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%。     

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.     

胶莱盆地南部大盛群、王氏群的划分与对比

胶莱盆地在胶东半岛地质构造及造山带研究中占有重要地位,其巨厚的白垩系陆相沉积是石油系统多年的研究目标。胶莱盆地南部白垩纪的岩石地层序列较其北部更为复杂,其认识几经反复,其中尤以大盛群与王氏群和莱阳群的部分单位的关系为甚。本次工作通过详细对比其沉积层序、相互关系、古生物组合、岩石学特征及同位素年龄等因素,认为大盛群与王氏群属同一沉积层序,沉积基底相同、沉积环境相似、古生物群落时代一致,二者具有同时代、同沉积相、同岩石组合的一致性,应是一套地层,建议今后使用统一地层名称。     

基于Deform-3D和正交实验法的2A12铝合金等通道转角挤压工艺优化

在Deform-3D有限元数值模拟过程中应用正交实验设计方法,对2A12铝合金等通道转角挤压工艺进行优化设计,并系统分析不同工艺参数对挤压力和等效应变的影响规律。结果表明:摩擦系数与挤压角度对挤压力的影响较大;挤压角度和挤压速度对等效应变有较大影响。     

ATSP:时态网络可视化的自适应时间片划分方法

现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变，不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此，根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法（Adaptive Time Slice Partition method，ATSP）。在时态网络的两种表示方式（基于事件的表示方式和基于快照的表示方式）的基础上，构建了ATSP的基础模型，同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分，针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则，并提出了实现算法--层次划分算法（Hierarchical Partition algorithm，HP）和增量划分算法（Incremental Partition algorithm，IP）。实验结果表明，ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征，且该方法应用于可视化时，能有效归纳并展示网络的特征，明显提高了视觉分析的效率。     

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。     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

双频激振下阶梯轴与带V型槽轴低周断裂的可等效性研究

针对双频激振下阶梯轴的低周断裂问题,研究阶梯轴与带V型槽轴的等效性以简化问题。设计了铝合金阶梯轴和带V型槽铝合金轴的双频激振等效实验,利用有限元软件,对实验中的模型进行比较分析,在此基础上提出等参数建模法:通过有限元建模,对两种模型重点考察的局部特征进行分析比较,调整模型的尺寸参数,筛选出能够彼此近似等效的模型。利用等参数建模法,得到应用于所搭建的双变频激振器的等效建模表,根据等效建模表,可查找到基于双变频激振器,一定误差范围内能够彼此近似等效的铝合金阶梯轴和带V型槽铝合金轴。