电子病历，作为医疗信息化的重要组成部分，记录了患者的病史、检查结果、治疗过程等关键信息，对临床诊断、治疗和疾病研究都具有不可替代的价值。然而，电子病历时序数据通常带有高噪声和非平稳特性，这对于数据处理与分析带来了很大挑战。传统模型在处理此类复杂数据时往往存在局限性，无法很好地提取关键信息并进行准确预测。 为了解决这一问题，本文提出了一种名为VMD-LSTM的混合模型。该模型的核心是“分解-预测-集成”的框架。利用变分模态分解（VMD）方法，将原始病历时序数据分解成若干个相对平稳的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。这一步骤有效地减少了数据中的噪声，并使后续的预测工作变得更加可行。 接下来，针对分解后的每个IMF分量，使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行时序预测。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它拥有学习长期依赖信息的能力，非常适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。 为了进一步提高预测精度，VMD-LSTM模型引入了参数自适应优化策略，如CPO（Constrained Parameter Optimization）算法，用于优化关键参数K和α。通过这种策略，模型能够更好地捕捉数据中的动态变化，同时适应不同患者情况下的病历数据特性。 研究的核心结果显示，VMD-LSTM模型在进行时序预测时取得了显著的性能提升。与单一使用LSTM模型（均方根误差RMSE为0.86，平均绝对误差MAE为0.62）和传统的经验模态分解与LSTM结合的EMD-LSTM模型（RMSE为0.63，MAE为0.45）相比，VMD-LSTM模型的预测精度最高，RMSE和MAE分别达到0.51和0.38。这些成果表明，VMD-LSTM模型在处理电子病历时序数据时，具有更高的预测精度和鲁棒性。 对于临床工作来说，这样的高精度时序分析工具具有重要价值。尤其是在ICU（重症监护室）环境下，医生需对患者病情进行实时监控和风险评估，准确的时序预测可以显著提高监护效率，提前识别患者病情的潜在风险，从而为患者提供更加精确及时的医疗服务。此外，该模型在疾病研究和医疗大数据分析领域也展现了广阔的前景和应用潜力，有助于提高医疗数据的使用价值和分析深度。 VMD-LSTM模型的研究，不仅为我们提供了一个处理高噪声电子病历时序数据的有效工具，更为后续相关研究提供了新的思路和方法。通过该模型的临床转化应用，有望在提高医疗服务质量、降低医疗成本等方面发挥重要作用。

内容概要：AD9176是一款高性能、双通道16位数模转换器（DAC），支持高达12.6 GSPS的DAC采样速率，专为单频段和多频段直接射频（RF）无线应用设计。该器件具备8通道15.4 Gbps JESD204B数据输入端口，支持多频段无线应用，每个RF DAC有三个可旁路的复数数据输入通道，支持3.08 GSPS复数输入速率，具备高性能片上DAC时钟乘法器和数字信号处理功能。AD9176还支持多芯片同步、灵活的NCO配置和低噪声PLL时钟乘法器。此外，它提供多种配置选项，如超宽数据速率模式、子类0和子类1的JESD204B同步、PRBS误码测试模式以及传输层测试。DAC输出支持直流耦合操作，并提供多种配置以优化性能和可靠性。 AD9176应用在FMC-702、FMC-704、FMC-707上

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内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB平台，利用长短期记忆网络（LSTM）与极端梯度提升（XGBoost）相结合进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在应对现代多变量时序数据的复杂性，通过LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，XGBoost则进一步利用这些特征进行精准回归预测，从而提升模型的泛化能力和预测准确性。文档涵盖项目背景、目标意义、挑战及解决方案，并提供了具体的数据预处理、LSTM网络构建与训练、XGBoost预测以及结果评估的MATLAB代码示例。; 适合人群：对时序数据分析感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是有一定MATLAB编程基础和技术背景的人群。; 使用场景及目标：①适用于能源管理、交通流量预测、金融市场分析、医疗健康监测等多个领域；②通过LSTM-XGBoost融合架构，实现对未来时刻的精确预测，满足工业生产调度、能源负荷预测、股价走势分析等需求。; 其他说明：项目不仅提供了详细的模型架构和技术实现路径，还强调了理论与实践相结合的重要性。通过完整的项目实践，读者可以加深对LSTM和XGBoost原理的理解，掌握多变量时序预测的技术要点，为后续研究提供有价值的参考。

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这段时间学习IC设计，学到了STA静态时序分析，观看了邸老师的STA课程，感觉讲的很不错，顺便记了笔记，分享出来供大家交流学习。 课程中有关TCL的笔记我没写，主要是前段时间写了两篇详细介绍TCL语言的文章，所以只记了Synopsys TCL的相关笔记。详情请看： EDA05–TCL脚本语言（一）: link EDA05–TCL脚本语言（二）: link 首先交代一下前文： 至此我在前面已经介绍了Linux操作系统、TCL脚本语言、VCS仿真、DC逻辑综合，数字芯片前端的主要工作就完成了，接下来就是后端，后端包括PT、formality、ICC。这里再次回顾一下数字芯片设计的流程。因为到这里我对于数字设计流程有了更加深刻的认识。 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/one11070910/article/details/1

图书馆管理系统是一套针对图书馆日常运营管理的计算机软件系统，其目标是实现图书借阅管理的系统化、规范化与自动化。该系统能够对图书和借阅人进行注册登记，并将相关信息存入数据库中。系统不仅提供图书检索与借阅人信息检索，还有书籍预订、旧书销毁以及系统用户管理等功能。通过这些功能，管理员和读者能高效地进行图书管理及借阅服务。 系统功能需求分析细化为以下几个主要部分： 1. 读者管理：涉及读者信息的新增、编辑、查询等功能，具体包括读者的个人信息和借阅历史等。 2. 书籍管理：用于书籍信息的新增、编辑、查询，涵盖书籍编号、类别、关键词等。 3. 借阅管理：核心功能之一，包含借书、还书、预订、续借以及过期处理等操作。 4. 系统管理：涉及用户权限、数据管理、自动借还书机的管理，确保系统的安全与高效运作。 基于UML的图书馆管理系统建模设计，系统主要包含几个子系统： 1. 基本业务功能子系统：实现借书、还书、预订等日常操作。 2. 基本数据录入功能子系统：负责录入书籍信息和读者信息。 3. 信息查询子系统：提供多维度查询功能，包括查询书籍和读者信息。 4. 数据库管理功能子系统：管理借阅信息、书籍信息、预订信息等。 5. 帮助功能子系统：为用户提供使用说明和操作帮助。 系统动态建模包括用例图和时序图的绘制，用例图直观显示了管理员和读者对系统的操作用例，包括登录系统、书籍管理、借阅管理等。时序图则详细展示了对象间交互的顺序，如借书时序图描述了读者借书的完整流程，包括登录、验证读者信息、显示信息、借书确认等步骤。 系统的状态图展示了书籍状态的转换过程，如从新加书籍状态到在库状态，再到借出状态等，反映图书馆管理的动态变化。 整个图书馆管理系统通过UML（统一建模语言）的建模，明确了系统的需求，实现了功能与操作的规范化，并通过直观的图表使得系统的逻辑结构和动态行为易于理解和实现。

TDengineGUI.1.0.3 是一个专为TDengine时序数据库设计的可视化工具，其版本号为1.0.3。这个软件/插件的主要功能是提供一个直观的图形用户界面（GUI），帮助用户更方便地管理和操作TDengine数据库。在本文中，我们将深入探讨TDengine数据库、时序数据库的概念，以及TDengineGUI如何增强用户对数据库的使用体验。 让我们了解一下TDengine。TDengine是一个高效、高性能的开源时序数据库，尤其适合处理大规模的物联网(IoT)数据。它集成了数据库、缓存、流处理和数据分析等多种功能，旨在解决大数据时代下实时分析和处理时间序列数据的挑战。TDengine的核心特性包括快速写入、低延迟查询、空间节省和高并发处理能力，使得它在工业物联网、金融交易、服务器监控等领域得到广泛应用。 时序数据库是一种专门存储和处理时间序列数据的数据库系统。时间序列数据是指数据点按照特定时间顺序排列的数据，例如传感器读数、股票价格、网络流量等。由于这类数据通常具有高频率和连续性，时序数据库设计时会特别考虑数据插入速度、时间戳排序、数据压缩和查询效率等因素。TDengine正是这类数据库的一个优秀代表，它通过独特的列式存储和数据压缩技术，实现了对时序数据的高效管理。 TDengineGUI 1.0.3作为TDengine的可视化工具，为用户提供了一种直观的交互方式，使得数据库的管理、数据的导入导出、查询以及分析变得更加简单。以下是TDengineGUI的一些关键功能： 1. 数据库管理：用户可以通过GUI轻松创建、删除和管理TDengine的表、超级表和数据库，无需复杂的SQL命令。 2. 数据导入导出：支持批量导入和导出时间序列数据，便于数据迁移和备份。 3. 实时监控：提供实时监控界面，展示数据库性能指标，如吞吐量、内存使用、CPU占用等。 4. 查询与分析：内置查询编辑器，支持编写和执行复杂的SQL查询，同时提供结果集的可视化展示。 5. 图形化展示：可以将时序数据转化为图表，帮助用户直观理解数据变化趋势。 6. 用户友好：采用直观的界面设计，降低用户学习曲线，提高工作效率。 TDengineGUI 1.0.3是TDengine数据库的重要补充，它以图形化的方式简化了数据库的日常运维工作，使非专业用户也能便捷地操作和利用TDengine。通过安装文件“TDengineGUI.Setup.1.0.3.exe”，用户可以快速安装并开始使用这款强大的工具，提升对TDengine数据库的管理体验。

内容概要：本文介绍了如何利用Matlab编写基于LSTM（长短期记忆网络）和多头注意力机制的数据分类预测模型。该模型特别适用于处理序列数据中的长距离依赖关系，通过引入自注意力机制提高模型性能。文中提供了完整的代码框架，涵盖从数据加载到预处理、模型构建、训练直至最终评估的所有关键环节，并附有详细的中文注释，确保初学者也能轻松上手。此外，还展示了多种可视化图表，如分类效果、迭代优化、混淆矩阵以及ROC曲线等，帮助用户直观地理解和验证模型的表现。 适合人群：面向初次接触深度学习领域的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过简单易懂的方式快速掌握LSTM及其变体（如BiLSTM、GRU）和多头注意力机制的应用的人群。 使用场景及目标：① 对于想要探索时间序列数据分析的新手来说，这是一个理想的起点；② 提供了一个灵活的基础架构，允许用户根据自己的具体任务需求调整模型配置，无论是分类还是回归问题都能胜任；③ 借助提供的测试数据集，用户可以在不修改代码的情况下立即开始实验，从而加速研究进程。 其他说明：为了使代码更加通用，作者特意设计了便于替换数据集的功能，同时保持了较高的代码质量和可读性。然而，某些高级特性（如ROC曲线绘制）可能需要额外安装特定版本的Matlab或其他第三方库才能完全实现。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB实现一个基于贝叶斯优化的Transformer-BiGRU分类模型。首先简述了Transformer和BiGRU的基本原理及其在处理时序数据方面的优势。接着，文章深入讲解了贝叶斯优化的概念及其在参数调优中的应用。随后提供了完整的MATLAB代码框架，涵盖数据加载与预处理、模型定义、贝叶斯优化、模型训练与预测、结果可视化的各个环节。通过具体实例展示了该模型在光伏功率预测等场景中的优越表现。 适合人群：对机器学习和深度学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，特别是有一定MATLAB基础的初学者。 使用场景及目标：适用于需要处理时序数据的任务，如光伏功率预测、负荷预测等。目标是帮助读者理解和实现一个高效的时序数据分析工具，提高预测精度。 其他说明：文中提供的代码框架简洁明了，附带详细的注释和直观的图表展示，便于快速上手。同时提醒了一些常见的注意事项，如数据归一化、环境配置等，确保代码顺利运行。