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【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。

"数据库课设报告书毕业设计管理子系统数据库设计" 数据库设计是软件工程和计算机科学与技术专业的重要组成部分，旨在设计一种毕业设计管理子系统，模拟毕业设计的信息管理工作。该系统主要包括四个模块：毕业设计管理、毕业生管理、指引教师管理和查询记录。 毕业设计管理模块的主要功能是为指引教师分派毕业生，设立有效期限，发布毕业设计公示、规定等。毕业生管理模块的主要功能是毕业生信息的维护和查询，毕业生可以根据指引教师研究方向，选择毕业设计题目，在有效期限内提交设计内容，并查看指引教师的评语。指引教师管理模块的主要功能是指引教师信息的维护，指引教师可以查看所属毕业生的毕业设计进度，并对毕业生提交的每阶段设计内容进行批阅，给出毕业设计成绩。查询记录模块的主要功能是按系别、班级、指引教师等记录信息，例如选题状况、设计成绩等。 在设计数据库时，首先需要进行系统分析，了解系统的需求和约束条件，然后进行逻辑构造分析，设计E-R图模式，最后进行物理构造分析，设计数据库的物理结构。在本系统中，使用MS SQL SERVER建立数据库构造，并加载测试数据。 数据库设计的主要步骤包括： 1. 系统分析：了解系统的需求和约束条件。 2. 逻辑构造分析：设计E-R图模式，了解实体之间的关系。 3. 物理构造分析：设计数据库的物理结构，建立索引，提高数据查询性能。 4. 数据库实行及应用程序编制：使用MS SQL SERVER建立数据库构造，加载测试数据。 在设计数据库时，需要考虑到数据的一致性、完整性和安全性，确保数据的正确性和可靠性。此外，数据库设计还需要考虑到系统的扩展性和灵活性，以便于系统的维护和升级。 此外，毕业设计管理子系统数据库设计还需要考虑到系统的安全性和可靠性，确保数据的隐私和安全。同时，系统还需要具有良好的用户界面和交互性，以便于用户的使用和操作。 毕业设计管理子系统数据库设计是软件工程和计算机科学与技术专业的重要组成部分，旨在设计一种毕业设计管理子系统，模拟毕业设计的信息管理工作。该系统的设计需要考虑到系统的需求、逻辑构造、物理构造、数据的安全性和可靠性等多方面的因素，以确保系统的正确性和可靠性。

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卷积码在CDMA系统中的应用对于提高通信质量和抗干扰能力具有重要意义。CDMA（码分多址）技术因其大容量特性在无线多媒体系统中占据重要地位，但无线信道的多径传播和随机衰落可能导致通信错误。为了解决这些问题，引入了卷积编码作为提高服务质量（QoS）的有效手段。 卷积码是一种特殊的前向纠错编码，它通过连续的输入比特生成较长的编码序列，从而增加信息的冗余度，提高抗噪声能力。在IS-95 CDMA系统中，前向链路数据信道采用码率为1/2，约束长度为9的卷积码，而反向链路业务信道则使用码率为1/3，同样约束长度为9的卷积码。这种编码方式可以显著改善信道条件差时的通信性能。 维特比译码算法是卷积码常用的高效解码方法。它基于网格图，通过最大似然准则寻找最有可能的码字路径。在算法中，每个节点分配一个状态值，通过比较不同路径的可能性来确定最佳路径。维特比译码分为硬判决和软判决两种方式。硬判决仅根据信号幅度的两个可能状态（通常为二进制0和1）进行判决，而软判决则利用多电平信号，包含更多关于信号强度的信息，因此通常表现出更好的性能。 误码率是衡量编码性能的关键指标。在硬判决情况下，误码率由传输函数和二元对称信道出错概率决定。而在软判决中，误码率表达式考虑了信噪比（Eb/N0）的影响，通常表现为较低的误码率。通过模拟程序和理论分析，可以得到误比特率与信噪比的关系曲线，进一步评估卷积码在硬判决和软判决下的性能差异。研究表明，软判决通常比硬判决提供2~3dB的增益，尤其是在AWGN（加性高斯白噪声）信道中，卷积码的优势更为明显。 当AWGN信道的信噪比超过-1dB时，使用卷积码并采用硬判决译码的系统性能优于未使用卷积码的情况。然而，在存在多径效应的环境中，接收信号受到多个路径的延迟和衰减，导致总的信噪比受到影响，这时计算系统的误比特率需要考虑多径因素。 综上所述，CDMA系统中的卷积码通过提供纠错能力，提升了在恶劣信道条件下的通信可靠性。维特比译码算法，特别是软判决方式，为改善误码率提供了有效手段。结合模拟仿真和理论分析，我们可以深入理解卷积码在实际系统中的性能表现，并据此优化通信设计。

主要内容:通过实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，最后设计成为检测UI界面

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设计了一个基于MATLAB的车牌识别系统，通过灰度变换，边缘检测，平滑等操作，对处理后的车牌字符进行分割识别，其目的能够在不改变汽车行驶的状态，无需为汽车添加额外配置，只需在需要检测汽车车牌的场所，安装该智能车牌识别系统即可。该系统能够适应多种在指定场合，比如红绿灯交通检测，停车场汽车入库识别、消去车辆管理、停车自动收费等多种领域，此外，本系统能够将已识别的车牌号码自动保存，该功能可以实际应用到违章车辆检测或者汽车入库，管理部门只需查看已被识别的车牌的文件，即可统计出违章汽车或入库的汽车。