符合教育部2006年7月19日发布的《中小学理科实验室装备规范》（JY/T 0385-2006、JY/T 0386-2006、JY/T 0387-2006）中要求。128×64液晶显示；能显示采样的数据曲线；六个操作按钮；中文界面；可外接AC/DC，也可以使用5#普通干电池或充电电池工作；10MB内置存储器，可完全脱机（不使用PC）进行实验；可保存并上传实验数据；四通道并行采集，支持带电插拔，即插即用，模拟信号和数字信号自适应；两种与PC机通讯方式：标准USB接口和RS232接口；最大采样速率可达30K/秒。

新华三绿洲数据运营平台是新华三自研的一站式智能数据开发和治理平台，集成了先进的大数据技术，主要包含数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据脱敏以及时空与图引擎等数据使用场景，支持结构化数据、非结构化数据、时空数据、图数据的分析和加工。产品以打破“信息孤岛”消除“数据烟囱”为理念，帮组用户把数据用起来，以发挥数据最大价值。 数据安全 提供基于用户访问级别控制的静态脱敏以及动态脱敏能力。从敏感信息自动发现、分级分类、数据变形以及安全审计等一体化数据安全服务。 一站式开发 一张画布中完成全流程业务的开发，用SQL表达业务逻辑，用户仅需三步即可实现一个完整的开发流程。 规范化标准 提供规范化、流程化数据标准能力，提供国标，部标，行业标准管理，为后续的数据处理进行数据标准化提供关键性支撑。 自定义检核 灵活的检核方案配置管理，用户可以根据变化自由地编辑指标规则，从而帮助用户发现问题数据，改善数据质量情况。 统一数据资产 拉通数据的全生命周期流程，自动解析元数据，理清数据的来龙去脉。自定义业务分类，根据业务属性对数据进行分层分类管理。 图与时空引擎 针对高度互联数据的存储和查询场景进行设计，提供图数据库、图计算、图可视化为一体的图服务以及大规模存取、查询、分析时空数据的工具和算法集合能力。 行业套件 提供智慧行业套件知识库，涵盖行业数据标准、数据模块、行业数据主题库、专题库、行业算法库，加速交付能力，增强行业认知。 简单易用 产品贯穿整个数据应用生命周期，通过简单易用的可视化界面，用户可以通过可视化的操作界面“玩转”大数据。

数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效的进行相关数据的传达与沟通，通过直观的传达关键数据的特征，从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择，同时支持模块的自定义功能。

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）。    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

浙江财经大学黎昌抱教授编著的《基于平行语料库的文学自译现象研究》2017年12月由高等教育出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（基础理论研究类）。 该成果是国家社会科学基金项目《基于平行语料库的文学自译现象研究》（项目批准号为12BYY025）的最终研究成果。长期以来，自译研究一直处于被边缘化状态，直到20世纪六七十年代，自译还只是作为一种翻译现象在理论研究中使用。从学界目前研究现状来看，在国外，自译研究的一个显著特点是立足双语写作视角，起始于20世纪六七十年代；在国内，研究视角虽然较为多元，但比较零散，而且这些研究基本上集中在最近10年。无论在国外还是在国内，目前的自译研究一般是以个案研究为主，即以作者为中心的研究和单文本自译作品为对象的研究，而且这些研究往往侧重微观。据此，本研究将基于自行研制的汉英自译平行语料库，参照类比他译，并以现象学为理论视角试图就自译研究的基本问题（即自译及其范畴问题）、自译行为的心理机制、自译过程的主体间性、自译结果的文本间性以及自译活动的标准策略等方面对文学自译现象进行尝试性探究和综观描写。

产品详细介绍    中小学生成长档案信息管理系统是根据教育教学目标，有意识地将学生有关表现及其他佐证材料以信息化的方式管理起来， 通过智能地分析与解析，反映学生在学习与发展过程中的优势与不足，并通过学生的反思与改进， 家校互动激励学生取得更好发展，同时帮助学校应对第三方教育评价提供教育教学质量数据。     系统主要由“学籍管理”、“素质报告”、“选课系统”、“成长轨迹”、“家校互动”五个部分组成。“学籍管理”部分主要记录学生的基本信息，此功能模块将取代现有“中小学生学籍管理系统”，包含了现行学籍管理系统中所有功能，并提供和上级学籍管理系统的数据共享功能。此数据库也将作为家校互动模块中家长登录的帐号数据库。“素质报告”部分主要记录学生的综合素质发展及评定情况，数据来源于学生平时学业成绩、身心健康、综合评价等数据，并可生成打印素质报告单。“选课系统”部分主要记录学生校本课程选修情况及学分管理。“成长轨迹”部分主要记录学生兴趣、爱好、特长发展情况，教师通过此模块能方便地录入学生的兴趣、爱好、特长方面的数据，其中既可以输入每个学生的爱好、特长项目的内容，又可以上传学生获得的各种荣誉的证书扫描件及电子文档，还可以上传学生参加各级各类活动的图片及视频。“家校互动”部分主要记录家长与学校互动交流情况。  “中国学生成长动力档案库”七大模块： 第一模块【学生成长档案】 学校教师、学生注册为会员后才可登录。里面设有 “教师管理”：里面设有各年级组长、各班班主任、各班各科目教师等信息。 “学生管理”：里面设有学生基本信息、成绩情况、选修课成绩情况、各科老师评语、在校奖惩情况、德智体养劳成长轨迹、身心健康、综合素质评价等。 “学校报告”：学校每学期的教育质量、教学水平自评报告。 “选修课程”：各科教师发布选修课题，学生自选老师课堂。 “家校互动”：校内老师、学生、家长互动交流。 第二模块【家校互动】 “家校互动”：整合全国各地教育专家、教师、家长、学生互动，彰显全面素质教育大氛围，构建“全员、全方位、全过程、全环境”育人新格局的素质教育；是教育家长的大课堂，是家长、学校、社会共同教育学生的第二课堂。 “视频会议”：手机视频家长会、远程视频家访、视频课堂。 “问卷调查”：学校教育质量意见调查，老师教学水平意见调查，中国学生成长动力档案库读者意见调查。 第三模块【新闻公告】 “青少年活动”：汇集全国德、智、体、美、劳综合素质教育、视频教练、全国及国际竞赛活动信息。 “政策方针”：转载教育部、教育厅、教委、教育局相关文件。 “助力教育”：转载、发布各地教育专家论坛，助推教育健康发展。 “新闻资讯”：转载、发布各地学校有关教育新闻。 第四模块【学校介绍】 全国高校、中职技校、中小学校，链接院校网址，展现真实的校风校貌。 第五模块【网络教育】 学生自学（部编版教材同步课程名师讲课）、双师教学、家长教育、安全教育、感恩教育、教师内训、教育考试评测系统、学生综合素质管理评价系统等软件及远程网络视频的链接。 第六模块【中国教育人才档案】 免费发布：教职工招聘信息、教职工求职信息。 第七模块【档案库介绍】 “视频欣赏”：各地学校特色表演、娱乐活动等共享同呜。 “档案库PPT简介”：全面描述“中国学生成长动力档案库”。 请常关注我们的网站  www.zgxsczdldak.com  （中国学生成长动力档案库）

本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。

本发明提供了一种运动物体的多维数据测量装置及方法，属于运动数据测量技术领域。本发明利用三轴陀螺仪采集被测物体的三轴角速度，利用三轴加速度计采集被测物体的三轴加速度，利用三轴磁·719·力计采集磁场的强度和方向；对被测物体的加速度和角速度进行卡尔曼滤波以消除误差，进而结合磁力计采集的磁场强度和方向进行姿态解算得到角度；将消除误差后的加速度、角速度和角度传送给上位机。本发明通过卡尔曼滤波，融合加速度计和陀螺

本发明公开了一种视频卫星大数据的周期性编码方法，包括静态图像编码构造卫星端周期预测参考 的静态图像库、搜索周期预测匹配图像、帧级预测模式判断和动态视频编码四个步骤；本发明将卫星视 频编码分为静态图像编码和动态视频编码两个阶段，首个推扫周期执行静态图像编码，将编码的图像作 为后续推扫周期的预测参考，从而只传送少量的残差信息，大幅度提高了视频编码效率。