基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

EBZ-260型掘进机截割头截割性能研究

通过对EBZ-260型掘进机截割头的截割性能进行分析和研究,深入了解和掌握了相关截割头的数据参数、设计结构及载荷等情况,进一步研究了截割头的受力情况、形状结构及其截齿运行轨迹及安装分布等特性,可为截割工作提供必要的数据参考及理论基础,有利于重要部件的有限元分析,对研究掘进机整机受力的情况、截割的性能、所具备的可靠性及稳定性等方面具有重要作用.     

基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.     

大神360合资公司高管首秀:正在酝酿“极致”新品

作为一个互联网手机品牌,360和大神的合资公司未来将以硬件设施为入口,采用互联网运营模式,并希望能够淡化两家母公司在新公司的烙印。去年底,酷派大神将与360组建合资公司的消息传得沸沸扬扬,但到目前尚未最终成立。大神可谓国内手机圈成长最快的互联网品牌,年初推出的大神X7销售火爆、供不应求;而360则以行业颠覆者而著称,业界期待看到双方合作带来的新变化。近日酷派高层表示,合资公司已经进入最后阶段,在走完相应法律程序并确定一些细节后,将正式     

小家电售后服务标准化研讨会在京召开

<正>2015年1月21日,由中国电子商会消费电子产品售后服务专业委员会和中国电子商会消费电子产品调查办公室共同主办的"小家电售后服务标准化研讨会"在北京召开,与会领导、专家以及小家电电商代表共聚一堂,探讨我国小家电产业售后服务现状,并针对行业目前存在的服务问题联合呼吁,推进小家电售后服务标准的建立。会上,小狗电器创始人檀冲向大家分享的小狗电器"中央维修"服务模式,受到与会嘉宾的一致认可。