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基于机器学习算法构建缺血性卒中3个月死亡预测模型研究_陈思玎

目的探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。方法选择中国国家卒中登记(China National Stoke Registry,CNSR)数据库中缺血性卒中患者为研究对象。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集,训练集用于构建预测模型,测试集用于评价模型效果。分别采用XGBoost和Logistic回归方法构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型,通过ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价两种模型的预测价值。结果共纳入10 645例缺血性卒中患者,平均年龄65.18±12.23岁,女性4045例(38.0%),入院NIHSS评分4(2~9)分,3个月死亡患者447例(4.48%)。XGBoost和Logistic回归预测模型的AUC分别为0.8539、0.8278(P=0.0835),灵敏度分别为0.7413、0.7133,特异度分别为0.8286、0.8040。结论基于机器学习算法XGBoost构建的缺血性卒中死亡预测模型表现良好且稳定。

  • 2021-04-26
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基于粒子群优化算法的CE模型研究_汪瑾

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型。首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制。在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度。仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好。

  • 2021-04-26
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基于遗传算法的渡船横渡航法寻优模型_孙志宏

目前,渡船横渡内河水域主要依赖船长的经验,依据周围水域的实时态势做出决策,无法对整条横渡航线进行整体把握。因此,所选择航法经常使渡船在航道中间,处于低速等待穿越时机的状态,横渡航行风险相对较高。建立安全评价模型,结合研究添加重要判据求得实际最近会遇距离,加入船舶尺度建立安全评价指标作为适应度函数阈值。应用遗传算法(Genetic Algdrithm, GA)建立基于遗传算法的内河横渡模型,综合考虑经济性、转向角度和转向点数量求取路径的适应值并执行遗传操作。试验选取长江某渡口真实交通流数据作为输入进行模型验证,导出迭代所得路径关键参数,经过专家对关键参数进行分析比对,所得航线的经济性、及时性和安全性均较为合理,构建的模型可应用于渡船横渡内河水域航法寻优中。

  • 2021-04-26
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物联网安全:安全问题分析

物联网的安全问题是多方面的,包括传统的网络安全问题、计算系统的安全问题和物联网感知过程中的特殊安全问题等。下面简要介绍物联网系统中一些特殊的安全问题。

  • 2021-04-26
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注入-超声法制备苍艾挥发油醇质体的工艺研究

目的优化苍艾挥发油醇质体的制备工艺。方法采用注入一超声法制备苍艾挥发油醇质体。以乙醇体积分数、大豆卵磷脂质量分数和乳化温度为考察因素,以粒径、包封率和z e【a电位为评价指标,利用正交实验设计原理筛选苍艾挥发油醇质体的优选处方。结果 筛选得到的优选处方为苍艾挥发油质量分数为1嘶,乙醇体积分数为30%,大豆卵磷脂质量分数为1.8%,乳化温度为40℃,通过该处方制备得到的苍艾挥发油醇质体的平均粒径为(78.64±1.05)nm,平均包封率为82.23%±1.16%,zeta电位为45.36 mV,外观为乳白色半透明液体,透射电镜下可见类圆形泡状。结论通过该方法制备得到的苍艾挥发油醇质体粒径适宜、包封率较高、稳定性良好,可用于外用制剂的研究。

  • 2021-04-26
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2021年技术和物联网重塑企业的三种方式

由于转向远程工作以及由于COVID-19而需要在家办公,人们在业务和社交方面都依靠技术。从虚拟公司会议和Zoom欢乐时光到在线教室和实时直播的锻炼,一切都突然成为常态。尽管技术行业以外的人可能会在过去的一年中看到并惊叹于技术完全改变了他们的生活,但技术的影响才刚刚开始。

  • 2021-04-26
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物联网:2021年即将到来的四大趋势

工业革命的第四波浪潮是关于数字化授权,并推动新技术和IT服务 跨边缘和云资产,以提高生产力。这些技术涵盖了从高级分析、工业 物联网平台、人工智能和数字孪生等各个领域,服务于制造业的核心 需求。在过去的几年里,物联网蓬勃发展。根据行业研究,到2021

  • 2021-04-26
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人工智能专业_高等数学AI_课程教学探讨_——以安徽工程大学为例

随着人工智能加速走向全面应用,人工智能人才紧缺问题亟待解决。 “高等数学 AI” 课程教学对人工智能专业学生科学素养形成和后期专业学习至关重要。 文章以安徽工程大学 为例,分析了该课程的教学现状和教学过程中存在的问题,并结合人工智能专业培养目标从课 程的定位教学目标、设计教学内容、丰富教学方法、改革教学考核方式四个方面提出课程改革 的具体对策,从而培养具有良好数学基础和较强建模能力的人工智能领域人才。

  • 2021-04-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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