"互联网+"职业教育新生态下的智慧校园建设 ——以辽宁机电职业技术学院为例

智慧校园建设是教育现代化的重要组成部分,也是所有高等职业院校信息化建设的核心和最终目标.辽宁机电职业技术学院通过"一个数据中心、二个网络支撑平台、三大应用平台"的"123"型现代化智慧校园工程,突出学校特色、强调以人为本、重视协调发展,从建设内容、技术水平和服务质量3个层面持续推进智慧校园建设项目,不仅提升了本校智慧校园建设质量,也为其他高职院校的智慧校园建设提供了参考.     

数字校园一卡通中的身份验证技术研究及应用

互联网技术的普及为数字校园的建立校园网的完善奠定了数字校园的基础.数字校园最重要的一部分就是校园一卡通,能够为学校潜在的管理信息系统预留适当的接口为学校管理提供必要的帮助.介绍了数字校园的特点,对校园一卡通的功能进行了详细分析,并论述了校园一卡通涉及到的身份验证技术.     

基于互联网的校园共享服务平台分析

阐述基于互联网的校园共享经济服务平台现状，存在的问题，面临的机遇，应对的策略，包括团队的多样性、管理筹集的多渠道、平台运行的风险。     

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%。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

桂林电子科技大学北海校区绿化植物调查分析

通过对桂林电子科技大学北海校区园林绿化植物进行调查分析,结果表明:桂林电子科技大学北海校区共有园林植物138种,隶属于54科115属,其中,乔木树种相对最多,67种,占总数的48.6%,灌木50种,草本为21种。对其主入口区、行政办公区、生活区、主干道区域植物景观进行分析,植物配置上多采用乔木+灌木+草本的垂直结构景观配置。     

“HERE CITY”快捷酒店设计解析

本文通过对"HERE CITY"深入剖析,从场所、空间、材质等方面,分析其对城市记忆空间的具有时代特征的表现与塑造。     

密集用户校园无线网优化设计研究

本文简略阐述了高校网络建设现状,从用户容量规划、网络上层总宽带规划、无线链路规划以及无线信道规划等内容着手,对密集用户校园无线网规划设计进行了详细分析,并明确了无线AP以及POE交换机的部署.