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面向全球腦科學研究的尖端挑戰和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數據挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內神經科排名前十的三甲醫院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數據技術，為其500余家聯盟醫院（含深圳市）提供智能化分析服務，也

? 隨著國內外對公共安全問題的重視，安全監控在預防和制止危險行為和事件的發生上起著越來越重要的作用。然而傳統的視頻監控發展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險發生后進行分析和追查，這是因為僅靠人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監控的應用，使監控從回溯性轉變成預防性，利用計算機視覺技術分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監控水平。本技術的研究致力于從最本質的圖像運動信息出發，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

本發明提出一種血液顏色分析方法，屬于血液分析技術領域，通過計算紅、綠、藍三個通道的數值變化，精確量化血液顏色，并能有效去除美蘭污染，顯著提升血液顏色分析的精確性和可靠性；基于RGB定量分析的基本原理，構建了一個血液顏色采集及數字化智能分析裝置，該裝置包含自主建模和3D打印制造的RGB顏色采集盒、數字化智能分析系統；采集盒內含高清攝像頭，用于固定血液顏色采集條件和血液圖片采集，分析系統對攝像頭采集的圖片選區并分析，計算平均RGB值，實現了對血液顏色的數字化采集和分析，不僅可以顯著改善和提升實驗教學效果、評價客觀性和拓展實驗內容、提升學習效果，還可以拓展到液體生物樣本的采集及智數識色。

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。  研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

產品詳細介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業制造各類鋁合金金相分析儀，定量金相分析儀，鋼材金相分析儀，金相圖譜，金相標準圖譜，碳硅分析儀器，爐前碳硅化驗儀，光學分析儀器，元素分析儀，金屬分析儀器，鋁合金分析儀，礦石化驗儀器，礦石分析儀，鋁合金化驗儀器,碳硫高速分析儀、多元素分析儀，生鐵分析儀器，鑄造化驗儀器，礦石品位分析儀器，黑色金屬分析儀器，金屬材料化驗儀器，有色金屬分析儀，化學分析儀，微量多元素分析儀器，金屬微量元素分析儀,五大元素分析儀，微量元素分析儀，微機三元素分析儀;鎳鉬鉻化驗儀器，可測定工業材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀素的含量土等元素。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗儀器、鑄造化驗設備、機械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發設備等行業及質量監督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com) 025-57357222 13851978239)。

產品詳細介紹主要技術參數： l 電源電壓 ：220V±10% 50HZ, 耗電量：≤50W l 比色時間：5秒 l 量程范圍：0-1,999吸光度值,0-99.99%濃度值 l 測量元素：硅、錳、磷、銅、鎳、鉻、鉬、稀土、鎂、鈦、鋅、鋁、鉛、鐵等 l 測量精度：符合GB/T223.3-5-88標準。 主要特點： l 兼容GQ-3A型微機三元素分析儀的全部功能 l 儀器功能齊全，適合于生鑄鐵、球鐵、普碳鋼、合金鋼、合金鑄鐵、有色金屬如：銅 合金、鋁合金、礦石等材料中多元素的分析 l 機外溶樣，操作簡便，無管道電磁閥腐蝕老化現象，性能更穩定，可靠性更高

產品詳細介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業制造各類高速碳硫分析儀器，碳硫聯測分析儀 ，碳硫分析儀，定碳儀、數顯碳硫儀，碳硫聯測分析儀,碳硫儀，硫分析儀，碳硫元素含量化驗儀，南京品牌碳硫分析儀，碳含量測定儀，硫含量測定儀器，爐前分析儀，微量多元素分析儀器，快速碳硫分析儀器，高速分析儀，管式碳硫分析儀，高頻紅外碳硫分析儀器，電腦碳硫分析儀,碳硫高速分析儀、碳硫快速分析儀器，測碳測硫儀， 碳硫錳硅磷分析儀,智能碳硫分析儀，自動碳硫分析儀器，管式碳硫儀，微機電腦碳硫分析儀，高速碳硫分析儀、爐前碳硫化驗儀，爐前鐵水分析儀，金屬微量元素分析儀, 金屬元素測定儀，多元素分析儀，生鐵分析儀器，鑄造化驗儀器，黑色金屬分析儀器，金屬材料化驗儀器，硅碳分析儀，熱分析儀，可測定工業材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀素的含量土等元素。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗儀器、鑄造化驗設備、機械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發設備等行業及質量監督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com) 025-57357222 13851978239)

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產品詳細介紹呼吸信號分析呼吸信號(Respiration)簡稱RESP，是伴隨著呼氣與吸氣的周期性變換，在呼吸管道以及胸腹部都會產生周期性形變產生的生理電信號。隨著疲勞程度的加深，呼吸的幅度減弱，周期性的頻率延緩。此外隨著個體情緒的變化，人的呼吸信號也會發生規律性變化。ErgoLAB呼吸反應分析軟件提供多種濾波方式，便于根據研究需要進行選擇與自定義調節。還可監測與分析全程以及階段化的數據信息處理方式，更加精準的分析某一時間段內的呼吸行為。從而統計并導出呼吸信號的時域與頻域數據報告，具體數據包括時域數據AVRESP、SD、Max、Min、Rang；頻域數據Power、Peak值，以及可視化的功率譜圖等。RESP高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與RESP指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊處理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通濾波(baseline)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的RESP信號；數據校正包括滑動均值濾波（Moving Average）與滑動均方根濾波（Moving RMS）。IBI計算，通過設置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）與最大呼吸閾值（R-peak Mark Threshold）提取R點數據，支持自定義參數。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊信號分析模塊包括時域分析和頻域分析，二者可實現自由切換。A.   時域分析是將RESP信號看作時間的函數，通過分析得到RESP信號的統計特征。統計分析指標包括：一段時間內的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   頻域分析是運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、BR數據、IR數據以及整體結果報告。