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%。     

浅谈不同给液方式在铜电解车间的应用

不同给液方式对铜电解过程中有重要的影响,不同的循环方式会影响槽内温度分布、电解液成分及阳极泥沉降等,因此,根据铜电解生产不同情况的需要,分析对比了多种给液方式在贵冶电解车间的应用,总结了这几种给液方式的优缺点和适用条件。     

基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法

提出一种以"关键人物"为核心，使用门控融合单元（GFU，Gated Fusion Unit）进行特征融合的组群行为识别框架，旨在解决两个问题：①组群行为信息冗余，重点关注关键人物行为特征，忽略无关人员对组群行为的影响；②组群内部交互行为复杂，使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征，再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终，通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率.     

脉冲电沉积镍-铜合金

采用脉冲电沉积技术在304不锈钢表面制备Ni-Cu合金镀层,镀液组成和工艺条件为:NiSO4ꞏ6H2O 200g/L,CuSO4ꞏ5H2O 10 g/L,十二烷基硫酸钠0.2 g/L,柠檬酸钠80 g/L,糖精0.2 g/L,pH 4.0,温度25°C,搅拌速率30 r/min,平均电流密度40~120 mA/cm2,脉冲频率0~100 Hz,占空比20%~90%,时间30 min。研究了平均电流密度、脉冲频率和占空比对Ni-Cu合金镀层的元素组成、表面形貌和显微硬度的影响,得到较优的工艺参数为:平均电流密度40 mA/cm2,脉冲频率50 Hz,占空比60%。该条件下所得Ni-Cu合金镀层由质量分数分别为56.53%和43.47%的Ni和Cu组成,呈“菜花”状形貌,结晶细致、均匀,显微硬度为614.4 HV。     

Bootstrap procedures for detecting multiple persistence shifts in heteroskedastic time series

This article proposes new bootstrap procedures for detecting multiple persistence shifts in a time series driven by non-stationary volatility. The assumed volatility process can accommodate discrete breaks, smooth transition variation as well as trending volatility. We develop wild bootstrap sup-Wald tests of the null hypothesis that the process is either stationary [I(0)] or has a unit root [I(1)] throughout the sample. We also propose a sequential procedure to estimate the number of persistence breaks based on ordering the regime-specific bootstrap p-values. The asymptotic validity of the advocated procedures is established both under the null of stability and a variety of persistence change alternatives. A comparison with existing tests that assume homoskedasticity illustrates the finite sample improvements offered by our methods. An application to OECD inflation rates highlights the empirical relevance of the proposed approach and weakens the case for persistence change relative to existing procedures.     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

基于双离合变速器电控单元的Volcano CAN开发

Volcano 是集汽车电子网络设计、实现和测试于一体的完整工具链。它包括整车网络规划及优化设计工具VNA,网络节点(TCU等)实现工具VTP以及网络测试工具Tellus。本文着重介绍了基于TCU的VTP。     

国家级核应急医学救援分队能力评估指标体系的建立与应用

为进一步摸清国家核应急医学救援分队能力建设现状,国家核应急响应技术支持中心建立了评估指标体系、评分标准,对依托苏州大学附属第二医院(核工业总医院)设立的国家核应急医学救援分队开展能力评估。评估重点包括政策法规、组织机构、预案方案、指挥控制、应急设施与装备、应急响应行动和培训演练等7项一级指标。通过评估,摸清了现状,查找了问题,同时对救援方案、物资装备配备及管理、培训演练等国家核应急医学救援分队能力建设以及核应急能力评估等工作提出改进建议。     

柠条的纤维特性及其双螺杆CMP制浆性能研究

以柠条为原料，分析了其化学组分和纤维形态，并探讨了柠条双螺杆CMP法的制浆工艺以及浆料的纤维形态和成纸的物理性能。研究结果表明：与针、阔叶木相比，柠条原料中纤维素和综纤维素质量分数较低，苯醇抽出物和热水抽出物质量分数较高，柠条纤维长度总体偏短，木质部和皮部的纤维质量平均长度分别为0.621和0.819 mm，还存在部分杂细胞。采用3.5% Na₂SO₃和1.5% NaOH常温预浸12 h、90℃汽蒸1 h后再用双螺杆挤浆机在质量分数35%下进行搓丝，并结合高浓盘磨机磨浆，所得CMP浆得率可达73%。柠条CMP浆基本保持了纤维原有的长度，质量平均长度达0.650 mm，长宽比为32.7，纤维解离较好，但分丝帚化情况不理想，含有部分纤维束和杂细胞。当加拿大游离度为300 mL时，柠条CMP浆成纸的环压强度指数和松厚度较高，分别为8.67（N·m）/g和2.56 cm³/g，抗张指数为19.6（N·m）/g，本色浆白度较高，达50%（ISO）。柠条CMP浆适合配抄瓦楞原纸等包装用纸，漂白后可配抄新闻纸和白板纸。     

Lagrangian relaxation hybrid with evolutionary algorithm for short-term generation scheduling

Short-term generation scheduling is an important function in daily operational planning of power systems. It is defined as optimal scheduling of power generators over a scheduling period while respecting various generator constraints and system constraints. Objective of the problem includes costs associated with energy production, start-up cost and shut-down cost along with profits. The resulting problem is a large scale nonlinear mixed-integer optimization problem for which there is no exact solution technique available. The solution to the problem can be obtained only by complete enumeration, often at the cost of a prohibitively computation time requirement for realistic power systems. This paper presents a hybrid algorithm which combines Lagrangian Relaxation (LR) together with Evolutionary Algorithm (EA) to solve the problem in cooperative and competitive energy environments. Simulation studies were carried out on different systems containing various numbers of units. The outcomes from different algorithms are compared with that from the proposed hybrid algorithm and the advantages of the proposed algorithm are briefly discussed.