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%。     

连获重磅殊荣的背后,是亨通坚守创新的“硬核”故事

岁末盘点正当时,砥砺奋进再出发。自成立以来,亨通始终深耕实体制造业,始终坚持科技引领、创新驱动,聚焦发展前沿,掌握核心技术,抢占产业制高点,赢得发展先机,在这条从不间断的创新路上,亨通收获了累累硕果。又逢岁末,亨通再次迎来一波荣誉大丰收——2020年12月16日,2020年全球|中国光通信发展与竞争力论坛在北京隆重举行。     

服务人才培养的协同创新中心构建与实践研究

近年来,我国大力发展服务产业,培育了一批示范性服务产业集聚区,取得了较好的成绩.但同时,服务人才短缺的问题也成为产业集聚区快速发展的瓶颈,本文主要以服务产业服务人才培养的技术应用协同创新中心构建为研究对象,分析了协同创新与协同创新中心概念,从服务产业人才发展现状出发,提出了服务人才培养的技术应用协同创新中心构建与实践方案措施,对促进服务人才培养、产业互动、创新中心构建与实践发展具重要意义.     

电子商务与双创融合的教学模式分析

阐述电子商务创业创新人才培养过程中的问题,制定科学的应对策略,建立开放式众创平台运行管理机制,探讨双创融合背景下的电子商务人才培养模式。     

黄淮平原“环城湖”景观的空间发展与生成机制研究 — —以淮阳为例

地缘环境造就了不同城市景观的独 特性。环城湖就是受黄河泛滥影响，河流中下 游平原产生的特殊城市景观。但在发展过程 中，这些城市出现了不同程度的水域面积缩减 的现象，城市风景的独特性也随之消失。淮阳 作为此类环城湖景观保存较为完好的城市， 环城湖的发展历程具有很强的代表性，研究 环城湖的生成机制能为保护和发展城市整体 格局提供明晰的理论支撑。论文在史料研究 基础上，梳理了淮阳的城市景观发展特征以 及此特征下城湖空间格局的形成过程；整理了 在地势低下、极端降雨、河泛频繁、政治经济 转移影响下的淮阳环城湖的形成机制，以期为 淮阳城市的发展研究提供参考与借鉴。     

传统金属工艺品装饰纹样在平面设计中的创新应用——评《传统金属工艺创新设计》

传统金属工艺始发于青铜器时代,兴盛于铁器时代,是经过数代人不懈努力而形成的,是中华民族优秀传统文化璀璨篇章中的一部分,是中华劳动人民智慧的结晶,是中华民族追求美好生活的佐证。随着时代的发展、科学技术的进步,传统金属工艺的现代化表达也发生了变化,不再局限于现代金属工艺品这一表达渠道,而是融合时代技术与现代人的需求,进行了适当的改革与创新,融入生活领域与工作领域。其中,平面设计作为近现代兴起的行业之一,与人们的生活、工作等方面密切相关,是传统金属工艺现代化表达最通用的渠道,例如,传统金属工艺品装饰以创新理念、先进的工艺技术,丰富了平面设计中的图形种类、平面设计中美的表达方式,以及平面设计中思想理念的表现方法,让传统金属工艺在现代社会出新出彩的同时,推进了现代工艺设计的创新发展。由段岩涛编著的《传统金属工艺创新设计》(化学工业出版社,2018年4月版)一书,从传统金属工艺基础理论知识入手,较为全面、系统地阐述了传统金属工艺的传承与发展现状,以景泰蓝制作工艺、创新设计、具体应用等实例为着重点,多角度呈现了传统金属工艺的创新应用,具有一定的理论价值与现实意义。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...