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%。     

国际原子能机构(IAEA)发布有关福岛核电站准备排放废水的第一份报告北大核心CSCD

国际原子能机构(IAEA)特别工作组发布了有关福岛第一核电站准备排放废水的第一份报告,以便了解是否违反相关国际安全标准。报告描述了排水技术准备工作的总体进展情况。该报告汇编了工作组于2022年2月,对日本福岛第一核电站运营商东京电力公司(TEPCO)和日本经济贸易产业省(METI)的初步调查结果。IAEA总干事Grossi对初步调查结果表示欢迎。他说:“日本在准备工作中取得了重大进展,特别工作组感到满意的是,东京电力公司和经济产业省确定了计划于2023年排放废水的下一步适当步骤。”这项工作还将继续进行。在日本继续进行准备工作的同时,工作组为审查的下一步确定了需要讨论和澄清的技术主题。报告指出,东京电力公司和经济产业省花了大量精力,就排放废水的过程与利益相关方和公众进行了磋商和沟通。他们希望在临近2023年计划废水排放时,看到这种情况可以继续下去。     

“三驾马车”拉动双循环

构建国内大循环为主,国内国际双循环相互促进发展新格局是中央在充分洞察国际国内形势变化基础上做出的重大战略决策从我国经济发展路径和机制看,消费、投资以及外贸进出口一直是拉动经济增长的“三驾马车”。中央提出构建双循环发展格局之后,“三驾马车”在新时代的内涵要求与使命对能源化工行业提出了新要求。     

关于全球经济格局与城市竞争力的思考(上)

前言2020年,新冠疫情的大流行,对全球经济与贸易带来了严重冲击。世界将往何处去?未来十年是否会成为人类"失去的十年(Lost Decade)"?联合国最新发布的《2020年贸易与发展报告》向全人类提出了严峻的拷问。在这个充满不确定性的世界,人类还能否争取一个更加美好的未来?     

建筑工程技术的经济预测及决策探究

现如今,随着人们生活水平的逐渐提升,对建筑类型、结构、外观及质量等条件的要求越来越高.而建筑工程本身具有周期长、技术类型丰富及施工复杂的特点,除考虑质量因素外,还需对其施工技术成本进行明确的预测和决策及核算,一方面要保障成本在预算范围之内,保质保量地完成施工计划;另一方面通过有效的经济预测和决策,也有利于强化技术优势,进而为提升建筑工程的建设水平提供坚实可靠的保障.主要研究建筑工程技术经济预测和决策的意义与方法.     

《经济日报》评出“2020年十大国际经济新闻”

2020年是极不平凡的一年。新冠肺炎疫情肆虐全球,世界经济陷入严重衰退,国际格局加速演变,单边主义、保护主义上升,全球产业链、供应链受到冲击。同时,全球努力稳定和恢复经济的各项举措效果初显,世界经济出现缓慢回升。为使广大读者及社会各界了解今年世界经济发生的重大变化及其特点,更好地把握当前和今后的走势,以及我国外部整体经济环境现状,经济日报及中国经济网推出“2020年十大国际经济新闻”,敬请关注。     

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。     

共享经济背景下新零售企业人才共享意愿调查

随着共享经济发展的逐渐深入,人才共享应运而生.目前,新零售行业人才需求旺盛,新零售人才协同发展在行业间有效流动和优化配置已成为大势所趋.探究新零售人才共享意愿及其影响因素,有针对性地构建新零售人才共享机制具有重要的现实意义.本文从新零售人才共享意愿出发,通过问卷调查,探寻新零售企业的共享参与度,并依此提出迎合新零售人才共享意愿的人力资源配置策略.