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%。     

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.     

面向算网一体的开放服务互联架构

泛在化资源和服务模式下,向行业提供一种基础共性的开放服务,并从算力和网络双重维度给予这些服务精细化的资源保障,是面对后5G乃至6G时代新型业务场景的必要需求。文章提出一种面向应用和算网资源的开放服务架构,在端、网、云引入统一的共性服务标识,并在网络层据此叠加服务子层,在满足端到端服务发现、服务交付和服务保障的同时,使能IP网络对服务的精细化感知和路由调度功能,为算网深度融合的新型基础设施提供一种有益的参考架构。     

某工程屋顶花园改造设计方法浅析

随着对景观品质追求的不断提升,屋顶花园成为一种趋势,并且在既有建筑改造项目中也越来越多出现。屋顶花园的改造设计内容复杂,难度较大,文章结合某酒店工程案例进行浅析,力求为此类工程的设计提供相关思路。     

对内燃机热能动力优化与节能改造的思考

在现代社会持续发展的背景下,内燃机热能动力系统扮演着至关重要的角色,其性能将直接对人们的生产生活造成较大影响。随着如今社会发展理念越来越科学,关于节能降耗的技术研究备受重视。文章基于对内燃机热能动力优化及节能改造的分析,研究了比较先进的废水系统改造、冷却系统改造及余热回收技术,并对这类技术的研究和应用前景进行展望,希望能为相关产业的发展提供参考。     

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研学营地公共空间场所的自主性营造——以日照1971研学营地为例

随着社会的进一步发展,现代社会对新型人才的需求改变了传统教育教学模式的发展,以研究性学习与旅行体验相结合的非传统教育场所成为学生课外学习的重要组成部分,与之对应的研学营地也有了极大的市场需求。结合日照1971研学营地改造项目,从历史背景、人文环境、建筑艺术等方面,探讨了废旧校舍的改造和非传统校园公共空间的设计问题。