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青藏高原高寒草地植物物种丰富度及其与环境因子和生物量的关系
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J. Pediatr。 Cardiol。卡片。外科。 4（2）：63-74（2020） 美国的儿科心脏重症监护
先天性心脏病是一种多因素遗传疾病，在胚胎中心血管系统的形态发生过程中是由遗传和环境因子引起的。心脏胚胎学在获得明确的诊断，了解疾病的病理生理学，选择最合适的医学/手术治疗以及预测并发症和预后方面起着重要作用。因此，对心脏胚胎学涉及的过程的透彻理解对于儿科心脏病学家和心脏外科医生至关重要。在这篇综述中，讨论了心脏胚胎学和心血管形态发生，以帮助医生理解先天性心脏病的病因机制。在任何专业的教科书和期刊中都可以使用先天性心脏病的先天性心脏病的分子和细胞机制。tus在这篇综述中，使用插图提出了心脏胚胎学和形态发生的基本和全面的概述。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11