产品详细介绍心电与脉搏信号分析自动化多角度分析模式 ：基于自动识别/自定义整段、场景、事件及片段分析，满足对时间点或时间段内数据趋势变化的精确分析。支持状态识别研究的自动化处理，如疲劳状态、认知负荷，输入研究时间段参数，自动化完成特征值提取与分析。数据处理与特征点提取 ：系统内置多种信号处理方式，包括小波、高/低通滤波等对原始信号进行处理，自动标记R峰值点（包括异常值检测、异常点矫正），提取IBI间期，进行数据统计与分析，可一键导出.csv文件。数据统计与可视化报告： 支持IBI间期的时域统计、经FFT转换的频域数据以及非线性分析，从不同角度挖掘数据信息。支持一键导出原始数据、处理数据、统计分析数据以及结果的可视化报告，更加可靠与丰富。多模态数据同步交叉统计 ：支持HRV信号与多模态数据进行交叉统计分析，包括行为、眼动、脑电、动作捕捉以及其他的生理电信号数据，实现多维度的结果验证与多模态数据更精确的的状态识别。HRV高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与HRV指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求：1、信号处理模块：处理方法包括数字滤波和R点提取。数字滤波包含四种，分别为小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、带阻（Band Stop），用以滤除噪音干扰，从而得到有用的PPG信号；R点提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、异常点检测（Ectopic Detection）、异常点矫正（Ectopic Correction）。用户可根据需要自定义输入参数，可选择多种处理方法进行一次处理；也可增加、删除已选择的处理方法。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块：信号分析模块包括时域分析、频域分析和非线性分析三种，三者可实现自由转换。A.时域分析（Time Domain）：包括全程记录期间所有N-N间期的均值（MeanIBI）、全程记录期间所有N-N间期的标准差（SDNN）、全程记录期间所有N-N间期的标准差平均值SDANN、相邻N-N间期差值的标准差（SDANN Index）、相邻N-N间期之差的标准差（SDSD）相邻N-N间期差值的均方根（RMSSD）、相邻N-N间期之差大于50ms的比例（PNN50）、相邻N-N间期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN与总体变异性相关，而RMSSD与副交感神经影响心率的活动有关。B.频域分析（Frequency Domain）：运用参数模型法和快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，用以表达不同频率的变异数量，包括：高频段（HF 0.15-0.4Hz）、低频段（LF 0.04-0.15Hz）、极低频段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低频段（ULF 0-0.0033Hz），并对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定信号的频带，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。统计数据包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指标统计。C.非线性分析：散点图分析（Pioncare）,利用R-R间期变化绘制图像，包含了HRV的线性和非线性的变化趋势了，给出了心脏波动的直观显示，能揭示非线性过程和非周期性运动。同时引入了向量长度指数和向量角度指数，分别反映R-R间期的变化程度和相邻R-R间期的变化程度。参数包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散点图（Scatter）：时间序列中连续的速率值之间的相关性，以连续三个IBI点做差值得到一个坐标点做图，得到四个象限的值。参数指标包括：第一象限点的个数A++、第三象限点的个数B--。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、心率HR、IBI间期、R峰值以及整体报告。

产品详细介绍  HOUND系列气体分析仪，是一个便携式气体分析仪，能检测ppb浓度范围的有害污染物。系统利用气体对紫外的吸收状况，测量气体浓度。宽波段微型光谱仪采集气体光谱“指纹”，软件和标准光谱库比对计算污染物浓度。紫外光谱测量原理，类似于红外的原理，一般监测范围大于红外光谱仪。   UV Hound分析仪有两种型号可选：标准版和Mini版。   标准版 Ø       Light weight and portable Ø       17m path length Ø       Can be powered by a DC cigarette lighter Ø       Operational range in parts per billion Ø       Can be fitted with an internal optical cell   Mini版 Ø       Light weight and extremely portable Ø       7.5m path length Ø       Can be powered by a DC cigarette lighter Ø       Operational range in parts per billion   可选输出：RS-232、RS-422、RS-485和4-20mA 可方便与其他系统集成。     产地：美国

产品详细介绍金钥匙科教设备有限公司基础结构件都经过匠心独具的几何设计，看似千差万别，但都存在长度倍数关系、高度倍数关系、立体结构关系。无论结构型材件、铰接头还是齿轮，上千种零件之间的纵横斜穿都隐藏着无穷繁多的巧妙连接方法，可以实现任何造型的搭建。除此之外，基础型材件可以根据用户需求来截取不同规格长度。①理解自行车系统的整体性。②了解自行车的组成部分及其工作原理。电话：0513-8160127181601272EMAIL：ntjyskj@yahoo.com.cn网址：www.ntjys.com.cnQQ:979322621

100%独立通道 独立光源，独立检测器，独立蠕动泵、独立操作键盘，独立液晶显示屏，独立试剂柜 可实现1-16通道同时分析 样品自动在线前处理 自动稀释、透析、蒸馏、消解、萃取等 系统高度自动化 可自动清洗，关机，开机 分析模式灵活 微流、宏流或两者结合分析 多种光程的流通池可供选择 可实现多针取样 软件功能强大 灵活编辑样品表，自动生成校正标准曲线，紧急样品处理 基线和灵敏度自动设定和校正 分辨率高，检测限低，测量范围广 可与所有LIMS兼容

本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统，该方法包括：在原始数据库中提取离散的轨迹点，对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测，若判断该重复定位点为历史定位点，则删除；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测，若判断为定位异常点，则删除该轨迹点，得到若干条完整的轨迹；对所述完整的轨迹进行简化压缩，得到压缩轨迹；存储所述压缩轨迹；同时对系统运行状态进行监控，保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除，保证了轨迹数据的正确性和完整性，提高了轨迹数据挖掘的准确度。

本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器，主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成，旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟；导肥装置由导肥管和散肥器组成，用于将肥料导入种沟侧面；导种装置主要由导种管组成，旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求，可以开出高质量种沟，利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种，特别是寒冷、干旱地区。

将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。