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%。     

数智化时代背景下《服装立体裁剪》课程的教学新模式探析

21世纪进入数智化时代,学习者认知方式的改变,教师角色及教学环境、结构的变化等,颠覆了传统的教学模式,逐渐形成了新的教学范式.现基于数智化时代背景下探析《服装立体裁剪》课程的教学新模式.     

传统文化体验式教学应用于服装表演理论课程的研究

在教育文化卫生体育专家代表座谈会上,习主席指出,把立德树人作为教育的根本任务,发挥教育在培育和践行社会主义核心价值观中的重要作用,深刻学校思政课程改革创新。本文以国家级非物质文化为切入点,主要分析传统文化、服装表演理论课程、体验式教学三者之间的联系。     

机器魔力

以信息化为引擎,富怡将服装企业带入智能工厂时代。最近,湖南一家棉服企业45天生产出了20000多件成品,令当地同类企业刮目相看。能够如此高效,其背后的秘密原来是该企业通过使用富怡4头全自动模板缝纫机,实现了"机器换人"。不仅一个半月收回了成本,还略有盈余。这不禁让附近的服装企业"红了眼",呼啦一下子,富怡接到了上百台     

早春抢修

早春的松嫩平原,乍暖还寒。3月24日15时30分,大庆油田采油二厂第一作业区采油2-11队副队长佟玉信带着维修班,巡查油井的运转情况。在经过萨高178-63抽油机井时,他发现该井狗牙螺丝串槽,立即停机检查。佟玉信和维修工刘锐爬上抽油机,张旭留在下面进行安全监护。佟玉信抡起大锤,一下下敲击着扳手,刘锐小心翼翼用扳手卸下螺帽。二人配合默契,不一会儿就将所有螺丝都卸松了。     

浅析毛皮服装职业打假中易混淆的毛皮

本文对毛皮服装材质遭遇职业打假的几种常见情形进行了归纳,重点分析了几组易混淆毛皮的不同点及易混淆点,指导企业正确标注毛皮材质。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

将可持续设计理念融入《服装配件设计》课程教学

将可持续设计理念贯穿到《服装配件设计》课程的各个环节,结合多种教学方法引导学生从主题的确定到材料的选择使用,以及作品最终的归属,始终围绕可持续设计理念进行。这种融入既开拓了学生的设计视野,培养了创新意识,加深对文化的理解,也强化了学生对当下社会的危机意识,对资源危机的重视,增强学生的责任感与使命感,为社会培养真正所需的有社会责任感的现代设计工作者。     

关于医用科技化防护性病服的研究

从便捷高效的角度对病服进行研究,设计并改造。采用科技化可穿戴设备从实时监测、数据传导的角度去设计医用科技化防护性病服,更加有效快速的传递医患之间的重要信息,进而为医护人员减负,降低意外情况,提高有效工作率。医用科技化防护性病服的设计有助于在医疗大环境下增进患者与医者之间的联系,让患者更直观的了解自身的情况,从而更高效的进行治疗。