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%。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

巡管路上好风光

随着复工复产工作的快速推进,相国寺储气库150多千米的天然气管道周边新增施工点就达到26处之多,包括东环铁路、合长高速、壁津合高速这样的大项目,也涵盖乡村公路、村民鱼塘这样的小工程等等。这些施工点不是紧靠管道,就是穿越管道,时刻威胁着天然气管道的安全,在很大程度上加大了管道保护工的巡护难度。     

基于亚龙YL-236的32×16 LED点阵显示屏的设计

文章介绍了基于亚龙YL-236实验台的32×16点阵显示屏的硬件电路设计、电路驱动、软件设计,实现滚动显示16×16的汉字、8×16的数字、字母。具有结构简单,可控性好,方便实现的优点,具有一定的实际价值。     

压裂水平井产能预测方法研究进展

水平井压裂技术在低渗透及非常规储层中得到了广泛应用,压裂后水平井的产能预测关系到油田开发方案的制定,因此,国内外学者对压后渗流模型的建立和求解方法做出了不懈的努力。本文详细回顾了国内外学者所建压裂水平井产能预测模型及求解方法,指出了不同模型和求解方法的优缺点,并展望了压裂水平井产能模型的发展方向。     

不同骨料体积率的轻混凝土损伤-断裂分析

利用三点弯曲梁试验,对不同骨料体积率的轻骨料混凝土进行了断裂试验研究;同时,将混凝土损伤模块和随机骨料投放模块植入基于耦合判据(Coupled Criterion)的有限断裂模型中,首次应用于轻骨料混凝土断裂的数值模拟中。结果表明:该模型能够有效的模拟荷载-位移曲线的全过程,并且同时描述材料的损伤和断裂,同时预测裂纹的萌生与传播;通过能量分析,得出损伤能与断裂能随轻骨料体积率变化的规律。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

锐化RAW文件细节表现

<正>任何一张照片都离不开锐化操作,这里我们教你在保证画质的前提下对RAW文件进行锐化处理,丰富画面纹理与细节。软件准备:Adobe Camera Raw学习目标:如何对照片进行锐化.并评估锐化的最终效果。操作耗时:10分钟我们可以通过调整照片的色彩与反差改善其画面效果,而调整锐度则能带来锦上添花的变化。但相对色彩与反差的调整来说,对照片进行正确的锐化处理则是一件非常棘手的事情。大多数相机为了避免细节丰富的区域出现摩尔纹的情况,通常都会内置低通滤镜对画面进行轻微的