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面向全球腦科學(xué)研究的尖端挑戰(zhàn)和我國老齡化帶來對(duì)退行疾病臨床的巨大需求，構(gòu)建基于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的腦影像組學(xué)模型，編碼與疾病對(duì)應(yīng)的指紋信息，開發(fā)Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領(lǐng)先的FSL（牛津大學(xué)）和FreeSurfer（哈佛大學(xué)）。該平臺(tái)已在國內(nèi)神經(jīng)科排名前十的三甲醫(yī)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(shù)據(jù)技術(shù)，為其500余家聯(lián)盟醫(yī)院（含深圳市）提供智能化分析服務(wù)，也

? 隨著國內(nèi)外對(duì)公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預(yù)防和制止危險(xiǎn)行為和事件的發(fā)生上起著越來越重要的作用。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控發(fā)展到今天，主要采用回溯性模式，即在危險(xiǎn)發(fā)生后進(jìn)行分析和追查，這是因?yàn)閮H靠人力去分析難以得到及時(shí)有效的處理。而智能化視覺監(jiān)控的應(yīng)用，使監(jiān)控從回溯性轉(zhuǎn)變成預(yù)防性，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析理解人的運(yùn)動(dòng)，并提供記錄和報(bào)警，有助于改善公共場(chǎng)所的安全監(jiān)控水平。本技術(shù)的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運(yùn)動(dòng)信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中間過程的復(fù)雜性和不確定性，以提高算法的效率和魯棒

本發(fā)明提出一種血液顏色分析方法，屬于血液分析技術(shù)領(lǐng)域，通過計(jì)算紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的數(shù)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(gòu)建了一個(gè)血液顏色采集及數(shù)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(shù)字化智能分析系統(tǒng)；采集盒內(nèi)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(tǒng)對(duì)攝像頭采集的圖片選區(qū)并分析，計(jì)算平均RGB值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)血液顏色的數(shù)字化采集和分析，不僅可以顯著改善和提升實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果、評(píng)價(jià)客觀性和拓展實(shí)驗(yàn)內(nèi)容、提升學(xué)習(xí)效果，還可以拓展到液體生物樣本的采集及智數(shù)識(shí)色。

在2003年成功預(yù)測(cè)SARS流行趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)與陜西師范大學(xué)生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)、加拿大吳建宏教授團(tuán)隊(duì)合作，基于新型冠狀病毒的傳播機(jī)理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)新型冠狀病毒肺炎傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，此項(xiàng)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(bào)告疫情數(shù)據(jù)，采用動(dòng)力學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法預(yù)測(cè)武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達(dá)峰時(shí)間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達(dá)到峰值）。 研究中進(jìn)一步采用似然函數(shù)方法加以驗(yàn)證，得到了與模型估計(jì)值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時(shí)間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預(yù)測(cè)結(jié)果與報(bào)告疫情數(shù)據(jù)基本一致。  研究中進(jìn)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(shù)中的重要作用。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示從23日起加強(qiáng)控制措施，報(bào)告病例數(shù)會(huì)在一個(gè)周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強(qiáng)的控制措施會(huì)在一個(gè)周后產(chǎn)生明顯效果。進(jìn)一步分析1月23日后武漢封城策略對(duì)其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計(jì)算武漢封城前后對(duì)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(shù)將降低91.14%，這說明了武漢封城對(duì)全國疫情防控的關(guān)鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析

將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結(jié)合為一體，在同一次測(cè)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(yīng)用于大多數(shù)材料領(lǐng)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(yī)藥、食品、耐火材料等。爐體自動(dòng)升降可控、定位準(zhǔn)確，提高了測(cè)量的重復(fù)性。熱流式DSC數(shù)據(jù)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(shí)。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(nèi)置多種基于AI的視頻處理算法，可實(shí)時(shí)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(jī)系統(tǒng)和視頻系統(tǒng)的最強(qiáng)大腦，以便客戶用最低成本、最少人力制作專業(yè)視頻內(nèi)容。

? 植物在重力引導(dǎo)下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應(yīng)陸地環(huán)境的重要過程。植物向重力性反應(yīng)的第一步是感受重力信號(hào)。目前，關(guān)于重力信號(hào)感受的機(jī)制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質(zhì)體壓力假說。植物根冠的柱狀細(xì)胞和莖的維管束鞘細(xì)胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細(xì)胞和內(nèi)皮層細(xì)胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調(diào)節(jié)植物根系向重力作用中發(fā)揮重要作用，但生長素促進(jìn)重力感知的分子機(jī)制及隨后的反應(yīng)尚不清楚。 ? 非損傷微測(cè)技術(shù)（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測(cè)定活體動(dòng)植物組織、細(xì)胞與內(nèi)/外環(huán)境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實(shí)時(shí)變化，揭示基因功能的一種新技術(shù)。目前已被103位諾貝爾獎(jiǎng)得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)： 重力研究中對(duì)于活體樣品基因功能方面的檢測(cè)手段匱乏 樣品檢測(cè)過程中樣品重力變化與檢測(cè)設(shè)備的結(jié)合方式是一個(gè)難點(diǎn) 重力變化過程中生理指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)是基于非損傷微測(cè)技術(shù)的底層核心技術(shù)，是能夠檢測(cè)活體樣品基因功能的技術(shù) 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)配有立體可移動(dòng)旋轉(zhuǎn)樣品固定裝置，可對(duì)樣品施加不同方向的重力并能實(shí)時(shí)檢測(cè) 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)能夠進(jìn)行長時(shí)間的監(jiān)測(cè)，為重力變化過程中，比較分子、離子流動(dòng)速率，提供長時(shí)間的數(shù)據(jù)結(jié)果 產(chǎn)品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統(tǒng)（GRASS） 型號(hào)：NMTG-100 品牌：旭月 產(chǎn)地：中國 功能特點(diǎn) 1.基本功能： 檢測(cè)樣品所受重力發(fā)生變化時(shí)的生理指標(biāo)變化 配備立體可移動(dòng)旋轉(zhuǎn)樣品固定裝置，對(duì)樣品施加不同方向的重力 檢測(cè)指標(biāo)：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數(shù)： 工作電壓：220V 最短檢測(cè)周期：5s 離子分子濃度測(cè)量精度：10-6M 離子分子流速測(cè)量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動(dòng)距離：1μm 立體顯微成像系統(tǒng)分辨率：1920×1080 3. 軟件參數(shù)： 操作界面：中文 檢測(cè)指標(biāo)模塊化可選 離子流速、濃度檢測(cè)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(cè)軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標(biāo)記與記錄 可直接輸出流速、濃度數(shù)據(jù)和折線圖，無需額外換算

產(chǎn)品詳細(xì)介紹呼吸信號(hào)分析呼吸信號(hào)(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(huì)產(chǎn)生周期性形變產(chǎn)生的生理電信號(hào)。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(gè)體情緒的變化，人的呼吸信號(hào)也會(huì)發(fā)生規(guī)律性變化。ErgoLAB呼吸反應(yīng)分析軟件提供多種濾波方式，便于根據(jù)研究需要進(jìn)行選擇與自定義調(diào)節(jié)。還可監(jiān)測(cè)與分析全程以及階段化的數(shù)據(jù)信息處理方式，更加精準(zhǔn)的分析某一時(shí)間段內(nèi)的呼吸行為。從而統(tǒng)計(jì)并導(dǎo)出呼吸信號(hào)的時(shí)域與頻域數(shù)據(jù)報(bào)告，具體數(shù)據(jù)包括時(shí)域數(shù)據(jù)AVRESP、SD、Max、Min、Rang；頻域數(shù)據(jù)Power、Peak值，以及可視化的功率譜圖等。RESP高級(jí)數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結(jié)合人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)和生理記錄系統(tǒng)采集到與RESP指標(biāo)相關(guān)的生理信號(hào)進(jìn)行離線處理和分析。可對(duì)信號(hào)進(jìn)行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還可以根據(jù)片段、事件、場(chǎng)景三種分割方式進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導(dǎo)出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導(dǎo)出可視化分析報(bào)告。技術(shù)要求：1、信號(hào)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(hào)；數(shù)據(jù)校正包括滑動(dòng)均值濾波（Moving Average）與滑動(dòng)均方根濾波（Moving RMS）。IBI計(jì)算，通過設(shè)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(diǎn)數(shù)據(jù)，支持自定義參數(shù)。手動(dòng)信號(hào)校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復(fù)制信號(hào)區(qū)域進(jìn)行插值。2、信號(hào)分析模塊信號(hào)分析模塊包括時(shí)域分析和頻域分析，二者可實(shí)現(xiàn)自由切換。A.   時(shí)域分析是將RESP信號(hào)看作時(shí)間的函數(shù)，通過分析得到RESP信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征。統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)包括：一段時(shí)間內(nèi)的均值（Mean）、中值（Median）、標(biāo)準(zhǔn)差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   頻域分析是運(yùn)用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時(shí)域分析信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域分析信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號(hào)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(qū)分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導(dǎo)出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、BR數(shù)據(jù)、IR數(shù)據(jù)以及整體結(jié)果報(bào)告。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹心電與脈搏信號(hào)分析自動(dòng)化多角度分析模式 ：基于自動(dòng)識(shí)別/自定義整段、場(chǎng)景、事件及片段分析，滿足對(duì)時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化的精確分析。支持狀態(tài)識(shí)別研究的自動(dòng)化處理，如疲勞狀態(tài)、認(rèn)知負(fù)荷，輸入研究時(shí)間段參數(shù)，自動(dòng)化完成特征值提取與分析。數(shù)據(jù)處理與特征點(diǎn)提取 ：系統(tǒng)內(nèi)置多種信號(hào)處理方式，包括小波、高/低通濾波等對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，自動(dòng)標(biāo)記R峰值點(diǎn)（包括異常值檢測(cè)、異常點(diǎn)矯正），提取IBI間期，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，可一鍵導(dǎo)出.csv文件。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化報(bào)告： 支持IBI間期的時(shí)域統(tǒng)計(jì)、經(jīng)FFT轉(zhuǎn)換的頻域數(shù)據(jù)以及非線性分析，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)信息。支持一鍵導(dǎo)出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)以及結(jié)果的可視化報(bào)告，更加可靠與豐富。多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計(jì) ：支持HRV信號(hào)與多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉統(tǒng)計(jì)分析，包括行為、眼動(dòng)、腦電、動(dòng)作捕捉以及其他的生理電信號(hào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多維度的結(jié)果驗(yàn)證與多模態(tài)數(shù)據(jù)更精確的的狀態(tài)識(shí)別。HRV高級(jí)數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結(jié)合人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)和生理記錄系統(tǒng)采集到與HRV指標(biāo)相關(guān)的生理信號(hào)進(jìn)行離線處理和分析?？蓪?duì)信號(hào)進(jìn)行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還可以根據(jù)片段、事件、場(chǎng)景三種分割方式進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導(dǎo)出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導(dǎo)出可視化分析報(bào)告。技術(shù)要求：1、信號(hào)處理模塊：處理方法包括數(shù)字濾波和R點(diǎn)提取。數(shù)字濾波包含四種，分別為小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、帶阻（Band Stop），用以濾除噪音干擾，從而得到有用的PPG信號(hào)；R點(diǎn)提取包括R峰提?。≧-Peak Extraction）、異常點(diǎn)檢測(cè)（Ectopic Detection）、異常點(diǎn)矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據(jù)需要自定義輸入?yún)?shù)，可選擇多種處理方法進(jìn)行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動(dòng)信號(hào)校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復(fù)制信號(hào)區(qū)域進(jìn)行插值。2、信號(hào)分析模塊：信號(hào)分析模塊包括時(shí)域分析、頻域分析和非線性分析三種，三者可實(shí)現(xiàn)自由轉(zhuǎn)換。A.時(shí)域分析（Time Domain）：包括全程記錄期間所有N-N間期的均值（MeanIBI）、全程記錄期間所有N-N間期的標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標(biāo)準(zhǔn)差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標(biāo)準(zhǔn)差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標(biāo)準(zhǔn)差（SDSD）相鄰N-N間期差值的均方根（RMSSD）、相鄰N-N間期之差大于50ms的比例（PNN50）、相鄰N-N間期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN與總體變異性相關(guān)，而RMSSD與副交感神經(jīng)影響心率的活動(dòng)有關(guān)。B.頻域分析（Frequency Domain）：運(yùn)用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時(shí)域分析信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域分析信號(hào)，用以表達(dá)不同頻率的變異數(shù)量，包括：高頻段（HF 0.15-0.4Hz）、低頻段（LF 0.04-0.15Hz）、極低頻段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低頻段（ULF 0-0.0033Hz），并對(duì)信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號(hào)的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區(qū)分。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標(biāo)統(tǒng)計(jì)。C.非線性分析：散點(diǎn)圖分析（Pioncare）,利用R-R間期變化繪制圖像，包含了HRV的線性和非線性的變化趨勢(shì)了，給出了心臟波動(dòng)的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運(yùn)動(dòng)。同時(shí)引入了向量長度指數(shù)和向量角度指數(shù)，分別反映R-R間期的變化程度和相鄰R-R間期的變化程度。參數(shù)包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散點(diǎn)圖（Scatter）：時(shí)間序列中連續(xù)的速率值之間的相關(guān)性，以連續(xù)三個(gè)IBI點(diǎn)做差值得到一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)做圖，得到四個(gè)象限的值。參數(shù)指標(biāo)包括：第一象限點(diǎn)的個(gè)數(shù)A++、第三象限點(diǎn)的個(gè)數(shù)B--。3、可視化Chart與導(dǎo)出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報(bào)告。

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