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【摘 要】
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摘要：目的：总结分析神经内镜缩孔开颅颅内血肿清除术在高血压脑出血中的应用效果。方法：选择2012年6月～2014年12月期间我院收治的70例高血压颅内出血患者为研究对象，随机分为观察组和对照组各35例，对照组患者接受传统显微镜下开颅血肿清除术治疗，观察组患者接受神经内镜锁孔开颅血肿清除术，观察比较两组手术疗效。结果：观察组患者血肿清除率（90.5±1.5）%、GCS评分（9.78±0.25）分明显
【出 处】
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延边医学
【发表日期】
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2015年27期
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针对传统电力大数据异常值检测算法所存在的漏报率高、误报率高、互信息量小、准确率低的问题,提出了一种针对电力大数据融合与异常检测的改进方法,该方法通过深度受限玻尔兹曼机将异构数据统一嵌入到向量空间,而后再结合向量空间内数据来构建正常行为画像,如果新数据与正常行为画像的偏离值超过了一定阈值,那么就可判定为异常状态。将本文算法与其他7种常用算法的异常检测效果进行对比,结果表明:本文算法采用Dee-plearning4j来剖析嵌入式向量数据,进而获取数据画像,其他7种常用算法通过Spark自带算法来获取数据画像,
为了解决目前利用图像识别技术检测电力线搭挂异物所存在的鲁棒性低、准确性低、缺少精确空间定位信息等问题,提出一种基于激光点云数据的电力线搭挂异物检测及精准定位方法。首先,从正常未搭挂异物电力线点云线性特征和平滑性特征着手,分析电力线异物在激光点云数据中空间特性;然后,提取电力线点云水平和垂直方向三维模型残差,通过无监督残差聚类实现单根电力线分割;之后,对提取的单根电力线网格化,根据异物处网格突变的空
电网一次设备历史缺陷信息同类型区分表象混乱,导致风险评估指标ROC偏离比过高,因此,研究基于深度学习的电网一次设备风险智能评估方法。根据设备风险影响因素的特点和变化情况,基于深度学习,收集电网一次设备历史缺陷信息,并按照类别、类型、表象合理区分同类型的缺陷信息,分析状态构成权重的劣化程度,扣除电网一次设备的运行状态量,提取设备风险评估关联特征,构建电网一次设备风险深度学习评估模型,利用分解完成的趋势循环项和电网一次设备的风险趋势项,完成电网一次设备的风险智能评估。实例测试结果表明:该方法的风险评估指标RO
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期刊