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? 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

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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

將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結合為一體，在同一次測量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。綜合熱分析儀應用于大多數材料領域，包括塑料、橡膠、合成樹脂、纖維、涂料、油脂陶瓷、水泥、玻璃、耐火材料、燃料、醫藥、食品、耐火材料等。爐體自動升降可控、定位準確，提高了測量的重復性。熱流式DSC數據采集方式，繪制出能量與溫度的曲線。HQT-2、HQT-3、HQT-4可分別在1250度或1550度恒溫72小時。溫度范圍：HQT-1：室溫-1150℃、HQT-2：室溫-1250℃、HQT-3：室溫-1450℃、HQT-4：室溫-1550℃。

REA-C1000內置多種基于AI的視頻處理算法，可實時處理并輸出最高4K分辨率的圖像。REA-C1000可成為所連接的攝像機系統和視頻系統的最強大腦，以便客戶用最低成本、最少人力制作專業視頻內容。

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。