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%。     

“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

机械行业新标准介绍

根据中华人民共和国工业和信息化部公告2018年第36号,以下机械行业新标准2019年5月1日实施。1)JB/T 13525-2018《热轧用矫直机齿轮箱》为首次制定标准,规定了热轧用矫直机齿轮箱产品的常用型式、基本参数与尺寸、技术要求、试验方法、检验及验收规则、标志、包装、以及产品的运输和贮存。适用于宽厚板轧线热矫直机齿轮传动箱。2)JB/T 13526.1-2018《连轧二辊粗轧机第1部分:性能参数》为首次制定标准,规定了热连轧线二辊粗轧机设备的基本型式和性能参数。用于在热状态下,轧制黑色金属的热连轧二辊粗轧机。     

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 。     

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。      

南源玉带河

<正>目前,《宁强县志》中的有关汉江源头记载是:"玉带河是汉江的源流,发源于宁强县西北箭竹岭水池垭。境内干流长87.5公里,流域1022.8平方公里,据史志记载,县北嶓冢山石牛洞为正源,另有源于五丁关至陈家大梁一带的石钟沟之说。近几十年,经专家多次踏勘论证,《辞海》1989年版,正式确定汉江源流为玉带河。"1994年深秋,在嶓冢山石牛洞前,我们二人躺着晒了半天太阳,懵懵懂懂揉揉眼下山,说继续"革命"。那时候年轻气盛,回到古桂旁的烈金坝,继续南行10公里从一个叫宽川的地方弃公路复东行,入     

应用于雷达接收机的宽阻带带通滤波器设计

介绍了交指型微带滤波器的基本设计原理,并利用ADS和HFSS软件仿真设计了通带为2.7~3.5 GHz的高陡峭度的宽阻带带通滤波器,并已应用于某雷达接收机。该方法虽然原理上基于传统公式计算、查表,但是充分利用了ADS软件强大的设计功能,直接由指标要求得到近似的尺寸,然后进行优化得到最终设计结果。测试结果表明,该方法可行有效,设计周期短,对雷达接收机滤波器设计有很强的工程指导作用。     

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。