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? 隨著國內外對公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預防和制止危險行為和事件的發(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，即在危險發(fā)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(jiān)控的應用，使監(jiān)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(jiān)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(fā)，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(fā)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(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，構建了一個血液顏色采集及數(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)對攝像頭采集的圖片選區(qū)并分析，計算平均RGB值，實現(xiàn)了對血液顏色的數(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(shù)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(shù)學與統(tǒng)計學院生物數(shù)學團隊與陜西師范大學生物數(shù)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(shù)據(jù)，采用動力學模型和統(tǒng)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(shù)為6.47 (95%置信區(qū)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(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數(shù)方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續(xù)代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)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(shù)據(jù)相比，模型預測結果與報告疫情數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)會在一個周后出現(xiàn)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(qū)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(shù)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

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環(huán)境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節(jié)植物根系向重力作用中發(fā)揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環(huán)境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰(zhàn)： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監(jiān)測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)能夠進行長時間的監(jiān)測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數(shù)據(jù)結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統(tǒng)（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發(fā)生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：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 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：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 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數(shù)據(jù)和折線圖，無需額外換算

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產品詳細介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業(yè)制造各類鋁合金金相分析儀，定量金相分析儀，鋼材金相分析儀，金相圖譜，金相標準圖譜，碳硅分析儀器，爐前碳硅化驗儀，光學分析儀器，元素分析儀，金屬分析儀器，鋁合金分析儀，礦石化驗儀器，礦石分析儀，鋁合金化驗儀器,碳硫高速分析儀、多元素分析儀，生鐵分析儀器，鑄造化驗儀器，礦石品位分析儀器，黑色金屬分析儀器，金屬材料化驗儀器，有色金屬分析儀，化學分析儀，微量多元素分析儀器，金屬微量元素分析儀,五大元素分析儀，微量元素分析儀，微機三元素分析儀;鎳鉬鉻化驗儀器，可測定工業(yè)材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀素的含量土等元素。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗儀器、鑄造化驗設備、機械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發(fā)設備等行業(yè)及質量監(jiān)督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com) 025-57357222 13851978239)。

產品詳細介紹主要技術參數(shù)： 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(xiàn)象，性能更穩(wěn)定，可靠性更高

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(fā)生規(guī)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(jù)研究需要進行選擇與自定義調節(jié)。還可監(jiān)測與分析全程以及階段化的數(shù)據(jù)信息處理方式，更加精準的分析某一時間段內的呼吸行為。從而統(tǒng)計并導出呼吸信號的時域與頻域數(shù)據(jù)報告，具體數(shù)據(jù)包括時域數(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高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統(tǒng)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(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導出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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，支持自定義參數(shù)。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(qū)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(xiàn)自由切換。A.   時域分析是將RESP信號看作時間的函數(shù)，通過分析得到RESP信號的統(tǒng)計特征。統(tǒng)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(shù)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(qū)分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導出數(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)以及整體結果報告。

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(shù)據(jù)趨勢變化的精確分析。支持狀態(tài)識別研究的自動化處理，如疲勞狀態(tài)、認知負荷，輸入研究時間段參數(shù)，自動化完成特征值提取與分析。數(shù)據(jù)處理與特征點提取 ：系統(tǒng)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(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，可一鍵導出.csv文件。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統(tǒng)計、經(jīng)FFT轉換的頻域數(shù)據(jù)以及非線性分析，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)信息。支持一鍵導出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計 ：支持HRV信號與多模態(tài)數(shù)據(jù)進行交叉統(tǒng)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(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度的結果驗證與多模態(tài)數(shù)據(jù)更精確的的狀態(tài)識別。HRV高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統(tǒng)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(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導出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(shù)字濾波和R點提取。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；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(jù)需要自定義輸入?yún)?shù)，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(qū)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(xiàn)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(jīng)影響心率的活動有關。B.頻域分析（Frequency Domain）：運用參數(shù)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(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(qū)分。統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統(tǒng)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(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；差值散點圖（Scatter）：時間序列中連續(xù)的速率值之間的相關性，以連續(xù)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(shù)指標包括：第一象限點的個數(shù)A++、第三象限點的個數(shù)B--。3、可視化Chart與導出數(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峰值以及整體報告。