基于多步水热策略的碳-硅复合材料理性设计增强CO2捕获研究

本文推荐：作者提出了一种智能物联网-云医疗监测系统（HAAP-CNN-TTAO），通过分层自关联多项式卷积神经网络（HAAP-CNN）结合三角拓扑聚合优化器（TTAO），实现心脏病实时预测（准确率98.7%）。系统集成轻量级同态加密算法（LHCA）保障数据安全，并采用形状感知网格归一化滤波和改良ResNet-152网络进行特征处理，为远程医疗监测提供了高效可扩展的解决方案。

　　

亮点

本研究创新性地将分层自关联多项式卷积神经网络（HAAP-CNN）与三角拓扑聚合优化器（TTAO）相结合，通过物联网传感器数据预测心脏病。该架构引入包含多项式扩展的层次关系，精准捕捉数据中复杂的非线性特征。TTAO的集成使模型能探索更广的解决方案空间，显著提升系统灵活性与预测精度。

文献综述

深度学习驱动的物联网-云系统近年备受关注。Alzakari等（2024）开发了结合XGBoost和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的心脏病诊断模型，通过物联网云平台整合电子临床数据（ECD）与实时监测数据。

方法论

系统通过物联网设备采集心脏相关数据，采用形状感知网格归一化滤波（Shape-Aware Mesh Normal Filtering）进行数据降噪。特征提取阶段使用改良版ResNet-152网络，预测环节则由经TTAO优化的HAAP-CNN完成。

结果与讨论

实验在Windows 10系统（32GB内存）上运行，TTAO成功微调HAAP-CNN参数。系统实现98.7%准确率、98.1%精确度和97.5%召回率，较现有方法缩短22%计算时间。

结论

本研究提出的HAAP-CNN-TTAO系统有效解决了心脏疾病实时监测中的关键挑战，为早期诊断提供强健且可扩展的解决方案，显著提升患者护理质量。

（注：翻译严格遵循专业术语标注要求，如HAAP-CNN/TTAO等缩写首次出现时标注全称，保留多项式扩展（polynomial expansions）等专业表述，并采用生命科学领域常用叙事风格。）