基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

保定生活用纸原纸价格近期迎来大涨

受纸浆价格上涨和疫情双重影响,保定地区生活用纸原纸价格从2020年底以来开启涨价模式。保定地区是我国重要的生活用纸生产基地,据该地区领先企业丽邦集团保定港兴纸业有限公司副总经理张吉介绍,2021年1月10日起,公司每吨原纸价格上调500元,同时取消口头订单,不接受预付款。这已经是公司1月以来第三次上调原纸价格,从2020年12月10日以来每吨原纸累计上涨约1,500元。     

传统金属工艺品装饰纹样在平面设计中的创新应用——评《传统金属工艺创新设计》

传统金属工艺始发于青铜器时代,兴盛于铁器时代,是经过数代人不懈努力而形成的,是中华民族优秀传统文化璀璨篇章中的一部分,是中华劳动人民智慧的结晶,是中华民族追求美好生活的佐证。随着时代的发展、科学技术的进步,传统金属工艺的现代化表达也发生了变化,不再局限于现代金属工艺品这一表达渠道,而是融合时代技术与现代人的需求,进行了适当的改革与创新,融入生活领域与工作领域。其中,平面设计作为近现代兴起的行业之一,与人们的生活、工作等方面密切相关,是传统金属工艺现代化表达最通用的渠道,例如,传统金属工艺品装饰以创新理念、先进的工艺技术,丰富了平面设计中的图形种类、平面设计中美的表达方式,以及平面设计中思想理念的表现方法,让传统金属工艺在现代社会出新出彩的同时,推进了现代工艺设计的创新发展。由段岩涛编著的《传统金属工艺创新设计》(化学工业出版社,2018年4月版)一书,从传统金属工艺基础理论知识入手,较为全面、系统地阐述了传统金属工艺的传承与发展现状,以景泰蓝制作工艺、创新设计、具体应用等实例为着重点,多角度呈现了传统金属工艺的创新应用,具有一定的理论价值与现实意义。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

稀土改性沸石在城镇黑臭水体应急治理中的应用

稀土改性沸石具有优异的污染物吸附和置换能力，但其用于水体治理的研究多停留于实验室阶段，罕有实际工程应用。以江西省瑞昌市城东片区黑臭水体应急治理项目为实例，探索稀土改性沸石用于城镇黑臭水体治理的可行性。城东片区位于瑞昌市中心城区，分布有4条主要排污渠道，属典型黑臭水体，溶解氧含量低，氨氮、总磷浓度高，呈黑灰色，且散发恶臭。通过前期调研、方法研究和技术论证，研究提出“稀土改性沸石+人工曝气”的技术路线，对区域黑臭水体实施协同治理，从而达到改善水质、恢复水生态、提高自净能力的目的。研究结果表明：该工艺可同步去除水体中氮、磷污染物，去除效率最高可达75%以上，具有显著的生态效益，可为城镇黑臭水体应急治理方案开拓新思路。     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

压裂水平井产能预测方法研究进展

水平井压裂技术在低渗透及非常规储层中得到了广泛应用,压裂后水平井的产能预测关系到油田开发方案的制定,因此,国内外学者对压后渗流模型的建立和求解方法做出了不懈的努力。本文详细回顾了国内外学者所建压裂水平井产能预测模型及求解方法,指出了不同模型和求解方法的优缺点,并展望了压裂水平井产能模型的发展方向。     

株洲玉兮古沁轩古风馆环境设计

本方案寄情于如诗如画的传统古典建筑之美,将中式园林经典的造景手法融入到现代茶饮商业空间环境中。古典与现代在当下商业空间表现手法中从来不是对立的,而是和睦互补的,本方案以亭、树、桥、水构建出基本的空间骨架,为整个空间环境的营造定下基调。通过精致的细节表现和元素植入,创造出诗情画意般的生活体验,是久居都市的人们抛下烦扰、寻回自我、寻回简单、寻回本真的诗意空间。