一种通道自适应与局部增强的Transformer术中血压预测方法

准确预测术中患者的血压状态来预防术中低血压,对提高手术安全性和降低术后并发症有积极作用,以往的低血压预测方法主要视为二分类任务,忽略了患者血压变化的过程,从而限制了干预策略的制定。因此提前预测血压的变化趋势,具有更重要的临床研究和应用价值。针对以上问题,对通过监测的术中生理序列实时预测未来5min、10min、15min血压的连续值展开研究,并提出了一种通道自适应与局部增强Transformer模型,该模型采用卷积注意力机制捕捉血压序列的局部相似性,同时提出一种通道自适应模块嵌入模型来建模生理序列潜在交互关系。结果表明,该模型相比于基准模型在5min、10min、15min预测精度分别提升4.88%、8.2%和8.42%,预测的平均动脉压的MAE分别为2.997、3.393、3.743,且显著优于其余对比模型,为术中血压预测提供新的解决方案。     

基于时空信息分段融合模型的术中低血压预测

准确提前预测术中低血压的发生对术中选择紧急方案以及降低患者术后的不良风险和死亡率具有积极作用。术中低血压预测目前主要基于术中患者的各项生理指标数据,但现有方法未能充分考虑多指标间的时间信息和空间信息。针对以上问题,提出基于时空信息分段融合模型的术中低血压预测,先使用全卷积网络或残差网络提取局部空间信息,再使用门控循环单元提取时间信息并进行预测。通过对比术中低血压预测常用的深度神经网络模型,在原始和填补的临床数据的术中低血压预测中,不仅提高了低血压事件的预测准确性,还在面对数据填补时表现出一定的容忍度,能够应对噪声和不确定性的影响。     

燃煤锅炉烟气湿法脱硫废水中重金属及钙镁离子沉淀规律研究

燃煤锅炉烟气湿法脱硫废水中的重金属及钙镁等离子危害较大,开展其沉淀去除规律的研究有利于废水中有用元素的资源化回收和废水的回用。采用碱液沉淀法对脱硫废水进行分级处理,对沉淀产物采用SEM-EDS等手段进行表征。结果表明,采用氢氧化钙作为沉淀剂可以实现去除重金属、回收镁资源及去除氟化物和降低废水硬度等多种目标。在去除重金属离子的过程中,当脱硫废水pH值为9.0～9.5时,废水中的重金属离子可得到有效去除且达到污水排放标准,镁离子几乎没有损失,钙增加率也较低,仅为4.6%以下;将废水pH值调整为9.5～9.7可有效回收废水中的镁元素,镁的回收率在62%以上,回收效果较好。在碱性条件下,向废水中投加Na₂CO₃可有效降低废水中的钙离子和残留的镁离子,实现废水降硬的目标。不同pH值下沉淀物的SEM-EDS能谱显示,对脱硫废水进行梯级pH处理可以达到分级去除重金属污染物和回收镁元素的目标。通过对脱硫废水中重金属及钙镁结垢离子的沉淀规律研究,实现了废水的分质分盐有用成分的资源化回用,避免了产生杂盐危废造成二次污染的可能,达到了脱硫废水的零排放的目标。     

低堆密度拟薄水铝石纳米纤维粒子的制备与表征

以Al2（SO4）3和NaOH为原料，十二烷基苯磺酸钠（DBS）为表面活性剂，采用直接沉淀工艺制备了纤维状低堆密度纳米拟薄水铝石。通过TEM，DSC—TG，XRD，BET等检测手段对产物进行了表征和分析，讨论了反应温度、Al^3＋初始浓度以及DBS的应用对纳米粒子形貌和分散性的影响，并研究了纳米粒子堆密度与其形貌及分散性的关系。结果表明，所制备拟薄水铝石为低结晶度纳米产物，其比表面积和孔体积分别达到275．7m^2／g和1．37mL／g。     

长螺旋钻孔机动力头的改进

长螺旋钻孔机动力头的改进河南省第四建筑工程公司基础分公司王亚强李广耀随着社会的发展，对建筑施工中产生的噪声及振动等公害的控制越来越严格，所以导致有些建筑施工机械在城市建设中被限制使用，造成设备长期闲置，给施工企业带来很沉重的负担。振动打桩机就是因巨大...     

国产高压辊磨机在印度某球团厂的安装与应用

<正>高压辊磨机应用于球团行业已是发展趋势[1],而国产化的高压辊磨机也越来越受到用户的认可。由中钢设备有限公司总包的印度JSL项目是一条120万t/a的球团生产线,采用先进的链篦机—回转窑—环冷机流程[2],但由于铁精粉物料粒度较粗,比表面积小,对于生球的制造与成品的强度都有着一定的影响[3]。为了优化生产,制造更具优势的球团产品,在配料混合系统前端配置了1台由中信重工机械股份有限公司生产的GM120-50型高压辊磨机,有效地增加了铁精粉的比表面积,提高了产品性能。     

工作载荷对辊压机工作性能的影响

辊压机在矿山领域的应用越来越广泛,为了优化辊压机的工作参数和工艺参数,以提高辊压机的工作性能,分析了辊压机的工作载荷对其工作性能的影响。结果显示,随着工作载荷的增大,消耗功率线性增加,产品粒度减小,且减小的幅度越来越小。综合考虑辊压机的工艺参数、运转稳定性和辊面磨损寿命,进而确定最佳工作载荷。     

基于K近邻的腧穴配方自动生成算法

针灸是中医的重要组成部分,运用新兴技术挖掘大量隐藏在针灸诊疗记录中的规律,既可推动针灸更好地为国民健康服务,又能促进中医现代理论体系的完善。腧穴（即穴位）的选择是针灸治病的关键,而运用现代技术选择腧穴的研究还处于起步阶段。以数据挖掘技术为手段,提出了一种基于K近邻方法的腧穴处方自动生成算法。该算法通过分析病历库中与目标现病史最相似K条病历的穴位配方,来自动给出患者针灸治疗的推荐方案。为更好地计算病历的相似性,根据针灸临床数据的特点分别采用了规范症状、一元字串（unigram）和二元字串（bigram）三种特征。在包含6 267条针灸临床病历的数据集上对算法的有效性进行了验证,实验结果表明使用一元字串和二元字串的特征更适合腧穴处方的自动生成,在删除或保留患者复诊数据这两种情况下F度量值分别可达到40.30%和62.71%。     

基于直推式学习的中文情感词极性判别

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的。对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法。该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性。与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20%左右。     

臭氧催化氧化处理焦化废水尾水的催化剂适配研究

为解决焦化废水尾水中有机物难降解问题,采用浸渍-煅烧法制备了负载活性金属氧化物的活性氧化铝型催化剂,通过臭氧催化氧化实验探索了载体和活性组分种类对COD去除率的影响,并对去除效率最高效的催化剂进行了表征分析。结果表明：BET分析发现Mn-Ni/γ-Al₂O₃(n_Mn∶n_Ni=2∶1)保留了γ-Al₂O₃的介孔结构,具有较大的表面积和孔体积,但负载后催化剂的比表面积和孔体积都有所降低,孔径变大;XPS和XRD分析发现锰主要以α-MnO₂形式存在,镍主要以复合价态存在,且二者存在强烈的相互作用;煅烧温度为450℃,煅烧时间为4 h,活性氧化铝载体催化活性最高;单组分催化剂相比于多组分催化剂,催化活性较低,其中Mn-Ni/γ-Al₂O₃的催化活性最好,60 min COD的去除率能达到43.26%,且重复使用6次后,COD的去除率仍达35.65%,催化活性仅降低17.60%,且Mn和Ni溶出量较低...