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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

產品詳細介紹特點1、測定速度快，平均5分鐘一個測試結果，適用于生產在線檢測；2、可以多路同時測試，測試效率高；3、只需要一種氣體（20%N2/He混合氣或20%N2/H2混合氣）和液氮即可測試；4、不需要真空環境，省去預處理時間；5、除了加樣品之外，其他如電梯升降、閥門開關全部自動控制；5、基于windows的分析控制軟件，智能化程度高，自動生成報告。 分析方法      動態法即連續流動色譜法，是在液氮溫度下樣品處于流動的含氮氣氛中進行氮吸附，在不同的氮分壓下達到吸附的動態相對平衡，如果使樣品管離開液氮并升至室溫，樣品會將所吸附的氮氣全部脫附出來，動態氮吸附儀每測定一個壓力點均需使樣品管從液氮杯中進出一次；可以采用一個已知比表面的標準樣品作為標定物質，在某一個固定的氮分壓下（一般取氮/氦= 0.2的混氣)，用樣品的脫附峰面積直接與標準樣品的脫附峰面積相比較，便可計算出樣品的比表面。這種方法測試速度快，適合于生產線的在線快速檢測，其缺點是沒有考慮材料吸附特性的差異，因此當被測樣與標樣的吸附特性相差大時，測試結果會出現較大的偏差；BET比表面測定法可以克服直接對比法的上述局限，動態法實現BET比表面測定的關鍵在于能夠調整氮氣分壓，并達到穩定狀態，采用了穩壓、穩流系統以及霍尼韋爾小流量傳感器和流量標定等現代化技術，同時解決了定量體積氮氣標定的技術， BET比表面基于多層吸附理論，為國際通用。動態BET比表面測定儀只要把氮分壓定在0.2左右，裝上標準比表面樣品，也可用直接對比法測定比表面；該方法測定比表面積是基于如下函數： 　　 式中: Sx ： 被測樣品比表面積        　　 So： 標樣的比表面積           Ax： 被測樣品脫附峰面積　　         Ao： 標準樣品脫附峰面積　　         Wx： 被測樣品重量 　　         Wo： 標準樣品重量典型報告 技術參數測定范圍：≥0.01m2/g，無規定上限樣品數量：4個（1個標準樣，3個被測樣），可以擴展并聯測試效率：平均每個樣品5分鐘重復精度：≤±2％ 工作氣體：高純氦/氮混氣（氮分壓為0.2）數據采集：高精度雙向數字采集模塊，最強的靈活性完成最全面的數據采集，誤差小，抗干擾能力強有利于提高比表面積結果精度數據處理：標準的windows窗口界面，易理解、學習、操作，豐富的比表面模型，圖像分辨率高，易于維護，兼顧到系統后期擴展

產品詳細介紹  HOUND系列氣體分析儀，是一個便攜式氣體分析儀，能檢測ppb濃度范圍的有害污染物。系統利用氣體對紫外的吸收狀況，測量氣體濃度。寬波段微型光譜儀采集氣體光譜“指紋”，軟件和標準光譜庫比對計算污染物濃度。紫外光譜測量原理，類似于紅外的原理，一般監測范圍大于紅外光譜儀。   UV Hound分析儀有兩種型號可選：標準版和Mini版。   標準版 ?       Light weight and portable ?       17m path length ?       Can be powered by a DC cigarette lighter ?       Operational range in parts per billion ?       Can be fitted with an internal optical cell   Mini版 ?       Light weight and extremely portable ?       7.5m path length ?       Can be powered by a DC cigarette lighter ?       Operational range in parts per billion   可選輸出：RS-232、RS-422、RS-485和4-20mA 可方便與其他系統集成。     產地：美國

產品詳細介紹數據分析軟件for Windows功能強大，操作簡便· 輕松自定義“我的實驗”僅需三步，即可輕松創建您自己設計的實驗，真正做到“我的實驗我做主”。新建“活頁夾”：創建并設計具有自我風格的“活頁夾”測量與分析：根據自己的實驗采集、記錄并分析數據保存為模板：實驗成功后即刻存為模板課件，成功創建“我的實驗”，并可隨時調用與分享· 簡介“數據分析軟件for Windows”是由江蘇蘇威爾科技有限公司開發的一款功能強大的教學用實驗數據處理軟件。它支持實驗設計、數據采集和保存、數據分析計算等，適用于中小學以及職業學校的自然科學實驗教學。>兼容性更強“數據分析軟件for Windows”可兼容江蘇蘇威爾科技有限公司出產的所有型號和品牌的數據采集器。例如數據采集器Easy（TS1001），數據采集器（TS1002），圖形數據采集器Pad（TS1005），USB傳感器和無線傳感器，用戶均可享受該軟件的強大功能所帶來的無限樂趣。>全新界面，全新體驗“數據分析軟件for Windows”采用了特有的“Quick Easy”界面，操作更加簡易。預設豐富的活頁夾風格，實驗者可以自由創建自我風格的實驗界面，讓實驗設計更加多彩有趣。>面向用戶的圖形化設計平臺完全圖形化的實驗設計平臺，不用再編寫繁瑣的代碼來設計實驗。任何實驗者均可輕松設計自己的實驗。>內置豐富的“工作簿”為了使初學者可以更快上手，數據分析軟件forWindows內置了“工作簿”，里面有豐富的實驗案例，包括已經設計好的實驗模板和實驗指導。實驗者可以參閱實驗指導，直接使用模板進行實驗。>內置CCD 光強分布模塊和聲音測量模塊此兩種模塊，同時支持無線通訊，并且設有數據導入向導，可以將數據采集器Smart上存儲的數據導入并進行計算。>多國語言版數據分析軟件for Windows設有中文、英文、俄文、西班牙文、法文等多國語言，適用于世界范圍內的教師和學生進行實驗探究。安裝要求：請在以下硬件及軟件環境下運行該軟件：CPU為PentiumIII，500MHz（或同級別）或以上內存為256Mb或以上聲卡為16-bit（可選）集成或獨立顯卡，16Mb或以上（可選）操作系統為Win 7/Windows 2000/XP/VISTA數據分析軟件for Android數據分析軟件 for Android是基于Android操作系統而研發的數據分析軟件，主要應用于測量實驗數據、分析實驗結果、驗證實驗原理的過程。通過傳感器及軟件可測量理化生實驗中的大多數實驗量，適用于小學科學、初高中的理化生數字化實驗。數據分析軟件for iOS數據分析軟件 for iOS是基于iOS平臺開發的一款功能強大的教學用實驗數據處理軟件。主要應用于采集實驗數據、分析實驗結果、驗證實驗原理。結合傳感器，可進行大多數的理化生實驗，適用于大學、中學、小學以及職業學校的自然科學實驗教學。

產品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網 了解更多Decisiontools軟件信息和報價。每個人都想知道諸如此類問題的答案。掌握了此類信息，您就可以在作出重大決策時大膽猜測并能有把握地規劃策略。使用 DecisionTools Suite，您可以在 Excel 電子表格中解答諸如此類的更多問題。DecisionTools Suite 中文版是一套在 Microsoft Excel 量身定制集成程序，從而使用戶可以在一個軟件包中針對不確定因素完成風險優化及決策分析的操作。DecisionTools Suite 中文版包括使用蒙特卡羅模擬執行風險分析的 @RISK、執行決策分析的 PrecisionTree 和執行自動“假設”靈敏度分析的 TopRank。此外，Suite 還包括執行預測、數據分析和最優化的 StatTools、NeuralTools 和 Evolver。所有程序的設計和開發均旨在使其易于配合使用。第 6 版新增功能 — 項目管理改進及其他功能全新 DecisionTools Suite 第 6 版包含多項改進，包括功能強大的 @RISK 與 Microsoft Project 的新型集成，借助該集成，您可以對 Microsoft Project 進度表上執行風險分析和蒙特卡羅模擬，而所有這一切都來自 @RISK for Excel 平臺！@RISK 還添加了時間序列模型模擬、易于理解的用于確定風險推動因素的龍卷風圖、更佳的制圖選項、改進后的分布擬合及新的分布函數。但 DecisionTools Suite 6 絕非只包含 @RISK。PrecisionTree 6 添加了功能強大的貝葉斯修正功能，以及可在決策樹任意位置插入節點的功能。RISKOptimizer 和 Evolver 6 目前含有 OptQuest 解法引擎，可在眾多類型的模型中更快速地提供解法。RISKOptimizer 之前便一直與 @RISK 共享函數，而目前出于無縫建模的目的再次提高了與 @RISK 的集成度。同時，StatTools 和 NeuralTools 也已向神經網絡測試中添加了多項散點圖和靈敏度分析改進。新增功能：Office 2013/Windows 8 兼容性 DecisionTools Suite 內含的所有產品均與 Excel 2013、Project 2013 和 Windows 8（32 和 64 位），以及 Office 和 Windows 的先前版本（如 Office 2003/Windows XP）兼容。支持簡體中文DecisionTools Suite 6 已完全翻譯為中文。所有菜單、對話框、幫助文件和示例文件都是以中文顯示。DecisionTools Suite 還提供英文版、西班牙語版、德語版、法語版、葡萄牙語版和日語版。 此外，DecisionTools 6.1 版的所有產品均支持您隨意切換語言，僅需一個安裝程序即可，絕對是跨國公司的完美之選。新的中文版示例現在，所有 DecisionTools 產品都加入了經修正和更新的示例文件，還有各行各業的示例。所有示例都采用有條理的方式加以編排，方便導覽。視頻提供中文版，并以中文演示 DecisionTools 軟件。這些示例是由印第安納大學的 MBA 教授兼作者 Chris Albright 博士設計和撰寫。它們提供循序漸進的指引，從設置到運行模型，詳細列舉了在多個行業中的應用情況。Excel 易于使用 DecisionTools Suite 與您的電子表格完全集成。瀏覽、定義和分析 — 全部在 Excel 中完成。所有 DecisionTools Suite 函數均是真正的 Excel 函數，并且與 Excel 基本函數的行為方式完全一樣。窗口全部與電子表格中的單元格直接鏈接，因此在某一位置進行更改，其他位置會相應進行更改。圖表通過調用窗口指向其單元格。方便的拖放操作、上下文相關的右鍵菜單和直觀的工具欄使您可以快速學習和使用 DecisionTools。組合的威力更強DecisionTools套裝的每個組成部分都可以單獨的執行強大的分析。當您把這些產品組合起來，執行分析就能夠得到比任何單個的程序可以提供的更完整的結果。對您電子表單中的模型的組合分析通過使用PrecisionTree創建一個決策樹開始，然后通過TopRank執行擶hat-it?#20998;析來識別在模型中的關鍵變量。然后把它帶入到@RISK中進行分析，這時主要分析您的PrecisionTree模型中固有的機會事件和不確定收益分險。使用BestFit和RISKview來量化在您的@RISK，PrecisionTree，和TopRank模型中的分險.使用@RISK來執行不確定因子分險分析，然后使用RISKOptimizer來幫助您指定您可以控制的變量。DecisionTools套裝包括下列工具：@risk- 流行的分險分析Excel插件,幫助您識別隱藏的機會和避免缺陷。增加蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬功能到Excel電子表單中。通過@RISK分布函數和模擬來替換您工作表中的不確定值，并使用歷史數據來選擇合適的@RISK函數，得到那些可能的輸出和那些輸出發生的概率值，最后使用高質量的圖像和圖表來向其他人展示您的發現。PrecisionTree-適用Excel的決策分析插件，讓您可以向其他人描繪什么是我們應該做的及為什么要這么做。在電子表單中創建決策樹和影響圖解，使用決策樹來可視化模型制定事件的順序。結果包括一份完整的統計報表，敏感度圖表，和分析剖面圖。TopRank 在 Microsoft Excel 電子表格自動“假設”靈敏度分析。您可以定義任何輸出項或“結果”單元格，而且 TopRank 將自動找到并更改影響您的輸出項的所有輸入單元格。最終結果是確定影響您的結果的所有輸入因素，并對這些因素進行排名。RISKOptimizer-解決各類頑固組合問題的Excel功能插件。使用遺傳算法來找到可以達到預期結果的可控制因子的最佳可能組合，然后在特定的情況下運行蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬來查看不可控變量的效果。RISKOptimizer自動組合這些分析。在DecisionTools工業版套裝中包含該模塊.

產品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網 了解更多SPSS軟件的信息和報價。SPSS Statistics 統計分析軟件是一款在調查統計行業、市場研究行業、醫學統計、政府和企業的數據分析應用中久享盛名的統計分析工具，是世界上最早的統計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一個統計分析軟件微機版本。SPSS/PC+，極大地擴充了它的應用范圍，并使其能很快地應用于自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。在國際學術界有條不成文的規定，即在國際學術交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。 迄今SPSS Statistics軟件已有40余年的成長歷史。全球約有28萬家產品用戶，它們分布于通訊、醫療、銀行、證券、保險、制造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業，是世界上應用最廣泛的專業統計軟件。在2009年IBM收購SPSS公司后，現在在中國國內市場上推出的最新產品，是IBM SPSS Statistics 23.0多國語言版。 即時切換多國語言界面的統計分析軟件，中文界面清晰友好 SPSS軟件界面操作語言齊備，使用者可以自行設置英文或簡體中文操作界面。 在國內統計應用中，很多使用者在學習時會遇到英文統計專業名詞的困難，因此很希望軟件有中文版。SPSS可以自行切換軟件語言界面，很好地滿足了很多人希望使用中文版的要求。SPSS軟件的中文界面具有清新、友好的中文界面；全新的中文幫助文檔，使使用者的學習更輕松；具有簡潔、清晰的中文輸出，結果一目了然，共享和發表結果更方便。 

產品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網，了解GAMS軟件報價和介紹信息。通用代數建模系統(GAMS)是特別為建模線性,非線性和混合整數最優化問題而設計的.本系統對于大型的,復雜的問題特別有幫助.GAMS可以運行在個人計算機、工作站、大型機和超級計算機上.GAMS允許使用者通過制定簡單的設置來把精力放在建模問題上.至于特定機器和系統軟件執行的費時的細節將由GAMS系統來處理.GAMS對于處理大型的,復雜的,需要多次修訂才能最終確定精確模型的獨一無二的問題特別有幫助.系統以高 度簡潔和自然的方式來建模問題.使用者能夠快速和方便的更改公式,能從一個求解器轉到另一個,甚至稍加費心就能從線性轉換到非線性.GAMS讓使用者把精力集中到建模上.通過排除考慮純技術上的機器特定的問題的需要,比如地址計算,存儲分配,子程序鏈接,和輸入輸出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和運行模型,和分析結果的時間.GAMS本身構建了良好的建模習慣,通過請求簡明而精確的實體和關系的規范.GAMS語言形式上和通常使用的編程語言相似.因此對于那些有編程檢驗的使用者將非常熟悉.使用GAMS,數據僅僅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中輸入.模型以簡練的代數聲明來描述,對于人和機器都很容易讀懂.非常相關的約束的整個集合都被輸入到一個聲明中.GAMS自動生成每個約束等式,并讓使用者處理例外情況,假使那里一般來說是不需要的.在模型中的聲明能夠被重用,而不需要更改代數式,當其它的實例是相同的或出現了相關問題.錯誤的位置和類型會在嘗試解決方案前被查明.GAMS處理動態模型,包括時間序列,滯后,及暫時終點的提示和處理.GAMS是靈活而強大的.模型可以非常方便的從一個計算機平臺移到另外一個,只要GAMS已經在每個平臺被安裝好.GAMS很容易進行敏感度分析.使用者能夠方便的規劃模型來求解一個成分的不同值,然后生成一個輸出報告,列出了每種情況的解決方案特征.模型能夠同時被開發和文檔化,因為GAMS允許使用者包含解釋性的文本來作為任意符號和等式的定義和解釋.GAMS不斷的在被增強和擴展.2.25版本包含了多個語言擴展,例如在一個循環中的SOLVE聲明,INCLUDE聲明,IF-ELSE聲明,和使用PUT聲明進行報告編寫的功能.其它的加強包括增加的系統集成特征,性能改善,新的子系統,和另外的計算機平臺支持.當前版本2.50包括一個基于Intel Windows平臺(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成開發環境(IDE).GAMS 2.50的新的分發包含新的語言特征和新發表的全新/更新的求解器,一年至少4次.請檢查版本聲明.示例： 從著名的1963書(由George Dantzig編寫)中提取的一個運輸問題,用來描述GAMS的有效性.這個模型只是模型庫中的部分,模型庫中還包含了大量的完整GAMS模型. 支持模型的類型： GAMS模型類型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.這里列出了GAMS支持的所有的模型類型. GAMS 的發展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代數仿真系統）的縮寫，最早是由美國的世界銀行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所發展。"GAMS"事實上并不代表任何最佳化數值算法，而只是一個高級語言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除錯你的最佳化模型輸入文件，而輸入檔經過編譯后，成為較低階的最佳化數值算法程序所能接受的格式，再加以執行并寫出輸出檔。 數值算法方面，對線性與非線性規劃問題，GAMS 使用由新南韋爾斯大學的Murtagh、及史丹福大學的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所發展的 MINOS  [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear  Optimization System"的縮寫，這個算法綜合了縮減梯度法和準牛頓法，是專門為大型、復雜的線性與非線性問題設計的算法。對混合整數規劃問題，則采用亞歷桑那大學的 Marsten 及巴爾第摩大學的 Singhal[1987]共同發展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。 GAMS 使用范例說明 如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手冊，GAMS 的計算機軟件中也附帶了許多學習范例的檔案。這里所作的 GAMS 使用范例說明，目的絕非在取代原版的使用者手冊，而是要配合本課程說明的形式，重新編寫使用范例輸入文件，使讀者能很快的進入情況，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分為三個步驟：建立 GAMS 輸入文件，執行 GAMS 程序，檢視 GAMS 輸出檔內容。 購買一套全模塊的 Base licence 包括： 光盤 一片 The Solver Manuals  (574  pages) A User’s Guide  ( 259 pages) MPSGE Guide(175 pages + Appendix) 注：GAMS試用版對變量個數有限制 Without a valid GAMS license the system will operate as a free demo system with these limitations: Model limits: Number of constraints and variables: 300 Number of nonzero elements: 2000 (of which 1000 nonlinear) Number of discrete variables: 50 (including semi continuous, semi integer and member of SOS-Sets) Global solver limits: Number of constraints and variables: 10