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1.
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. 相似文献
2.
内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
3.
围绕人工智能与智慧海洋建设这条主线,论述人工智能、智慧海洋的概念,列举当前较为成熟的人工智能与海洋科技在海洋观测方面融合的切入点,初步展现一种海洋技术与装备智能化的发展路径,提出加快人工智能技术向智慧海洋建设赋能的几点建议。 相似文献
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6.
"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。 相似文献
7.
本文结合当今软件研发模式的改变以及软件新技术的发展,特别是人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的普遍应用,阐述了软件测试所受到的各种挑战,包括在系统功能测试、性能测试、安全性测试、可靠性测试等各个方面所面临的挑战。最后,展望未来,描绘出软件测试发展的五大趋势——敏捷化、高度自动化、云化、服务化和智能化。 相似文献
8.
冯士海 《中国信息技术教育》2021,(5)
随着科技的迅猛发展,人工智能技术越来越成熟,因此要想提高社会公民的数字化胜任力,增强国家竞争力,必须将人工智能纳入中小学信息技术教育。在“人工智能+”的大背景下,什么是人工智能教育?如何有计划、有组织地开展中小学人工智能教育?信息技术教材中应该包含哪些人工智能内容?这些都是首先需要厘清和思考的问题。 相似文献
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