全IP电视直播节目的即时回看技术

介绍了已运用于实践中的一种全IP电视直播节目即时回看技术,用户通过遥控器一键实现直播节目的即时回看,极大地提升了用户的观看体验。通过在临汾市智慧广电全IP融合业务网建设实践项目中的使用,技术的先进性和有效性得到实践验证。     

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%。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

住房和城乡建设部办公厅关于印发城镇老旧小区改造可复制政策机制清单(第二批)的通知

各省、自治区住房和城乡建设厅,直辖市住房和城乡建设(管)委,新疆生产建设兵团住房和城乡建设局:引导有条件的既有住宅加装电梯,是城镇老旧小区改造的重要内容,对实施城市更新行动、推进惠民生扩内需具有积极意义。近年来,各地贯彻落实党中央、国务院有关决策部署,主动回应群众期盼,大胆探索、勇于创新,坚持居民主体、社区协商、政府支持、多方参与、保障安全的原则,采取一梯一策、多策并举等措施,推进既有住宅加装电梯工作取得积极成效。近期,我部从前期准备、工程审批、建设安装、运营维护等方面总结部分地区既有住宅加装电梯可复制的政策机制,形成《城镇老旧小区改造可复制政策机制清单(第二批)》,现印发给你们,请结合实际学习借鉴。     

基于图着色的密集D2D网络资源分配算法

蜂窝设备到设备(D2D)网络通过D2D用户与蜂窝用户的上行链路复用,可大幅提高网络的频谱效率,但当D2D用户数大于蜂窝用户数时,即在D2D密集部署场景下,传统的资源复用算法不能满足D2D用户的频谱资源需求。针对该问题,提出基于图着色理论的D2D网络干扰协调频谱资源分配算法,可实现信道资源在多个D2D用户对间的多重复用,从而提升网络负载能力,改善网络吞吐量。在此基础上,给出一种改进的资源分配算法,以提高D2D用户的公平性。仿真结果表明,该算法在降低D2D用户获取信道资源"饥饿"概率的同时,能够提升网络信道资源的空间复用率及系统吞吐量。     

发泡剂和扩链剂/交联剂对聚酯型聚氨酯泡沫的影响

采用预聚体法制备聚酯型聚氨酯泡沫,利用全水发泡,分别采用1,4-丁二醇(BDO)和三羟甲基丙烷(TMP)做扩链剂和交联剂,考查三者对聚酯型聚氨酯泡沫的性能影响。结果表明:随着水用量的增加,泡沫密度不断下降,力学性能增加,回弹性能呈现先增加后减小的趋势,当水的用量为2. 5～3质量份时泡沫的各项性能最均衡;扩链剂和交联剂的加入使泡沫的力学性能得到提升,同时会降低回弹性能,最佳的扩链剂和交联剂的配比为1. 5质量份的BDO和0. 5质量份的TMP。     

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。