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%。     

基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。