, cH)), numpy. hstack (( cV, cD)))) # 左上、右上、左下、右下、で画素をくっつける def create_image ( ary): """ を Grayscale画像に変換する""" newim = Image.