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簡單介紹： 動物行為學視頻分析系統是一套通過視頻攝像機和計算機，采用圖像處理技術，自動跟蹤和記錄動物活動的通用型運動軌跡記錄分析系統，可以應用在神經藥理，學習記憶藥理，抗衰老藥理和新藥神經系統一般藥理毒理研究，也可用于神經科學基礎研究。可進行頭中尾三點跟蹤，適用于Morris水迷宮實驗、曠場實驗、條件性位置偏愛實驗、T型迷宮、Y型迷宮、八臂迷宮、高架十字迷宮、Barnes迷宮、Zero迷宮、孔洞實驗、新物體識別等各種動物實驗。 ZL-099除了具有自動跟蹤記錄動物活動軌跡的基本功能外，還具有通過事件記錄器記錄視頻系統無法自動識別的各項動物行為事件、軌跡數據導入再分析、實驗數據管理以及實時錄像功能，并能夠接收16路外部輸入信號，控制16路外部輸出信號，充分體現了自動化與靈活性相結合的優勢。 詳情介紹： 一.詳情介紹 1.可隨心設計的平臺區域圖形 ZL-099可以使用戶根據實驗目的自行設計實驗平臺區域，用于計算機跟蹤動物在不同區域內的各項指標。ZL-099提供了圓/橢圓、扇形、多邊形、環形圖元，用戶可以使用這些圖元設計任意形狀的跟蹤區域，從而在實驗中獲取動物在跟蹤區域中的各項數據。實驗平臺設計的靈活性使ZL-099可以更好地適用于各種迷宮實驗的研究。 2.穩定可靠的跟蹤算法 ZL-099為用戶提供了三種跟蹤算法：灰度法、背景減法和色彩識別法。灰度法適合在動物與背景間的對比度較大，背景可能會有較小變化的場景下使用。背景減法適合在背景復雜、背景灰度接近甚至與動物灰度相同，但是背景基本不變化的場景下使用。根據背景情況選擇跟蹤算法，能夠使跟蹤效果達到*佳。色彩識別法適合對著色的動物進行跟蹤。ZL-099也是能夠進行頭、中、尾三點識別的優良軟件。 3.事件統計和分析功能 ZL-099能夠記錄26種鍵盤預定義事件、16路外部輸入事件、12路外部輸出控制事件以及目標所在區域事件，開創性地設計了事件關系圖，形象地揭示各類事件之間的相互關系，為深入用戶分析動物行為提供了有利支持。 4.可視化的實驗數據管理功能 ZL-099內建的數據庫通過實驗目錄樹和屬性頁的方式，將實驗過程中產生的大量數據有機地組織起來，使用戶可以很方便地查閱實驗歷史數據和圖形，使實驗數據的管理成為一個有組織的數據系統。每個實驗人員可以獨立創建自己的實驗數據庫，設置密碼保護，通過簡單的拷貝命令即可實現數據的備份和攜帶，充分保障了數據的安全性。 5.強大的綜合報表功能 ZL-099的綜合報表功能允許用戶進行實驗數據的篩選，并將篩選后的數據進行統計和分析，輸出動物在各區域的持續時間、游程、進入區域的次數、潛伏期、平均速度、靜止時間等指標，以選定的屬性項分組統計平均值和標準誤差，并將其以直方圖的形式呈現出來。用戶可以通過對數據圖表復制、粘貼的簡單操作，很快形成自己風格的實驗報告。同時系統還提供了導出數據的功能，，可以將原始數據和統計分析數據導出到Excel文件中，用戶可以使用如：Excel、SPSS、SAS等第三方軟件進行深入的數據統計分析。   6.靈活的實驗啟動和結束方式 ZL-099不但提供了手動開始/結束實驗方式，還提供了自動開始/結束實驗、延時開始/延時結束以及遠程開關啟動實驗方式。在自動開始/結束實驗方式下，用戶設置開始區域、結束區域后，系統實時監測動物所在的位置，當動物運動到設定的開始區域、結束區域時，系統自動啟動跟蹤任務或結束跟蹤任務。遠程開關方式可以使用戶在遠離計算機的位置啟動實驗，極大地方便了研究人員的操作，降低了工作強度。     7.方便快捷的手動事件記錄器 ZL-099提供一個可以自定義的事件記錄器，通過鍵盤或鼠標用戶可以方便、高效地將視頻跟蹤系統無法自動記錄的事件記錄下來。用戶可以按照自己的操作習慣定義各個快捷鍵所對應的事件，如：站立、理毛、進食、排泄等，*多可以定義26個事件。事件記錄器不但記錄事件，同時還將事件的發生時刻和持續時間記錄下來，并對事件發生的次數和事件總持續時間進行統計分析，便于用戶對動物行為進行深入研究。 8.自定義實驗動物的屬性模板 ZL-099允許用戶定義自己感興趣的動物屬性項，并將其作為模板存放在數據庫中，這個模板不但可以在當前實驗中使用，而且也可以在以后的實驗中復用。通過動物屬性模板，用戶可以儲存更多的關于實驗動物的信息，這些信息在后期的批量數據處理中，作為分組條件進行分組統計分析，使研究人員可以更加深入地探究各個因素與動物行為之間的內在關系。   9.實時分析和錄像分析以及壓縮錄像功能 能夠在實驗的同時進行實時動物行為分析，也可以進行實驗錄像視頻文件的分析。錄像文件批處理功能只需要用戶指定錄像文件所在的目錄即可自動進行大量錄像文件的動物行為分析而不需要用戶的任何介入。提供實時壓縮錄像功能，可以將實驗圖像采用通用的視頻文件格式保存下來，便于后期的研究分析和備案。ZL-099系統從設計實驗、預定義屬性模板、設計區域平臺、執行實驗、數據分析到數據的導入導出，為用戶提供完整的解決方案，是一個適用于多種迷宮實驗的通用型視頻跟蹤系統。     二.性能指標 視頻源 攝像機：黑白/彩色 錄像機、DVD：黑白/彩色 視頻文件：黑白/彩色 解析度 視頻攝像機：640×480點 視頻文件：≤1024×768點 算法 灰度法 背景減法 采樣頻率 1~20幀/秒 啟動方式 手動開始/結束 延時開始/結束 自動開始/結束 遠程按鈕啟動 輸出指標 各區域持續時間及百分比、游程、進入區域的次數、潛伏期、平均速度、靜止時間及百分比 總持續時間、游程、進入次數、平均速度、靜止時間及百分比 運動軌跡圖、直方圖、事件關系圖 特點 自定義屬性項、可設計的區域平臺圖形、自定義事件記錄器、實時錄像     三.軟硬件配置 計算機 臺式機/筆記本 Intel P42G，512M內存 視頻源 低照度工業監控攝像機（推薦） 數字/磁帶攝像機 USB攝像頭 AVI視頻文件 鏡頭 3.5-8mm變焦、F1.2或F1.4光圈 圖像采集卡 PCI/USB接口 640×480點解析度，24位真彩色 輸入輸出控制器（可選件） 16路繼電器輸出（每路4A@220V） 16路光電隔離開關量輸入 照明 泛光照明 操作系統 Microsoft Windows 2000/XP/7/10  

簡單介紹： 小動物代謝檢測分析系統可實時同步監測動物的食物消耗，飲水消耗，活動量，活動軌跡圖，站立行為，并把所得的數據自動儲存到計算機內，方便用戶進行生物學統計分析，獨立設計的代謝籠可將動物排泄的糞便和尿液自動分離和收集，收集的排泄物進行低溫保持，小動物代謝檢測分析系統可有效防止排泄物的水分揮發，低溫保持溫度可以用戶自定設置，溫度顯示精度達0.1度。獨立設計的代謝籠采用分體式結構，每個部件采用卡扣式設計，材質為透明的食品級PMP，耐腐蝕，外形美觀，表面光滑不易沾粘，用戶拆卸方便，清理方便，食槽和水瓶整體固定在重量傳感器上，食槽與水瓶不晃動，確保實驗時的數據準確性，比傳統的代謝籠更加精準。尿液與糞便盒采用卡扣設計，用戶取放方便。 詳情介紹： 產品特點：1.主機采用鋁合金材質，可支持至少9999個代謝籠同時分析2、隨時隨地查看設備狀態和數據：設備可長時間工作，用戶無需長期看守，可在辦公室實驗數據提取，動物任務分配等工作。3.獨立大小鼠代謝籠采用獨特的漏斗和錐形體設計保證了糞便和尿液的分離收集，尿液不會被污染，也不會進入糞便收集管，所以分離是直接和完全的，結果將得到無誤和值得信任的樣品；4.進食室位于籠外，防止動物夾嵌或者在其中休息；5.可實時同步監測動物的食物消耗，飲水消耗，活動量，站立行為并提供曲線圖、XY活動軌跡圖。6.收集漏斗和分離錐形體使用獨特的設計和不吸附的PMP材料(完全不同于傳統的玻璃、不銹鋼或普通塑料，不掛壁，無吸附)確保直接，完全地分離糞便和尿液；7.尿液和糞便收集管均為PMP材質，可在實驗進行中隨時更換；8.活動量采用熱源傳感器和紅外線結合，精度更高9.收集的排泄物進行低溫保持，可有效防止排泄物的水分揮發，低溫保持溫度可以用戶自定設置，溫度顯示精度達0.1°C。10.獨立設計的代謝籠采用分體式結構，每個部件采用卡扣式設計用戶拆卸方便，清理方便技術參數：   1、代謝籠外形尺寸：290*290*560mm2、活動區域尺寸：200X200X150mm3、代謝籠材質：食品級PMP4、代謝籠支架材質：304不銹鋼5、水瓶容積：250ml6、食槽容積：100克7、尿糞收集槽容積：100ml8、活動量檢測方式：XY紅外熱感傳感器（8X8）9、站立檢測方式：5mm紅外對管8對,高度調節范圍0~160mm10、重量傳感器量程：1000克11、食物檢測分辨率：0.01克12、飲水消耗量分辨率：0.01ml13、低溫保持溫度設置范圍：-2~45°C14、低溫保持儀顯示分辨率：0.1°C15、主機上限支持通道數：9999通道及以上16、設備軟件免維護：由于軟件設置在云計算機，用戶無需煩惱軟件升級以及故障帶來的煩惱。 17、設備硬件免連線：設備采用可自動組網連接，免除用戶連接線路的煩惱，開機即用。18、軟件運行平臺：臺式電腦，筆記本，平板，手機等設備操作，支持局域網和校園網，標配服務器。19、軟件提供數據：食物消耗，飲水消耗，活動量，活動軌跡圖，站立行為，并導出到excel20、圖表有：食物消耗波形圖，飲水消耗飲水消耗，活動量直方圖，活動量軌跡圖,并導出保存JPG

AE8600E是天津德力儀器設備有限公司最新推出的一種用于光纖信號光譜分析的衍射光柵光譜分析儀，工作于600至1700nm波長范圍內，最大分辨率可達20pm，最高測量功率+20dBm，功率靈敏度低至-90dBm。AE8600E豐富的專業APP應用，可用于半導體激光器（DFB、FP）光譜特征測量、WDM系統測試、EDFA系統參數測試、透過率和漂移測試。AE8600優越的穩定性和可靠性，極快速的光譜掃描速度，開放的數據輸出，可幫助您完美應對來自光譜測試的各種挑戰。

NFA5000A是一款高性能的噪聲系數分析儀，頻率最高支持50 GHz。具有優良的測量動態范圍、分辨率帶寬、相位噪聲、幅度精度和測試速度；具備高靈敏度的頻譜分析、噪聲系數分析等多種測試功能；支持測量放大器、上變頻器和下變頻器的噪聲系數；支持多級混頻器的噪聲系數測量；具備完善的插損補償功能，能以固定和表格的形式補償被測件前、后測量通道引入的損耗；具有可選的測試功能和出色的硬件可擴展性。可廣泛用千教育科學、企業研發和工業生產等諸多領域。 功能特點 頻率范圍：10 MHz至40 GHz（可擴展到50 GHz) 相位噪聲：－125 dBc/Hz（載波1 GHz,編移10 KHz） 支持噪聲系數分析模式、通用頻譜分析模式 可通過LAN、GPIB、USB等接口控制儀器 遠程控制指令兼容主流同類設備 應用領域 教育科學 企業研發 工業生產

歐美光學行業標準軟件 ASAP（Advanced Systems Analysis Program）軟件是美國 Breault Research Organization(BRO) 公司研發的一款在 3D空間通過非序列光線追跡來模擬光學系統表現度的軟件。多年以來，廣泛應用在照明設計，雜散光分析，背光板設計，偏振光分析等領域。其中尤以出眾精準的照明和雜散光分析能力而聞名，這是 LED照明設計和高精度系統中必不可少的功能。 BRO 公司位于美國亞利桑那州圖森市（Tuscon），在 1979 年由 Dr. Robert P. Breault 創建。BRO 公司有三大業務：ASAP 軟件銷售和技術支持、ASAP 教育培訓和承接工程項目。ASAP 軟件以其強大的功能，為美國政府和全球光學行業做出了巨大的服務。BRO 公司承接眾多美國軍方對戰機、軍艦、戰車的 LED 照明設計和改造項目。ASAP功能之強，可見一斑。 ASAP主要特點 功能強大、運算速度快 鬼影起源： 追跡雜散光的進化史，高端鏡頭系統分析必經之路，各種照明系統高精度分析必備之器！ASAP 成功修復哈勃望遠鏡，雜散光分析非ASAP莫屬！ 背光源： 汽車儀表、手機光源、室內照明、顯示屏幕無所不能！讓您的客戶不再抱怨眼睛疲勞，讓每一個細節都一覽無遺！選擇ASAP，您的光源專家！ LED照明： ASAP 提供精準的 LED 光源，結合為 Lens 添加菲涅耳運算、散射模型，保證模擬結果的準確度。ASAP 在 LED 設計過程中為工程師提供的強大自由度，保記您的每一個想法都不再是紙上談兵！ 生物醫學： 精確模擬光與組織結構交互結果。特有 RSM 模型一真實皮膚模型，采用 Henyey-Greenstein 近似值，Mante CarLo 光線追跡助您分析器官病變! 每一款車燈，每一份設計，每一條光線，盡在您的掌握！SAE ECE和 FMVSS 標準測試，助您順利通過法規！采用 ASAP 縮短研發時間，節約開模費用！您的財富您駕馭！ 嚴謹精確、可靠精準的模擬結果 ASAP模擬結果 實驗室實際結果 ASAP 的燈源模型在幾何形狀和發光度上非常精準，并包括了完整的光譜數據，同時包含了從燈源所得的實際光學和機械的幾何模型。光可被燈源幾何模型反射、拆射或是散射。ASAP 的燈源模型充分地考慮了這些光學的交互作用，而這些光學交互作用在光學系統上可能造成不要的雜散光。 嚴謹精確的燈源模型是獲得可靠精準的模擬結果的保證！ ASAP的多核并行計算+遠程分布式處理 最新的 ASAP 軟件采用了 CoreMax 技術。可以自動的在電腦上，調動所有核心進行并行計算進程。并可以調用局域網上其他的有安裝ASAP遠程許可證的電腦上，運行所有核心上的并行進程。此外，用戶可以控制每臺機器上訪問的內核數量。這種并行和遠程分布式處理的結合是一種首創，將使 ASAP NextGen 成為最快的光線追跡軟件，超過任何其他光學設計軟件的計算能力。 ASAP基本功能 提供幾何光學追跡的算法和物理光學相干高斯光束傳輸算法、BPM算法，因此可以在一個平臺中同時進行幾何光學和物理光學模擬仿真，更可以模擬由于衍射帶來的雜散光。 ASAP建模： ASAP 為用戶提供了多種建模方式選擇。可以讀入在其他 3D 建模軟件里制作的模型（如 CATIA，SolidWorks，Rhino 等）可以實現無縫轉換。 操作方式多樣化： ASAP 使用參數化的物理模型來控制光與光學表面發生作用時的表現。用戶可方便地觀察光線進行反射，透射，折射，散射，衍射，雙折射和偏振等現象。使用方便，操作簡單，便于修改。使用 Script 進行編程，是 ASAP 區別于其他軟件的一個重要特點。這種靈活自由的方式，為客戶在模擬仿真工作中提供了極大的自由度，尤其是對于高端用戶如研究所，不會受限于模塊化的界面，確保可以將復雜的光學系統，光學現象進行模擬。 ASAP各種庫： 光源庫：用戶可免費使用 ASAP 帶有的精準燈源庫，包括 LED，CCFL 等。用戶可以方便地調用燈源庫內的燈具，也可使用自己擁有的光型文件，在 ASAP里面做成光源。 散射模型庫：ASAP 區別于其他軟件的另一大優勢在于強大的散射光學分析能力。系統中光學表面的散射特性會影響照明結果。尤其是對于高端的設計，必須充分考慮光學表面的散射特性。在過去的三十多年中，ASAP 在這方面積累了豐富的經驗。在 ASAP 內建有散射模型庫。用戶可以方便地調用。如果用戶使用的散射模型（如 Diffuser）不在 ASAP 資源庫里，也可用測得的數據在 ASAP 里很容易地建立起該 Diffuser 模型。可以通過預定的散射模型建立各種各樣的實際的散射數據，并可以進行組合。支持從 BSDF 散射測量儀的數據導入。   ASAP優化功能 ASAP 提供目前行業內最先進的優化功能。區別于同類軟件的 Script 編程功能確保用戶可通過編寫 Merit Function 來進行最有效的系統優化。豐富的優化演算法幫助客戶應對不同的設計要求。 在 ASAP中，有 3種通用的優化方法：Brent’s Method 、Downhill Simplex 、Simulated Annealing。每一種方法在找尋許多不同成像和照明系統中的最優解中都很有效。 REMOTE 并行運算： 支持多臺計算機并行運算的 REMOTE 增強功能。 ASAP 計算 14億條光線所需要的時間，可以看到，通過 REMOTE 功能，增加計算機數量，可以大大縮短運算時間。14億條光線只需要15分鐘。   功能列表 在 SolidWorks 內建立 ASAP 屬性的 GTX 文件  在 SolidWorks 內為物件分層和命名  在 Rhinoceros 內建立 ASAP 屬性的 IGES 文件 用 ASAP SmartIGES 轉換器來輸入和輸出 IGES 文件  用 XML 文件格式來輸入幾何結構和光學屬性  支持 Python，VBscript，Jscript 和其他語言  內建預定義的 LED，CCFL，白熾燈和 arc 燈源庫  拖曳式建立光源、透鏡、玻璃、散射模型和表面特性  600多的例程庫幫您啟動模擬  保存、檢查和繼續優化功能，使用 ASAP .osf 文件 使用 ASAP Liquid Crystal Cell (LCC) 功能來模擬液晶材料  使用 ASAP General Uniaxial Medium(GUM) 功能定義非同軸材料  在斯托克頓矢量模式里模擬和追跡偏振光器件  模型化諸如 MUELLER 片等可改變偏振光的程度和狀態的器件  模型化利用偏振光效應來設計背光顯示板  用 BRO Digitizer 輸入光源模型 使用增強的 REMOTE 功能進行分布式處理  使用 CONFORMAL radiometry 來觀察、分析和監測光分布情況  可建立包含大量物件和光源的系統  模型化光學和機械系統部件  模型化成像系統，照明系統和聚光設備  模型化可見光，紫外光和紅外輻射系統  模型化表面散射（BRDF）和體散射  模型化光纖傳輸和光纖耦合  模型化復雜系統的輻射分析  模型化偏振光和相干光效應  利用高斯光束分解來傳輸和分析波前  利用 ASAP BPM 算法來模擬微結構中的光傳播 進行雙精度的光線追跡并分析每條光線的信息 進行 CIE 顏色分析 利用 ASAP 優化功能對光學系統進行優化分析  在 ASAP Builde r或 scripts 中進行系統容差分析  讀入 CODE V®， OSLO®， SYNOPSYS™ 和 ZEMAX® 生成的文件  輸入和輸出 FDTD Solutions™ 的復雜矢量場分布  輸入由 Radiant Sources 測得的光源數據  支持 SolidWorks 3D 建模引擎  ASAP分析功能 輻射學分析、雜散光分析、偏振分析、波動光學分析、散射分析、高斯光束分析、象差分析、CIE 分析、光線分析。   照明/非成像光學設計分析： ASAP 提供對照度、光強、亮度等輻射物理量的計算，簡單易用，并有各類圖表用于演示和分析。 用戶可以通過它計算任何 CAD 輸出模型表面的輻射性能，不管是平面還是不規則曲面。 不規則曲面上的照度分析: 通過在 OBJECT 后面加上BIN命令，ASAP可以計算非平面上的照度。如下所示，ASAP可以計算類圓柱面上的照度分布。 CATIA模塊  增加 CATIA 模組后，可從 ASAP 內直接讀入 CATIA V5 的文件。BRO 采用了 CAA V5 的文件結構，因此 CATIA 用戶可以充分信任CATIA模塊提供的無縫轉換！ ELTM模塊    ELTM 模塊為車燈設計者提供了一種可以自動分析是否通過 SAE, FMVSS, ECE 法規的功能。通過簡單有序地操作，設計者可以從ELTM里看到哪些測試點未通過法規以及為何未通過。 雜光分析能力： 200多個項目：Infra-Red Astronomy Satellite（IRAS）, SIRTF, ISO, MERIS,Galileo,Cassini,ESA’s—X-Ray Mirror Module Telescope（XMM）。 ASAP 在雜散光分析領域有將近30年的歷史。  2010年6月24-25日，在法國 Toulouse, 由 CNES,EADS/ ASTRIUM, EADS/SODERN and THALES ALENIA SPACE in association with the Centre for Technical Competence（CCT）等部門聯合舉辦的雜散光 Workshop 上，ASAP 被公認為最普遍采用的雜散光分析工具，會議收到的論文中，絕大多數是在 ASAP 的幫助下完成的，無論數量還是質量都超過其他商業雜散光分析工具。 一、通過重點采樣可實現快速高效的雜光追跡 重點采樣的主要原理是:       在需要關注的物件表面附件定義邊緣實體，然后利用 TOWARDS 命令將散射光線散射至該邊緣實體。從而避免了追跡大量不需要的散射光線。       如下圖所示，利用 TOWARDS 命令使光線只向一個環形區域散射: 二、雜光路徑報表輸出 系統由三片透鏡組成。光源在軸上。序列追跡時，光線分布如右圖所示。 考慮透鏡表面的剩余反射時，追跡后的光線分布如圖a。 上述的光線追跡圖實際上由6條路徑組成，每一條路徑的具體情況如表a。 可以看到各條路徑的光線數目、光通量、所占的比例、目前所在的位置，傳輸過程中與元件的交叉次數，以及在表面上的反射和散射情況。可以畫出各條路徑具體的傳輸情況，以便找到合理的解決措施。 下面畫出第二條路徑的具體情況:  可以看到這條路經在傳輸過程中形成了2個焦點，如果入射光能量較高，這2個焦點附近不得放置光學元件。 三、反向追跡查找雜光源頭 在分析面上選擇所關心的光斑部分，選擇構成這部分光斑的光線，然后利用 REVERSE 命令將光線反向，并將其作為光源反向追跡至其初始位置，從而獲得雜散光源頭的信息。 四、雜散光分析能力 ASAP 具備在儀器加工之前就通過虛擬的模型分析模擬所有這些雜散光現象的能力，并可以提供給光學工程師必需的工具來分析以及修正雜散光問題。       用戶能夠在 ASAP 里建模復雜的光機系統，這些系統的零件都具有用雙向散射分布函數（BSDF）所描述的精確地反射和散射光學特性。ASAP 采用精妙的模擬技術，如“重點采樣”方法，來有效地建模隨機散射問題。ASAP 讓用戶可以從數值和圖表兩方面去評估光學系統的散射路徑并發現和修正雜散光問題。 盡管如此，擁有一套功能強大，快速和精準的仿真工具只是成功的雜散光分析的一部分。除了 ASAP 精湛的雜散光分析能力外，BRO 公司提供極具針對性的雜散光課程、鬼像分析課程和波動光學課程來讓用戶掌握雜光分析科學。BRO 的課程確保學員能夠有效地分析和解決他遇到的困難的雜散光問題。 --提供 ASAP BSDF Fitting Utility 工具，進行散射模型建模 -- ASAP 提供 Lambertian, Harvey, Polynomial 等多種散射模型，可以對不同的光學表面特性進行精確模擬 --對光譜儀、激光系統、日冕觀測儀和其他各種光學儀器進行雜散光分析 --提供相干光源，相干光被經常用來分析雜散光。ASAP 可以模擬相干光源，對其的傳播和最終分布進行精確地光場幅度和相位分布計算，精確處理衍射等現象 --使用 DECOMPOSE DIRECTION和DECOMPOSE POSITION 來對光束進行分解，分析微小面型 --對成像系統、二極管激光器、干涉儀、光柵系統、光學標準具等進行分析 --依照雜散光分析流程，幫助光學工程師尋找雜散光的來源 -- 進行基本的輻射學和輻射物理量計算 --合理使用光闌(Stop)和光瞳(Pupil)來進行雜散光分析 --加入基本的隔板和擋光板來進行雜散光分析 --利用 PATHS 功能，可以對光線路徑進行分類，篩選定位出雜光的位置。 --進行鬼像和雜散光計算，從鬼像中減少雜散光 --評估雜散光分析的準確度 --計算來自物件邊緣的雜散光 --分析來自各向異性表面的散射光 --計算紅外系統的雜散光 --計算鬼像輻射照度 --提供 ASAP Scatter 命令和應用 --計算來自于被污染的鏡面或透鏡的散射光 --提供偏振光源   五、雜散光及鬼像分析實例 物理光學分析功能： ASAP 采用為高斯光束迭加的方法。任何復合場都可以使用高斯光束迭加表示，并且這種現象是使用 ASAP 研究波動現象的基礎。 ASAP 中包含兩種波動光學傳播。使用時間很長的一種方法是高斯光束傳播，一種方法是光束傳播法(BPM)。BPM 用于處理傳統高斯光束法不能很好處理的微觀結構。 偏正分析——偏振相關元件包括： 1、由瓊斯矩陣模擬理想光學元件，包括:垂直線偏器、水平線偏器、±45°線偏器、1/4波片、1/2片、右旋圓振光偏器以及左旋圓振光偏器; 2、利用 MEDIA CRYSTAL 命令模擬單軸雙折射晶體; 3、利用 MULLER 命令模擬不同透反系數的偏振相關元件; 4、利用 RPM 命令模擬真實的偏器; 5、利用 RRM 命令模擬真實的延遲器; 6、利用 GUM 命令模擬一般的單軸介質; 7、利用 LCC 命令模擬液晶元件; 8、利用 CPE 命令模擬級聯的偏振相關元件 ASAP BIO 將生物系統中光學現象的模擬能力推進到一個嶄新的水平 ASAP BIO 具有與許多其它模擬生物系統中光傳播和散射的工具通過CAD 文件進行數據交換的能力。 生物系統包括使用 CT 或者 MRI 掃描獲得的表面，通常涵蓋了成千上萬個物件。CAD 互通性和先進的光線追跡能力使得 ASAP BIO 能夠輸入、分析并且能夠對這些結構進行精細解析。   生物光學——高精度地模擬光與細胞的相互作用 模擬光在生物組織系統內傳播和散射。是唯一能夠模擬自定義波長的光與生物組織在人體皮膚內發生作用的軟件。也是唯一能夠精確模擬單眼和雙眼系統的軟件。   應用領域客戶分布 經過近30年的發展，ASAP 軟件已被業界所認可，客戶遍布全球40多個國家。客戶中既有位于世界500強的大公司，也有正處于創業階段，蓬勃發展的中小企業。   國際上比較知名的客戶有： GE，Sony, Ford，Kodak, Xerox, Stanley, Olympus, Philips，General Motors，Allied Signal，IBM，Samsung......   國內比較知名的部分客戶有： 國防科大、國家天文臺、西安光機所、瑞聲科技、大疆科技、長春光機所、上海光機所、成都光電所、上海航天802、中航工業613、浙江大學、復旦大學、香港理工大學、暨南大學、五邑大學、華南理工大學、天津工業大學、上海小系車燈、華中科技大學、中北大學、鄭州大學、AL-Lighting, Philips 等。     ASAP 已經成為國際知名企業進行高品質產品研發的首選光學軟件。BRO 公司以強大的 ASAP 軟件、全面的客戶教育培訓和及時細致的技術支持，幫助客戶不斷提高產品性能，在行業中保持優勢地位!

本發明公開了一種基于二維正交各向異性復合材料板的熱模態對結構參數的靈敏度分析方法，包括如下步驟：（１）求解考慮拉壓、彎曲、剪切變形的二維正交各向異性復合材料板線性剛度矩陣Ｋ０；（２）求解熱結構的初應力剛度矩陣Ｋσ；（３）求解考慮熱應力影響的結構有限元動力學方程的目標函數，即為轉化為考慮結構熱應力影響的廣義特征值問題；（４）基于步驟（３）中的目標函數ｆ，采用復變函數法求解二維正交各向異性復合材料板的熱模態對結構參數的靈敏度。本發明考慮了熱應力對結構剛度以及結構響應（熱模態）分析的影響，能夠利用復變函數法分析得到精度較高的熱模態對結構參數的靈敏度矩陣。

在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。    本實驗室與中國中醫科學院合作進行中醫臨床數據倉庫與挖掘分析平臺，以及中醫臨床數據挖掘方法的研究，實現了對中醫臨床采集病歷數數據的集成與整合，數據挖掘與分析的中醫臨床數據倉庫及挖掘分析平臺，該平臺旨在支持從真實世界中醫臨床診療中產生海量科研分析用數據，并以真實、高質量的數據為基礎進行中醫臨床與理論研究，為中醫臨床療效評價、臨床中藥新藥創制提供客觀的醫學證據和適宜的數據分析方法。該成果于2009年12月獲得國家科技進步二等獎。   名老中醫OLAP展示例子 1.2多維分析與復雜網絡分析系統   以中醫臨床數據中癥-證-治的復雜關系和復雜網絡分析方法研究為出發點，開發實現了中醫臨床復雜網絡分析系統。該系統包括如聯機數據篩選、復雜網絡建模、統計特性分析、可視化網絡數據篩選等基本功能，能夠支持中醫臨床診療數據中的疾病（中西醫）、癥狀、證候、藥物等實體內部元素以及實體之間元素的網絡模型構建和多種復雜網絡分析方法如節點中心性分析、社團分析、節點相似度分析等。從大量的臨床數據中分析獲得臨床核心處方及其主要適應癥，以及隨癥加減信息。該系統采用Eclipse 富客戶端(Rich Client Platform, RCP)和Java語言開發（下圖是該系統的主界面）。  在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。  獲獎證書   1.中醫臨床數據倉庫與挖掘分析平臺 通過分析中醫臨床數據元素及其多維、多層次的關系特點，研究設計了中醫臨床參考信息模型，以及為基礎構建中醫臨床數據倉庫細節數據模型和多維數據模型，建立以數據倉庫為核心的數據整合、數據抽取/轉換/轉載和數據整理、數據挖掘、OLAP和統計分析的智能信息處理平臺。該平臺以中醫臨床數據倉庫及其運行環境工具的構建為基礎，基于實際的臨床診療數據，實現對中醫診療數據進行多主題、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查詢檢索，并支持基于Web的OLAP主題應用，為名老中醫經驗繼承研究、中醫臨床評價研究和臨床科研提供實際的診療數據證據和知識來源，以支持臨床科研決策分析，滿足中醫臨床評價研究的探索性分析需求。針對中醫臨床數據的特點，研究體現中醫臨床數據模型特點的數據挖掘新方法，為面向中醫臨床研究的數據挖掘和機器學習方法研究提供新的思路和研究方向。該平臺的構建初期以重大慢性疾病：中風、冠心病和糖尿病診治規律，以及名老中醫經驗傳承研究為支持目標。   中醫臨床數據倉庫平臺   1.1中醫臨床數據預處理技術臨床數據的預處理包括數據整合、數據整理和數據轉換等技術，我們面向中醫臨床數據結構內容以及中醫臨床研究的分析需求，實現具有完善的數據抽取-轉換-裝載（Extraction-transforming-loading，ETL）、數據整理和數據轉換導出功能的數據前處理軟件。該軟件針對醫學數據利用中的分布式（多采集點）采集、患者隱私保護和大規模數據處理的特點，采用靈活的數據映射配置和臨床術語庫銜接等方式把各采集點數據導入到臨床數據倉庫中，并支持批量數據核查和數據規范整理（對臨床數據中的術語性數據如癥狀體征、診斷和藥物等進行概念化語義規范）功能。   在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。   名老中醫OLAP展示例子    以中醫臨床數據中癥-證-治的復雜關系和復雜網絡分析方法研究為出發點，開發實現了中醫臨床復雜網絡分析系統。該系統包括如聯機數據篩選、復雜網絡建模、統計特性分析、可視化網絡數據篩選等基本功能，能夠支持中醫臨床診療數據中的疾病（中西醫）、癥狀、證候、藥物等實體內部元素以及實體之間元素的網絡模型構建和多種復雜網絡分析方法如節點中心性分析、社團分析、節點相似度分析等。從大量的臨床數據中分析獲得臨床核心處方及其主要適應癥，以及隨癥加減信息。該系統采用Eclipse 富客戶端(Rich Client Platform, RCP)和Java語言開發（下圖是該系統的主界面）。     中醫臨床復雜網絡分析系統  1.3 真實世界中醫臨床有效處方發現系統 中藥新藥創制與研發是極具挑戰和機遇的領域，當前化學制藥和單成份藥物研發已經出現明顯的瓶頸，傳統植物/天然藥以及多成份復方藥物的研發成為國內外關注的焦點。而從多成份調控和多靶點機理的研究為主要視角的網絡藥理學更成為新的趨勢和方法。針對中醫臨床診療過程中具有證-治-效信息，且個體性的真實世界診療實踐特點，我們研究基于大規模臨床診療數據進行有效處方分析和發現的問題，通過對以中藥復方為重點的治療手段藥物組成原理的分析，基于復雜網絡模型和方法研制形成了有效核心處方及適應癥分析方法、有效臨床中藥篩選與發現系統，對基于真實世界臨床診療數據分析獲得有效處方知識的方法、技術平臺和示范應用進行了探索和初步實踐，初步表明從真實世界臨床診療數據中發現和挖掘有效方藥是一種可行的途徑，有望為中醫新藥創制提供可以驗證的新處方、新藥物等臨床有效目標藥物。     1.  中醫臨床數據挖掘分析方法 海量觀察型臨床數據是中醫辨證論治數據的主體內容，具有復雜、多維和多關系的特點。從大規模中醫臨床觀察數據中分析提煉形成有意義的臨床假設或診療知識如有效處方、人群劃分、藥癥關系以及多階段優化治療方案等，是實現從復雜、系統的中醫辨證論治過程中發現并確認有效優化的臨床診療處方及其藥物組成的基本方法。中醫臨床數據包括門診數據和住院數據兩大主要部分，其數據內容由臨床表現、診斷和治療（臨床療法）三部分核心內容（如下圖），其中辨證知識、證候分布、藥癥關系、方證關系和藥物組成等是數據挖掘和分析的主要目標，而所有這些知識的有效性的評價依據是臨床療效，即確認和發現臨床有效的中醫診療知識是中醫臨床數據挖掘分析方法的主要有價值研究目標。    中醫臨床數據挖掘問題：在療效信息的約束下，驗證和發現有價值的臨床診斷/治療關系知識。  2.1基于復雜網絡的中藥配伍分析方法 人們通過對中醫臨床處方數據的初期分析，并與臨床專家的交流中發現，名老中醫的臨床復方的組織特性體現在兩個層次。第一層次為臨床醫生一般以經典復方（包括經方、時方和驗方等）為基礎進行臨床處方；第二層次為在藥對或藥癥關系基礎上的藥物隨癥加減處理。這兩個層次的臨床處方配伍過程形成了具有核心處方結構，而又具有較大靈活性的處方集合。因此，通過對名老中醫處方集的共性網絡結構分析，能夠發現體現其處方思維和學術特點的核心處方配伍結構，從而輔助進行名老中醫經驗的傳承和整理研究。通過應用基于無尺度網絡現象的網絡分析方法進行研究。無尺度網絡作為復雜系統研究的一種實證現象和方法，對基于網絡研究復雜現象和復雜系統的方法具有很大的推動作用。具有宏觀無尺度現象的網絡在拓撲上存在冪律現象，即節點的度分布服從冪函數分布。這在醫生處方中的具體體現就是某醫生對藥物的使用具有比較集中的趨勢，某些名老中醫偏好使用某些藥物，使得這些藥物的已有或潛在功效得到更大的發揮或挖掘。 我們基于網絡中權值的冪律分布規律，實現了多層核心子網分析方法，能夠從復雜的中藥配伍網絡中抽取多層核心子網。該算法已經在名老中醫處方配伍經驗的分析中得到廣泛應用。其得到的結果具有直接而明確的臨床含義，且可靠性較強。第一層核心子藥物子網一般解釋為共性的核心處方；第二層解釋為主要藥物配伍；第三層解釋為次要藥物配伍。這些藥物配伍分別對應樣本的核心病機如主要疾病和主要證候等、兼證和加減癥狀等。以下是兩類特定中藥處方：1287個肝脾不調證(GPBT)處方和752個2型糖尿病合并代謝綜合征處方的分析結果。   特定中藥處方的核心藥物配伍網絡和主要加減網絡，其中的網絡中的節點是藥物，邊的權重表示兩相關藥物配伍使用的次數。 2.2基于隱主題模型的疾病人群臨床特征類別分析方法 癥狀-中藥-診斷主題模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用來提取中醫臨床數據中的癥狀、中藥和診斷間的隱主題結構。SHDT模型是LDA主題模型在多關系應用中的擴展。該模型的核心思想是假設一類樣本里面包含有多個主題，例如，一類糖尿病人群有不同的并發癥，且這些主題所包含的信息特征（以癥狀來表達）具有相對完整性和獨立性。SHDT把每個主題看作是癥狀上的多項式分布，并通過癥狀來表達主題的內容；同時，把每種中藥看作是主題上的多項式分布，因為一類中藥可以治愈多種癥狀/疾病；又因為一種診斷包含多種癥狀/疾病，于是把診斷看作是對主題的描述，構建一種“癥狀-中藥-診斷”主題模型。SHDT模型這種分析原理和思路與中醫辨證論治過程基本吻合，它可以客觀地按照癥狀找到自然分類人群，給出診斷描述特征和中藥治療特征。SHDT模型分別在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中進行人群特征分析。實驗結果說明了該模型具有較好的適宜性和科學性，分析結果能夠較為完整的反映特定疾病中相關的主要人群特征類別。   癥狀-中藥-診斷主題模型，圖中三個黑色圓圈，代表顯變量（觀察變量），其中s 表示一個采樣癥狀，表示患者p的所有藥，表示患者p的所有診斷。白色圓圈代表隱變量，其中z 采樣癥狀s對應的主題，x表示s對應的藥，u表示s對應的診斷。矩形框表示重復采樣。外部矩形框表示在集合中有P個患者。內部矩形框表示對患者p的個癥狀、主題、藥物以及診斷重復采樣。 2.3基于內隱對照和部分可觀察馬爾可夫決策過程模型的動態序貫處方治療方案優化方法 中醫辨證論治是癥-治-效緊密相關的個體、動態的復雜干預過程，動態序貫干預是中醫臨床治療慢性疾病的基本方法。以患者為軸心的治療原則和醫生的個體性特點，使得中醫動態序貫干預過程中包含多樣化的治療方案。在臨床診療經驗知識的形成階段，醫生往往通過對治療前后患者健康狀態的判斷，試圖獲得較好的治療方案的認識，進而逐步形成固化的有效經驗性治療方案。因此，在無外部對照的情況下，如何從大規模的復雜多維臨床關系數據中發現并確認在臨床實際中較優的動態序貫診療方案是有效臨床方案形成的重要課題。 考慮到實際可行性和研究代價的問題，在未有明確的有效干預方案形成的臨床研究初期，無外部對照的傳統中醫經驗整理和歸納普遍存在，且長期的中醫學實踐表明是有效的。但由于臨床診療信息關系的復雜性，基于傳統經驗整理方式形成有效治療方案是一個較為漫長的過程。 因此，如何借助源自真實世界（無外部對照）的大規模臨床觀察數據，進行挖掘分析，以輔助發現和確認較優的臨床治療方案成為辨證論治臨床評價研究的關鍵問題之一。我們采用部分可觀察馬爾可夫決策過程模型(POMDP)對此問題進行研究，實現了基于POMDP的中醫臨床處方優化分析方法，以探尋從來自臨床實際的大規模觀察性臨床數據中發現較優或最優的動態序貫治療方案，為中醫辨證論治有效動態干預方案的形成和臨床驗證提供參考知識。   中醫臨床診療過程對應的POMDP模型 1.  成果的推廣應用 本成果已經在國家科技重大專項：重大傳染病防治、重大新藥創制等兩個項目；國家科技支撐計劃項目-名老中醫經驗傳承研究；北京市科技攻關項目和國家中醫臨床研究基地等項目中進行推廣應用。分別對艾滋病、肝炎和肺結核等傳染病的中醫藥防治規律，從中醫臨床中分析確認有效處方與藥物，名老中醫的辨證論治個體診療經驗，中風、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的臨床診治規律，以及全國10余家重點中醫院診療優勢病種（如上海龍華醫院的中醫胃癌治療、骨關節病治療；河南中醫學院一附院的中醫艾滋病治療、中醫慢性阻塞性肺炎治療等）的臨床診療優化方案等進行應用研究。逐步探索和完善中醫臨床科研一體化技術體系，支持基于臨床診療實踐及其真實世界診療數據，進行中醫臨床研究和中藥新藥創制研究的醫學模式。   北京地區22家單位應用分布圖

東南大學分析測試中心大口徑核磁共振分析與成像系統采購項目招標項目的潛在投標人應在中招聯合招標采購平臺（以下簡稱平臺）網址為：http://www.365trade.com.cn/獲取招標文件，并于2022年06月14日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

吸附床由6個吸附單元組成,吸附單元為殼管式換熱器,吸附工質對是活性炭-氨.利用多孔介質中流體流動的概念,建立一個吸附單元的數學模型,模擬結果與實驗結果顯示出很好的一致性.同時得出了吸附床內某種平均溫度和平均壓力的分布規律.