基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

便携极低速对流层散射通信系统优化设计

针对便携极低速对流层散射通信系统的远距离应用,在分析散射信道快衰落特性的基础上,提出便携极低速通信系统分集接收方案,并给出不同分集重数情况下的误码性能理论曲线,在此基础上提出采用失真自适应接收的抗多径波形以获取最大隐分集增益,设计并实现高效低时延LDPC编码和窄带滤波器。仿真结果表明,纠错编码可获得5 d B编码增益,窄带滤波解决了极低速远距离通信存在的多普勒效应问题。在系统测试平台上对便携极低速散射通信系统性能进行实测,测试结果表明,该优化设计方案可有效提升系统能力。     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

以应用创新开拓商机:华为2015年将大力发展ISV

作为ICT基础设施厂商和最终客户之间的桥梁,各行业ISV对客户业务形态的深刻理解与IT架构弹性化、智能化相结合,能够帮助最终客户完成业务创新和平稳落地,因此受到华为的高度重视。在云化、移动化、大数据化、智能化的发展趋势下,软件将重新定义世界,而独立软件开发商(ISV:Independent Software Vendors)是其中的重要力量。在经济环境发展放缓、IT技术不断创新与发展、国内市场瞬息万变的大趋势下,基础设施厂商与ISV都会面临巨大的挑战与发展机遇。只有双方强强联合,     

电视机滤波电容损坏造成的干扰故障

有用户反映电视图像有两三横道亮线上下滚动干扰电视信号，我们怀疑可能是光接收机、电源或线路放大器的故障，抽查几个用户，结果是西半部比东半部严重，我们带去光接收机、电源、放大器换了一遍，故障依旧，用户还反映这个故障时有时无不定时出现，事隔两三天我们再去，把所有的编码分支器全部换上普通的六分支器，但故障依旧。当时夏天农忙看电视时间少，用户也没计较，事隔两三个月用户又打电话说：电视图像还像原来一样不好，我们再次来到故障严重的用户家，分析故障现象，怀疑可能是某个电源或桌用户电视机造成的干扰，     

信息化革命对军事领域的影响

不同领域的信息化有着不同的要求。军事信息化是指在统一规划和组织下.军事领域各个方面广泛应用现代信息技术,大力开发信息资源,以提高军队指挥自动化效能为核心,以全面提升军队战斗力、打赢未来信息化战争为目标,实现由机械化军队向信息化军队发展的过程。军事信息化有以下一些主要标志:信息技术广泛渗透到军事领域各个方面、各个环节:信息力成为生成与提高军队战斗力的倍增因子;信息对抗贯穿于战争全过程,在作战致胜中居主导地位;指挥自动化是遂行作战指挥不可或缺的手段;信息技术物化出的     

基于FPGA的序列图像能量累加

低信噪比小目标检测是当前的研究热点,能量积累是其关键技术之一。介绍了两种常用的序列图像能量累加算法：一种是针对帧间运动速度较小的多帧累加；一种是针对帧间运动速度较大的形态膨胀累加。并给出了这两种算法的FPGA实现。实验结果表明,设计的电路运行速度快、占用资源少,具有很强的实用性,并在实际应用中取得了较好的效果。