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.     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

双螺杆挤出机温度控制系统设计

双螺杆挤出机温度控制系统通常存在大扰动、非线性以及滞后性等特点,拥有固定参数的传统PID控制策略控制效果并不理想,为此提出了一种基于模糊神经网络PID控制的温度控制方法,对于现场无法充分预估的情况,该控制方法能够根据具体情况对PID参数做出适当调整。首先介绍了双螺杆挤出机温度采集与控制系统组成,将模糊控制理论、神经网络控制与传统PID控制相结合,利用模糊控制和神经网络对PID参数实现在线实时调整。最后,将模糊神经网络PID控制与常规PID和模糊PID控制进行仿真对比,模糊神经网络PID控制对螺杆机温度控制效果更佳,采用该控制方法可以大大提高产品合格率。     

基于Abaqus的双裂纹不同间距对裂纹扩展速率的研究

扩展有限元法是近年经过大量运用的,在传统有限元的范围中求解不连续问题一种有效计算方法,它是基于单位分解的思想,在计算不连续问题时加入跳跃函数。以ABAQUS为平台,基于扩展有限元方法 (XFEM),以含双穿透型裂纹的有限宽板受横向拉伸载荷为力学模型,建立相应的裂纹尖端应力的有限元模型,研究焊接接头区域不同间距双裂纹相互作用对裂纹扩展速率的影响。结果表明:双裂纹间距的的大小并没有对裂纹的扩展速率产生影响。     

双技能培养视角下工程造价专业实践教学改革途径

本文将对双技能视角下工程造价专业实践教学改革难点因素进行分析,并就如何更好进行专业实践教学改革提出合理建议。     

天津:持续推进“五大体系”建设计量工作取得新进展

一、深化计量法律法规贯彻执行,加强计量技术规范建设1.加强制度建设。一是结合计量领域"双随机、一公开"监管要求,完善随机抽查工作细则,建立健全检查"两库",全面实施计量领域7个"双随机"监管项目。二是为推进服务业诚信计量体系建设,提高服务业诚信计量管理水平,有序推进我市服务业诚信计量分类监管工作.