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%。     

基于无人机摄影测量的DSM在矿山地灾治理的应用

针对地表沟谷发育排查难度大、精度低、大规模专项排查耗费人力物力且人员安全得不到保障等问题，采用无人机航测结合地表数字模型对地表裂缝进行测量观测，后期对地表裂缝进行充填。实践表面，该技术可提高地表排查的效率，对人力无法涉及的危险区域能够进行精确排查。     

无人机在输电线路巡检中的多种应用

无人机技术目前的快速发展使得我们国家输电线路自身的巡检能力得到了持续的提升,基于此本文在对无人机技术给予认识的情况下,在了解了输电线路巡检过程中的使用优势之后,还总结了无人机技术在当前我国线路巡检过程中的应用路径以及应用方法;之后使用案例分析的方式分析了无人机技术在当前输电线路巡检过程中的应用方法。     

“BIM+无人机”技术在道路改建工程监理中的应用

为改变传统的监理方式,利用新兴信息技术,结合建设工程各方的工作内容,提出构建施工管理虚拟信息平台和视频监控系统的设计思路。根据实际案例,具体介绍"BIM+无人机"技术的应用状况。实践证明,该技术在杨高路改建工程监理中发挥了重大作用,促进了监理工程师"三控两管一协调"职能的实现;在项目管理平台运用过程中,发现仍有待优化的技术要点。     

民用微小型无人机飞行管控的难点及解决方案探究

本文就目前普遍存在的无人机管控发现难、管控成本高、管控效率低等问题,从技术和经济的角度就其监管问题进行了分析,并借鉴现有成熟技术,提出了消费级民用无人机的自动位置监视广播系统APS-B(Automatic Position Surveillance-Broadcast)标准和基于无线电子围栏信标台的电子围栏技术标准,从而形成了实现对民用无人机监管的思路和方案。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

“BIM+无人机”技术在道路改建工程监理中的应用

本文主要对"BIM+无人机"技术的应用状况进行了深入的分析,但是在实际应用过程中还存在着一些问题亟待解决。