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1.
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%。 相似文献
2.
层次分析法是对定性问题进行定量分析的多准则决策方法,将研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行评价。对流冲河特大桥工程实例进行分析研究,构建了基于层次分析法的桥梁跨河施工方案评价模型,对长钢栈桥组合钢平台、分期筑岛、短栈桥结合筑岛3种方案进行综合评价。结果表明:短栈桥结合筑岛方案最优,应用效果良好,验证了层次分析法应用于该类工程施工方案决策的可行性和合理性。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
5.
为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题,促进资源可持续利用,构建水-能源-粮食系统,利用耦合协调度模型对我国的30个省(自治区、直辖市)进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明:2003—2017年,我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数,系统综合评价指数逐年递增;大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势,个别省份耦合协调度濒临失调;耦合协调度空间自相关性较强,虽有明显波动,但是呈现逐年加强的态势;影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。 相似文献
6.
7.
8.
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。 相似文献
9.
阐述项目教学法在单片机应用技术课程中的应用,教学逻辑条理化,课堂教学生动化。通过小组分工与协作,教师的设计与督导,提高教学效果,增强学习动力,课堂有收获,技能有提升。 相似文献
10.
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... 相似文献