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%。     

机器人远程控制中的视觉建模与仿真引导策略研究

为 解 决 远 程 控 制 时 ，操 作 者 无 法 对 操 作 现 场 全 局 掌 握 的 问 题 ，通 过 视 觉 方 法 对 现 场 环 境 进 行 建模 ，利 用 虚 拟 仿 真 技 术 ，实 时 显 示 在 操 作 界 面 。 利 用 视 觉 算 法 处 理 双 目 相 机 获 得 的 目 标 图 像 ，获 取 目 标 的 位置 信 息 。 利 用 仿 真 平 台 对 目 标 位 置 信 息 进 行 二 次 处 理 ，在 现 场 环 境 的 模 拟 模 型 中 将 目 标 物 体 仿 真 建 模 。 最后 在 操 作 界 面 上 利 用 虚 拟 提 示 ，引 导 操 作 者 完 成 任 务 。     

单相电能表自动设检参及自动包装的应用与分析

本文针对国网单相电能表在包装阶段所遇到的问题进行了梳理,并就自动化设备的导入及应用状况进行了阐述。     

316不锈钢长时总体一次薄膜应力强度许用值预测方法研究

材料的总体一次薄膜应力强度许用值（Smt）是高温反应堆设备结构设计力学分析的重要判定依据，但美国机械工程师协会（ASME）的规范和法国《快堆核岛机械设备设计和建造规范》（RCC-MR）给出的最长30万小时的Smt不能满足长寿期反应堆的设计要求。本文基于ASME规范给出的30万小时许用应力、预计最小断裂应力及断裂应力系数等材料蠕变性能数据，采用Larson-Miller外推模型成功获得了50万小时长寿期的316不锈钢母材和焊缝的长时蠕变性能，可满足长寿期反应堆的设计要求。      

对拉型钢板桩围堰静压法施工

文章详细阐述了水工建筑物工程施工中应用越来越广泛的对拉型钢板桩的静压施工法,同时简述钢板桩围堰的后期维护监测及质量保证措施。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

智能电能表投产项目的进度管理——R公司三相智能电能表投产项目为例

文章选用R公司三相智能电能表投产项目作为本论文研究的对象,回顾了项目进度管理的方法、项目计划制定与项目进度控制的原理,阐述了智能电能表投产项目的特点、意义及其特殊性要求,设计了三相智能电能表投产项目的进度计划,介绍了项目实施过程中遇到的问题与解决方法。     

宁波三星电气股份有限公司

<正>请广大消费者认准宁波三星电气股份有限公司生产的三星牌系列产品,正确购买,放心使用。宁波三星电气股份有限公司成立于1989年,是奥克斯集团的重要子公司。2003年以来,我们拥有世界上最大的电能表产能,在国网招标市场上占据了30%的份额,并处于国网招标领先地位。仅2010年,我们就生产了1200万台的电表,取得了3.1亿美元的销量。三星在2011年5月份已成功上市。