高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
MXY5004光纤数值孔径测试及应用实验仪
一、产品介绍     光纤数值孔径是光纤能接收光辐射角度范围的参数,同时它也是光纤和光源、光检测器、以及其它光纤耦合效率的重要参数;同时对连接损耗、微弯损耗以及衰减温度特性、传输带宽等都有影响。    MXY5004实验仪就是本公司针对光纤数值孔径测量所研发的一款实验仪,该仪器可以让学生通过自己搭建系统,掌握光路调整方法,并直观的了解光纤数值孔径测量原理,同时还可以通过仪器现有平台开展光纤传感原理实验,锻炼了学生动手动脑能力。  二、实验内容 1、光纤激光器光路调整实验 2、光收发系统调试实验 3、光纤数值孔径测试实验 4、光强随位移变化函数关系测试实验 5、拓展光纤位移传感测距原理实验 三、实验配置参数 1、光源:波长1310nm;输出功率>1mW;输出接口FC/PC; 2、探测器响应波长:800-1700nm; 3、光纤数值孔径参数:多模光纤跳线:纤芯直径5um;长:1米; 4、配置:光纤校准实验平台,光纤跳线,三维调整架,实验讲义等。
天津梦祥原科技有限公司 2021-12-17
MXY5005掺铒光纤放大器特性测试实验系统
一、产品简介    掺铒光纤放大器(EDFA即在信号通过的纤芯中掺入了铒离子Er3 + 的光信号放大器。)。掺铒光纤放大器具有增益高、带宽大、输出功率高、泵浦效率高、插入损耗低、对偏振态不敏感等优点。 从20世纪80年代后期开始,掺铒光纤放大器的研究工作不断取得重大的突破。用在WDM技术中极大地增加了光纤通信的容量。成为当前光纤通信中应用最广的光放大器件。      MXY5001实验系统就是专门针对掺饵光纤放大器特性测试而设计的。能够帮助学生更全面的了解掺饵光纤放大器的原理。 二、实验内容 1、EDFA自发辐射噪声功率测试实验 2、不同衰减条件下输入功率的测试 3、EDFA输出功率测试 4、增益曲线测试及绘制实验 5、偏振相关增益变化测试实验 6、噪声系数曲线测定实验 三、实验配置 1、光源:输出波长1550±2nm,功率连续可调,接口FC/PC; 2、功率计:波长范围800-1700nm;输入接口FC;校准波长:1310-1550nm; 3、EDFA放大器:输出功率:13-24dBm;光纤连接器型号:FC/APC;输出光波长:1535~1565nm;噪声系数<0dB;输出功率稳定性:±0.5dB; 4、隔离器:中心波长:1550nm;隔离度>30dB;典型峰值隔离度:40dB;最大插入损耗:7dB;回损(输入/输出)≥60-55dB;接口类型:FC/PC; 5、可调衰减器:法兰式机械调节,衰减量:5-30dB; 6、滤波器:滤波范围:800-1625nm;插入损耗:5dB;接口类型:FC/PC; 7、配置:光纤激光器,掺饵光纤放大器,光衰减器,光功率计,偏振控制器,光纤跳线,法兰盘,实验讲义等。
天津梦祥原科技有限公司 2021-12-17
PanoSim汽车智能驾驶软硬一体化仿真测试系统
PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台,包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等,以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链,具有很强的开放性与拓展性,支持第三方的二次定制化开发,操作简便友好。 (1)支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真:提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器,以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统,以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求;             (2)支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试:支持包括汽车自适应巡航(ACC)、自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)、自动泊车(AP)、交通拥堵辅助(TJP)等在内的高级驾驶辅助系统(ADAS),以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试;  (3)支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾:支持高逼真度的驾驶体验,包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验,ADAS功能和自动驾驶系统体验,支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等; (4)支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发:集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体,支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求; (5)支持多节点、分布式实时仿真:通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟,以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试; (6)支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型,环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试;支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真;支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等(以上系统功能见图3)。
浙江天行健智能科技有限公司 2021-12-15
专家报告荟萃⑫ | 石河子大学副校长杨兴全:整合创新要素,聚合创新平台,嵌合创新体系 支撑引领中国式现代化兵团实践
高校是教育、科技、人才的集中交汇点,必须深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略,统筹推进教育、科技、人才体制机制一体化改革。
中国高等教育博览会 2025-01-03
基于真实世界临床数据的科学研究与中药新药发现平台 ——中医临床数据仓库平台及挖掘分析方法
在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台,以及中医临床数据挖掘方法的研究,实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合,数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台,该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据,并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究,为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点,开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能,能够支持中医临床诊疗数据中的疾病(中西医)、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症,以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发(下图是该系统的主界面)。  在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点,研究设计了中医临床参考信息模型,以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型,建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础,基于实际的临床诊疗数据,实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索,并支持基于Web的OLAP主题应用,为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源,以支持临床科研决策分析,满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点,研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法,为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病:中风、冠心病和糖尿病诊治规律,以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术,我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求,实现具有完善的数据抽取-转换-装载(Extraction-transforming-loading,ETL)、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式(多采集点)采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点,采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中,并支持批量数据核查和数据规范整理(对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范)功能。   在医学领域首次应用商务智能软件(Business Objects XI)作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统,分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时,对分析结果可进行实时查询、导出和展示(下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况)。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点,开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能,能够支持中医临床诊疗数据中的疾病(中西医)、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症,以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发(下图是该系统的主界面)。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域,当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈,传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息,且个体性的真实世界诊疗实践特点,我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题,通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析,基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统,对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践,初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径,有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容,具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等,是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分,其数据内容由临床表现、诊断和治疗(临床疗法)三部分核心内容(如下图),其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标,而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效,即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题:在疗效信息的约束下,验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析,并与临床专家的交流中发现,名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方(包括经方、时方和验方等)为基础进行临床处方;第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构,而又具有较大灵活性的处方集合。因此,通过对名老中医处方集的共性网络结构分析,能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构,从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法,对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象,即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势,某些名老中医偏好使用某些药物,使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律,实现了多层核心子网分析方法,能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义,且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方;第二层解释为主要药物配伍;第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方:1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络,其中的网络中的节点是药物,边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型(Symptom-Herb-Diagnosis Topic model,SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题,例如,一类糖尿病人群有不同的并发症,且这些主题所包含的信息特征(以症状来表达)具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布,并通过症状来表达主题的内容;同时,把每种中药看作是主题上的多项式分布,因为一类中药可以治愈多种症状/疾病;又因为一种诊断包含多种症状/疾病,于是把诊断看作是对主题的描述,构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合,它可以客观地按照症状找到自然分类人群,给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性,分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型,图中三个黑色圆圈,代表显变量(观察变量),其中s 表示一个采样症状,表示患者p的所有药,表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量,其中z 采样症状s对应的主题,x表示s对应的药,u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程,动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点,使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段,医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断,试图获得较好的治疗方案的认识,进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此,在无外部对照的情况下,如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题,在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期,无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在,且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性,基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此,如何借助源自真实世界(无外部对照)的大规模临床观察数据,进行挖掘分析,以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究,实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法,以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案,为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项:重大传染病防治、重大新药创制等两个项目;国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究;北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律,从中医临床中分析确认有效处方与药物,名老中医的辨证论治个体诊疗经验,中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律,以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种(如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗;河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等)的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系,支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据,进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图
北京交通大学 2021-04-13
省级融媒体平台党建宣传的实践探究——以湖北广电长江云移动政务平台“建党百年”专栏为例
新媒体时代,各类融媒实践逐步开展,本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践,将理论与实践相结合,以新视野关照现实问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 杨寒露 网络新媒体 2019/2023 王嘉琦 广播电视 2019/2023 黄艺丹 网络新媒体 2019/2023 吉珈漩 网络新媒体 2019/2023 杨宁 广播电视 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 袁满 新闻与文化传播学院 讲师 网络与新媒体 四、项目简介 新媒体时代,各类融媒实践逐步开展,本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践,将理论与实践相结合,以新视野关照现实问题。以2021年湖北广播电视台旗下的长江云融媒体平台中“建党百年”的专栏内容、专栏形式以及专栏机制为例,研究其对党建宣传活动的报道的内容、形式、机制、技术和服务,分析研究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践路径。结合新闻学、传播学、社会学以及统计学的知识,通过数据分析、个案分析和访谈等多种形式,多维度地探究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践。
中南财经政法大学 2022-08-09
专家报告荟萃⑰ | 中国农科院作物科学研究所重大平台中心副主任张丽娜:科学仪器应用验证评价的探索与实践
国家网络管理平台数据显示,全国高校和科研院所50万元(含)以上大型科学仪器中国产仪器占有率不足25%。
高等教育博览会 2025-07-01
关于组织申报国家重点研发计划“重大自然灾害防控与公共安全”重点专项2023年度定向项目的通知
近日,科技部印发了《关于发布国家重点研发计划“数学和应用研究”等重点专项2023年度定向项目申报指南的通知》(国科发资〔2023〕112号)(请至“国家科技管理信息系统公共服务平台”网站https://service.most.gov.cn/下载)。根据通知要求,现将我省组织申报与推荐“重大自然灾害防控与公共安全”重点专项“环鄱阳湖区域尾矿库溃坝风险精准防控关键技术研究与应用示范”部省联动项目有关事项通知如下
江西省科技厅 2023-07-11
苏州大学苏州医学院公共卫生学院柯朝甫课题组连续在Chest和BMC Medicine上发表最新研究成果
近日,著名医学期刊Chest和BMC Medicine分别在线发表了苏州医学院公共卫生学院柯朝甫课题组的最新研究论文:“Role of Pulmonary Function in Predicting New-Onset Cardiometabolic Diseases and Cardiometabolic Multimorbidity”和“Associations of handgrip strength with morbidity and all-cause mortality of cardiometabolic multimorbidity”。
苏州大学 2022-10-12
一种基于电子信息技术的自动测试设备
成果描述:本实用新型公开了基于电子信息技术的自动测试设备,包括第一壳体,所述第一壳体的顶部安装有第二壳体,且第一壳体和第二壳体为长方体结构,第一壳体和第二壳体的侧边之间安装有密封件,且密封件环绕在第一壳体和第二壳体之间,所述密封件的横截面呈E形,且密封件插接在第一壳体和第二壳体的侧边上,所述第二壳体的顶部安装有温度计,且温度计的探针插入第二壳体的内部,第二壳体的顶部嵌装有显示屏和键盘,第一壳体的底部插接有散热翅片,且散热翅片插入第一壳体的内部,所述散热翅片的侧边设有通孔,且通孔位于第一壳体的外部。本实用新型散热效果好,同时避免了由灰尘和湿气带来的干扰,测试更加准确,提高了元器件的寿命。市场前景分析:本实用新型散热效果好,同时避免了由灰尘和湿气带来的干扰,测试更加准确,提高了元器件的寿命。与同类成果相比的优势分析:国内领先
成都大学 2021-04-10
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 99 100 101
  • ...
  • 144 145 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1