高导热聚乙烯长丝的结构与性能

为研究不同工艺生产的高导热聚乙烯长丝的微观结构与性能，选取超高分子量聚乙烯(UHMWPE)、凉感聚乙烯、普通聚乙烯，以及添加聚酰胺、聚丙烯的复合聚乙烯长丝，与改性导热功能长丝(凉感涤纶、凉感锦纶)及普通涤纶长丝进行对比，测试并分析长丝的微观结构、力学性能、热学性能、表面性能和导湿性能，并将长丝试样制备成针织物，测试其导热性能和瞬间接触凉感。结果表明：UHMWPE长丝的强力及模量最高，热稳定好，分解温度为凉感聚乙烯长丝的1.3倍、普通聚乙烯长丝的1.4倍，但导湿性最差；聚乙烯长丝的比热容大于改性导热功能长丝，其中普通聚乙烯长丝的比热容最大；凉感聚乙烯长丝的导湿性及润湿性最好，适用于凉感功能针织产品的加工，但是热稳定性较差。几种聚乙烯长丝针织物均具有良好的接触瞬间凉感和导热性能，且在聚乙烯熔体中加入凉感物质或其与聚酰胺、聚丙烯等物质共混纺丝可提高织物的导热系数和接触瞬间凉感。     

基于神经网络和因子分解机的儿童脓毒症辅助诊断系统

脓毒症是感染引起的全身炎症反应综合征。是患者死亡的主要原因之一。由于严重脓毒症和脓毒性休克来势凶猛,病情发展迅速,给临床救治工作带来极大挑战。因此, 尽早明确脓毒症的诊断,及时治疗是改善其预后、降低病死率之关键。针对当前脓毒症临床诊断困难和对医生的临床经验有着较高要求,以及隐藏在大量电子病历中的信息没有得到充分利用的现状, 本文依据脓毒症临床数据特点提出了一种基于神经网络和因子分解机的数据挖掘算法结构,能够充分利用电子病历信息,辅助医生进行临床诊疗服务,快速准确地进行脓毒症诊断。