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%。     

关于东莞市工程建设项目"多测合一"的应用分析

文章对东莞市工程建设项目"多测合一"应用模式进行重点分析,通过与其他城市的工作成效进行对比,指出东莞市"多测合一"应用中存在的问题,并提出相应的针对性策略,以保证东莞市工程建设项目"多测合一"政策落实到位,发挥主体能动性,完善联合测绘市场管理机制,确保"多测合一"政策的相关测绘单位能够及时开展测绘工作.     

以雷电机理诠释大底盘建筑群电源SPD配置

引入雷电冲击电流分时段特性的重要机理,在细究电感特性的基础上,以电感线路电流不能突变为原理,解释说明雷击建筑物时的高电位在雷击"换路"一刹那间先于雷电流发生,并在大底盘建筑群内可靠传导,形成一全范围的高电位"等电位面".据此得出结论:大底盘建筑群是一栋电位紧密关联的防雷建筑物,在装设电源SPD时应将大底盘地面上多栋物理形态分开的建筑合并视为完整的单一一栋建筑,并根据低压电源线路进出大底盘建筑群的不同情况分别按GB 50057-2010《建筑物防雷设计规范》第4.3.8条第4、5款进行电源SPD配置.     

建筑工业化发展的多群体演化博弈与仿真研究

新型建筑工业化具有高质量、低消耗、可循环发展等特征，其推广已上升到国家战略层面。利用演化博弈方法，建立“政府-开发商-银行” 的三方动态演化博弈模型，进行各博弈主体策略的演化稳定性分析，并针对初始状态、奖惩力度、借贷风险和开发成本等对演化结果的影响进行动态仿真。在此基础上， 考虑开发商群体的网络拓扑特征对演化真实性的影响，引入复杂网络理论， 以无标度网络为载体描述开发商个体的连接偏好和决策机制，构建政府监管下的建筑工业化扩散模型，并通过仿真深入研究相关因素对扩散深度的影响作用，最后结合仿真结果给出相应对策建议。     

多式联运对航空客运量的影响分析

多式联运是一种新兴的运输方式,通过整合多种交通资源形成一套完善的体系来提高运输效率.航空客运量可以用来评估民航业的发展状况,根据分析出的影响客运量变化的因素,可以为民航系统的发展提供方向.本文利用多元回归分析法,根据现阶段多式联运发展程度较高的上海虹桥机场数据,分析铁路、轨道、公路和水运的客运量对航空客运量产生的影响.     

基于ERNIE-BiGRU模型的摘要语步自动识别研究

学术文献的摘要是对文献主要内容的浓缩,摘要不同部分的语步具有不同的信息,语步的自动识别和抽取对于学术摘要的后续研究有着重要的应用价值,而目前语步识别的研究相对较少,并且相关算法的效果还需要提高。针对上述问题,该文提出了一种基于ERNIE-BiGRU模型的语步识别算法。该算法首先结合中文句法分析理论提出基于句法依存关系的多语步结构拆分法,对学术文献摘要多语步结构进行自动拆分,获得多个单语步结构;然后构建用于训练的单语步结构语料库,并利用知识增强语义表示预训练模型,训练出句子级词向量;最后将训练出的单语步结构词向量信息输入双向门限循环单元(BiGRU)进行摘要语步自动化识别,取得了良好的效果。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度,在结构化和非结构化摘要上的识别准确率分别达到了96.57%和93.75%。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。