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產品詳細介紹心電與脈搏信號分析自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內數據趨勢變化的精確分析。支持狀態識別研究的自動化處理，如疲勞狀態、認知負荷，輸入研究時間段參數，自動化完成特征值提取與分析。數據處理與特征點提取 ：系統內置多種信號處理方式，包括小波、高/低通濾波等對原始信號進行處理，自動標記R峰值點（包括異常值檢測、異常點矯正），提取IBI間期，進行數據統計與分析，可一鍵導出.csv文件。數據統計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統計、經FFT轉換的頻域數據以及非線性分析，從不同角度挖掘數據信息。支持一鍵導出原始數據、處理數據、統計分析數據以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態數據同步交叉統計 ：支持HRV信號與多模態數據進行交叉統計分析，包括行為、眼動、腦電、動作捕捉以及其他的生理電信號數據，實現多維度的結果驗證與多模態數據更精確的的狀態識別。HRV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HRV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：處理方法包括數字濾波和R點提取。數字濾波包含四種，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；R點提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點檢測（Ectopic Detection）、異常點矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據需要自定義輸入參數，可選擇多種處理方法進行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。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、頻域分析和非線性分析三種，三者可實現自由轉換。A.時域分析（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間期的標準差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標準差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標準差（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，而RMSSD與副交感神經影響心率的活動有關。B.頻域分析（Frequency Domain）：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，用以表達不同頻率的變異數量，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），并對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。統計數據包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統計。C.非線性分析：散點圖分析（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了，給出了心臟波動的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運動。同時引入了向量長度指數和向量角度指數，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。參數包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散點圖（Scatter）：時間序列中連續的速率值之間的相關性，以連續三個IBI點做差值得到一個坐標點做圖，得到四個象限的值。參數指標包括：第一象限點的個數A++、第三象限點的個數B--。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、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報告。

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

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。

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℃。

教學大數據分析展示平臺作為專為高校教研開發的數據挖掘分析應用系統，致力于通過對學校教學中的數據的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

已有樣品/n該成果屬于可食動物產品轉基因成分檢測領域，具體涉及一種牛奶中α-乳清蛋白篩查試紙條及制備方法與應用，本發明與免疫膠體金技術有關。公開了一種用于快速檢測轉人α-乳清蛋白基因牛奶的免疫膠體金試紙條，在試紙條的PVC背襯上按順序依次粘附有樣品墊、結合墊、硝酸纖維素膜、吸水墊；結合墊上包被有抗hLALBA抗體-膠體金標記物，通過hLALBA免疫小鼠制備得到雜交瘤細胞株LB-001(保藏號為CCTCC?NO：C2014157)，利用腹水法大量制得單抗；在硝酸纖維素膜上分別包被有hLALBA蛋白構成的檢測線和山羊抗兔IgG的質控線。本發明的試紙條特異性強，操作簡便，檢測快速。

本發明公開了一種小水電機群組成分布式儲能系統的方法。該 方法包括：獲得一個儲能周期 T 中，第 t 個時段所有小水電站的總凈 負荷值 PLj(t)；根據優化目標、總凈負荷值 PLj(t)以及第 i 個小水電站 的計劃負荷 pi(t)，獲得第 i 個小水電站的實際負荷 pfci(t)；根據第 i 個 小水電站的實際負荷 pfci(t)，對第 i 個小水電站的抽水蓄水裝置進行最 優效率控制，令所述第 i 個小水電站按照實際負荷 pfci(t)在最優效率下 運行，所述抽水蓄水裝置為水輪機及水泵或者可逆式水

已有樣品/n該成果屬于可食動物產品轉基因成分檢測領域，具體涉及一種牛奶中α-乳清蛋白篩查試紙條及制備方法與應用，本發明與免疫膠體金技術有關。公開了一種用于快速檢測轉人α-乳清蛋白基因牛奶的免疫膠體金試紙條，在試紙條的PVC背襯上按順序依次粘附有樣品墊、結合墊、硝酸纖維素膜、吸水墊；結合墊上包被有抗hLALBA抗體-膠體金標記物，通過hLALBA免疫小鼠制備得到雜交瘤細胞株LB-001(保藏號為CCTCC?NO：C2014157)，利用腹水法大量制得單抗；在硝酸纖維素膜上分別包被有hLALBA蛋白構成