摘要：目的全面概括机器学习技术预测儿童脓毒性休克的模型表现和预测效果,以便有针对性地提升未来研究的质量和模型的预测能力。方法计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、ScienceDirect、CNKI、WanFang Data数据库,检索时限均为建库至2024年4月1日,搜集有关机器学习预测儿童脓毒性休克的研究。由两名研究者独立筛选文献,提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,对于基本信息、研究数据、研究设计及预测模型等进行系统评价。使用随机效应模型合并模型曲线下面积(AUC)进行Meta分析。根据样本量、机器学习模型、预测变量类型、预测变量个数等进行亚组分析,并且对于纳入文献进行发表偏倚与敏感性分析等。结果最终纳入11项研究,其中包含2项低偏倚风险,7项未知偏倚风险,2项高偏倚风险的研究。纳入研究使用到的数据包括公开与非公开的电子病历数据库,用到的机器学习模型包括逻辑回归、随机森林、支持向量机和XGBoost等,且基于不同数据库构建的预测模型出现了不同的特征变量结果,因此确定预测模型的关键变量还需要在其他数据集上进行进一步的验证。Meta分析显示总AUC为0.812[95%CI(0.763,0.860),P<0.001]。进一步的亚组分析显示,较大的样本量(≥1000例)和预测变量类型可以显著提高模型的预测效果(95%CI无重叠)。漏斗图显示纳入研究存在发表偏倚,当剔除极端AUC值后,总AUC为0.815[95%CI(0.769,0.861),P<0.001],表明极端AUC值不敏感。结论机器学习技术在预测儿童脓毒性休克方面展示出一定的潜力,但现有研究在质量上还有待加强,未来的研究工作应提升研究质量并且通过扩大样本量提高模型的预测效果。

摘要：为通过应变片设计一个可以自行调节量程并使用的压力传感器,使其达到能精确测量压力,并通过模数转换,使其可直接在LCD屏上显示输出数值,本文设计了一个基于AT89C52的压力测试系统。该压力传感器能够对小量程范围内的压力进行准确测量,并可通过调节增益大小,来控制传感器的量程。

摘要：针对目前市面上出现的大部分新型智能避障系统结构复杂、制造难度高、制造成本高等问题,本文自主设计了一套全新的车辆避障系统。该装置通过使用PSD三角测距的方式来采集障碍物位置信息,并将其送入以AT89C52为数据采集与控制的模块,最后在LCD屏幕上显示障碍物信息,能够实现精准探测障碍物位置,具有很高的应用价值。

摘要：针对运动教学,结合摄像头与相关图像处理算法,开发了准确捕捉动作、比对分析、提出建议的智能运动分析教学平台。应用物联网经典框架,逐层设计了本平台的功能与原理,对于核心模块,进行了理论论证与落地实验。在动作捕捉方面,应用Kinect深度摄像头,测算出人体骨骼关键点三维坐标信息,配合加权递推平均滤波算法提取了欧拉角特征信息,使用模板匹配法能准确地识别用户动作。在比对分析方面,应用欧氏距离法,可准确给出量化的综合评价与相似度。

摘要：（1）漏油的主要原因零部件产品的材质或工艺不佳，结构设计存在问题；装配工艺不当，如配合表面不清洁，衬垫破损或位移；紧固螺母的拧紧力不均匀或松旷脱落等导致机件工作失效；密封材料长期使用后磨损过限、老化变质、变形失效；润滑油添加过多或油品不符;零部件结合表面挠曲变形、壳体破损，使润滑油渗出；通气塞、单向阀堵塞后，由于箱壳内外气压差的作用，引起密封薄弱处漏油。