电解质分析仪的功能验证评价研究

电解质分析仪因其在化学成分分析方面的重要作用,在各级医院临床检验科或相关科研机构中都成为必备的通用设备。然而由于一些历史原因,使国内用户在选购这类仪器时总是倾向于国外进口设备,使国内电解质分析仪的仪器发展受到影响。本文旨通过从电解质分析仪的测量原理、使用流程等方面入手,建立其相应的功能验证评价方案,从而对电解质分析仪的国产设备和进口设备进行科学、公正的综合性能评价。     

基于长短期记忆网络和滑动窗口的流数据异常检测方法

针对目前流数据存在数量巨大、生成迅速和概念漂移的特点,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络和滑动窗口的流数据异常检测方法。首先采用LSTM网络进行数据预测,之后计算预测值与实际值的差值。对于每个数据,选择合适的滑动窗口,将滑动窗口区间内的所有差值进行分布建模,再根据每个差值在当前分布的概率密度来计算数据异常可能性。LSTM网络不仅可以进行数据预测,还可以边预测边学习,实时更新调整网络,保证模型的有效性;而利用滑动窗口可以使得异常分数的分配更为合理。最后使用在真实数据基础上制造的模拟数据进行了实验。实验结果验证了所提方法在低噪声环境下比直接利用差值进行检测和异常数据分布建模法(ADM)方法的平均曲线下面积(AUC)值分别提高了0.187和0.05。     

超大型第三方数据中心园区弹性规划浅析

随着新基建的号角吹响,本来就炙手可热的数据中心市场,再次风起云涌,全国各地都出现了超大规模数据中心园区项目落地。从交付、运维及工程投资角度,分析前期规划设计对超大规模数据中心园区运营的影响,提出弹性规划设计的思路,希望能为数据中心设计及工程建设人员提供参考。     

基于节点演化分阶段优化的事件检测方法

链路预测技术是分析网络演化的有效方法,也为社会网络事件检测提供了一种新思路。当前采用链路预测进行事件检测的方法大多是从宏观的网络演化入手,也有少数结合节点演化的检测方法,但其稳定性不佳,对事件的敏感性也不够高,不能准确检测事件的发生。基于以上问题,提出了一种基于节点演化分阶段优化的事件检测方法(Node Evolution Staged Optimization,NESO_ED)。首先通过分阶段优化的方法加强事件检测的稳定性,并获取节点指标权重数组;然后根据不同阶段按不同规则选取节点的最佳相似性计算指标,使节点能更好地量化网络演化情况,以此提高事件检测的敏感性。此外,分析了网络演化过程中节点选取指标的变化情况,揭示了事件发生对节点演化产生的不同影响。基于真实社会网络VAST进行对比实验,结果显示NESO_ED方法在事件检测敏感性上比LinkEvent方法提高了227%,比NodeED方法提高了63%,NESO_ED方法的稳定性也比NodeED方法提高了66%,这表明NESO_ED方法能更加准确且稳定地进行事件检测。