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%。     

多先验融合的图像显著性目标检测算法

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标，提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况，提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置，以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明，MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图，同时F，AUC，MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。     

（S）-噻吗洛尔半水合物的合成及表征

为了开发β受体阻断剂新药（S）-噻吗洛尔半水合物，采用3-吗啉-4-氯-1，2，5-噻二唑为起始原料，经水解反应得到中间体1（3-吗啉-4-羟基-1，2，5-噻二唑）。中间体1与R-环氧氯丙烷发生醚化反应，经后处理及重结晶得到中间体2 {（R）-4-［4-（环氧乙烷-2-基甲氧基）-1，2，5-噻二唑-3-基］吗啉}。中间体2经胺化反应、马来酸成盐及重结晶得到（S）-马来酸噻吗洛尔。（S）-马来酸噻吗洛尔经游离、纯水转晶得到符合药典标准的（S）-噻吗洛尔半水合物，总收率14.05%且e.e.值为99.66%。最终成品经IR、1H-NMR、13C-NMR、MS、TGA、DSC表征，并优化各步反应条件。结果表明:以三乙胺为醚化反应缚酸剂75 ℃反应最佳；以乙醇为胺化反应溶剂46 ℃反应16 h最佳；S-噻吗洛尔的转晶拆分以水作溶剂，比传统不对称合成工艺安全稳定，操作简单，适合工业化生产。     

TCBR-HMM: An HMM-based text classifier with a CBR system

This paper presents an innovative solution to model distributed adaptive systems in biomedical environments. We present an original TCBR-HMM (Text Case Based Reasoning-Hidden Markov Model) for biomedical text classification based on document content. The main goal is to propose a more effective classifier than current methods in this environment where the model needs to be adapted to new documents in an iterative learning frame. To demonstrate its achievement, we include a set of experiments, which have been performed on OSHUMED corpus. Our classifier is compared with Naive Bayes and SVM techniques, commonly used in text classification tasks. The results suggest that the TCBR-HMM Model is indeed more suitable for document classification. The model is empirically and statistically comparable to the SVM classifier and outperforms it in terms of time efficiency.     

SINA: Semantic interpretation of user queries for question answering on interlinked data

The architectural choices underlying Linked Data have led to a compendium of data sources which contain both duplicated and fragmented information on a large number of domains. One way to enable non-experts users to access this data compendium is to provide keyword search frameworks that can capitalize on the inherent characteristics of Linked Data. Developing such systems is challenging for three main reasons. First, resources across different datasets or even within the same dataset can be homonyms. Second, different datasets employ heterogeneous schemas and each one may only contain a part of the answer for a certain user query. Finally, constructing a federated formal query from keywords across different datasets requires exploiting links between the different datasets on both the schema and instance levels. We present Sina, a scalable keyword search system that can answer user queries by transforming user-supplied keywords or natural-languages queries into conjunctive SPARQL queries over a set of interlinked data sources. Sina uses a hidden Markov model to determine the most suitable resources for a user-supplied query from different datasets. Moreover, our framework is able to construct federated queries by using the disambiguated resources and leveraging the link structure underlying the datasets to query. We evaluate Sina over three different datasets. We can answer 25 queries from the QALD-1 correctly. Moreover, we perform as well as the best question answering system from the QALD-3 competition by answering 32 questions correctly while also being able to answer queries on distributed sources. We study the runtime of SINA in its mono-core and parallel implementations and draw preliminary conclusions on the scalability of keyword search on Linked Data.     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。     

平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描CAD求解

针对平面并联机构无奇异位置工作空间求解困难、过程繁琐、计算量大等问题，提出了基于CAD求解平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描方法。将[n]自由度平面并联机构分解成[n]条支链进行独立分析，得到每条支链下末端执行器的可达区域，再将所有支链可达区域取交集即为平面并联机构工作空间。应用SolidWorks软件建立平面并联机构模型，进行几何特征处理，通过自动求解器求解，将求解过程图形化，快速得到同轴布局5R机构和平面3-RPR并联机构的无奇异位置工作空间。通过同轴布局5R机构的运动学实验，验证了该求解方法的可行性。     

一种抗运动干扰的实时心率提取方法

针对基于容积脉搏波（PPG）提取运动心率时，传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题，提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪，同时结合三轴加速度信号（ACC）对运动进行分类训练，计算各运动状态心率增益，对实时心率值进行补偿。实验结果表明，通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比，绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法，该算法具有抗干扰性强，实时准确的特点。