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%。     

浅谈上海地区超深地下连续墙铣接法施工监理质量控制

随着上海地区对深层地下空间的持续开发,超深基坑不断涌现,基坑安全也面临深层承压水层的严峻考验。围护结构施工质量的好坏直接关系到整个基坑工程的安全。从监理角度出发,探讨上海地区超深地下连续墙铣接法施工质量控制的若干问题,就超深地下连续墙施工各阶段的注意点提出了一些观点,以期对相关工作者有所帮助。     

分体式散索鞍加工技术研究

开州湖特大桥散索鞍为摆轴式散索鞍,采用分体式结构形式,对其机加工进行分析研究,解决机加工中存在的技术难点,通过制定合理的加工工艺保证了产品的加工质量,为分体式散索鞍的加工制造提供参考。     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

异地搬迁大型铝电解槽技术升级改造的工程运用

近年由于铝工业产能过剩,国家对新建电解铝产能只能采取等量或限量置换,一些传统电解铝企业由于受当地的电价限制,需要将电解铝产能向有成本优势地区进行产能转移和技术升级改造,增强企业竞争力使企业扭亏为盈。本文特针对某电解铝企业异地搬迁项目对电解槽结构改造、异地运输、母线优化等进行了详细论述,为今后大量的电解槽异地搬迁项目提供参考。     

2019年“金帆奖”获奖案例之春晚AR系统

在历年的金帆奖评比中,不乏各大精品综艺节目的影子。其中,每年的央视春晚更是各个获奖单元的常客。时间虽然已经过去一年有余,但2019央视猪年春晚节目依然给我们留下深刻印象。本文将从全新技术、创意设计、设备系统三个方面,对2019央视春晚中的全新虚拟技术应用进行解析。     

Diodes沟槽型超级势垒整流器提高下一代充电器效率

Diodes推出全新两款采用了旗下专利沟槽型超级势垒整流(Trench SBR)技术的器件SBRT15U50SP5及SBRT20U50SLP,能够实现下一代电池充电器对效率和温度的严格要求。两款全新沟槽型超级势垒整流器具有超低正向电压、低漏电流,并以较低的温度工作,有效满足充电器输出整流二极管的要求,从而易于处理36 k Hz断续模式充电器设计的较短电流脉冲。Diodes推出的两款器件包括适合10W智能手机充电器的15 A SBRT15U50SP5,以及为12.5 W平板电脑充电器而设的     

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。     

基于Spark大规模视频分析的可扩展性研究

介绍大规模监控视频分析可扩展性的研究目标,探讨了哪些因素会增加系统的负载和实时处理延时;研究了如何根据采样数据得出更加具有代表性的负载数据;进而提出了丢帧策略来避免系统负载过大和延时过长问题,最后介绍了动态增加系统的计算性能,通过增加计算节点的方式实现动态地增加系统的计算性能。