LT2200加持了真理光学首创的衍射爱里斑反常变化（ACAD)的补偿修正技术的使用，使用户无需选择分析模式，即可在全粒径范围获得准确可靠的粒度结果；LT2200系列粒度仪还采用了真理光学独创的高速全息信号处理技术，测量速度最高可达每秒20000次，确保不漏检任何粒径和形状的颗粒； LT2200系列粒度仪的粒径范围为0.02um-2200um, 适用于制药，电池材料，地质，水文，化工和磨料等诸多行业的颗粒粒度分析。

LT3600是真理光学基于多年的科研成果开发的新一代超高速智能激光粒度分析系统，加持了多项创新和专利技术，无需更换透镜，无需使用标准样校准，量程范围达到0.02微米至3600微米，测量速度最高可达20000次/秒，兼具极高的灵敏度和重现性，对所有类型的样品均可获得准确可靠的结果。 LT3600加持了以下多项创新和专利技术： ◆ 偏振滤波技术 ◆ 衍射爱里斑反常变化（ACAD）的补偿修正技术 ◆ 斜置梯形测量窗口 ◆ 格栅式超大角检测技术 ◆ 粒度分析模式优化及自适应技术 ◆ 双驱动进样分散集成技术 LT3600光学测量系统的卓越性能还包括： ◆ 完全符合ISO13320衍射法测量技术标准 ◆ 独特的光路配置，超大连续的物理测量角度，无检测盲区 ◆ 改进型反演算法，用户无需选择“分析模式”，兼顾极高的分辨率和稳定性 ◆ 无需更换透镜，无需使用标准样校准，量程范围达到0.02微米至3600微米 ◆ 采用全息信号同步处理技术，实时测量速度最高达每秒20000次，不漏检任何形状和分布颗粒的衍射信息 ◆ 采用自动温度恒定技术的超高稳定固体激光光源系统，彻底克服了氦氖气体激光器预热时间长，使用寿命短的缺点 ◆ 采用偏振空间滤波技术，彻底摒弃导致机械和热稳定性差的针孔滤波器 ◆ 高强度金属光学底座及激光能量跟踪和稳定技术，兼具极高的稳定性和抗干扰能力

PSA5000A是成都玖锦自主研发的一款高性能台式矢量信号分析仪，具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；具备高灵敏度的频谱分析、矢量信号分析及实时频谱分析功能；具有可选的测试功能和出色的硬件可扩展性。同时其最大分析带宽可高达1.2 GHz，满足5G、雷达、民用领域等的测试需求。 功能特点 9 kHz~50 GHz(可扩展到2 Hz) 最大分析带宽：1.2 GHz 最大实时分析带宽：600 MHz 相位噪声：-125 dBc/Hz(载波1 GHz，偏移10 kHz) 支持如下信号分析模式： 通用频谱分析模式 矢量信号分析模式 模拟信号分析模式(可升级) 实时频谱分析模式(可升级) 相位噪声测量模式(可升级) 噪声系数测量模式(可升级) 可通过LAN、GPIB、USB接口控制仪器 远程控制指令兼容主流同类设备 应用领域 4G/5G/WiFi等宽带通信设备研发与生产测试 大宽带瞬态信号的捕获与分析 非法和干扰信号的搜寻与识别 电子系统研发、测试和维修

简单介绍： 动物行为学分析系统，是指通过对动物行为的视频、光电和生物电等信号的采集，并结合计算机图像处理、和生物电信号分析技术，提取动物行为的轨迹并计算各种行为学参考指标的软硬件系统Anymaze分析系统是目前动物行为学领域功能强大、适用面广的系统，使用该系统发表的SCI文章已有数千篇迄今为止性价比高的软件：只需一套软件仅就可以实施几乎所有行为学实验. 详情介绍： 动物视频分析系统有广泛的用途，可以支持几乎所有实验： 可以同时进行16种实验，也可以同时进行64个不同的实验，例如同时进行两个水迷宫实验或两个CPP实验，软件有强大的视频编辑剪接功能，可以把四个摄像机拍摄的视频拼接成两组可以人工自定义记录特殊事件，软件系统提供人工自定义记录特殊事件的功能，可以定义多达26种特殊事件，解决了大多数视频软件无法自动识别动物的精细动作：如站立次数、理毛次数、粪粒数、接触次数等多点跟踪、能识别动物探究方向，不是简单的跟踪动物的中间位置，而是进行多点及动物的全身识别及跟踪，能识别实验动物的探索方向，多点跟踪、探索方向等功能完全免费开放，不收取额外费用；任何时候都能看到或编辑每一只动物的详细情况，甚至在实验过程中；每次实验都可以进行视频回放或轨迹动画的回放，以了解本次实验细节；软件自带强大的分析功能即可以对每只动物的结果进行对比，也可以对各组的结果进行对比。具有综合的报告和分析功能，自带超过30多种的统计检验，多种方式查看结果，结果可以用文字、图表、动画等多种形式表示出来，可以多种形式保存结果，使用其他第三方软件如SPSS、EXCEL、SYSTAT等进行进一步分析处理。此系统可以记录动物活动轨迹和原始活动录像，同时得到实时变化的动物运动轨迹和动物活动形态（饮食，睡眠，移动，追逐，社交等）资料，自带强大的分析软件功能，能直接输出统计报告。使用此软件发表的SCI文章已有数千篇。 指标参数： 1.软件可用大小鼠、猫、狗、兔、豚鼠、鱼类、壁虎、线虫、果蝇等实验动物的行为分析，跟踪对象丰富； 2.软件可以开展水迷宫实验、open field实验、强迫游泳实验、悬尾实验、高架十字迷宫实验等；水迷宫、巴恩斯迷宫、OPAD、RAPC、恐惧记忆、高架十  字、八臂迷宫、O迷宫、T迷宫、Y迷宫、旷场、自发活动、新物体辨别、孔板实验、位置偏爱、强迫游泳、悬尾、明暗箱、跳台，支持任意形状开放场的视频识别，无需额外购买模块。 3.软件支持用户进行双盲实验，针对于每个区域均可调节区域进入标准； 4.软件支持多通道动物同时实验，也可在一台电脑上同时进行不同的行为学实验；支持同时对16个摄像头进行追踪。 5.系统可以对实时或者离线视频进行像素级裁剪，以到达*佳视觉效果； 6.系统支持自定义添加参数，无参数数量限制； 7.键盘辅助记录器*多可定义26个辅助参数，用于辅助记录无法用视频记录的参数； 8.软件具有point定点功能，用户可以自定义point参数，完成兴趣点的检测； 9.软件可以对动物的头部、躯干中心、尾部分别进行追踪，并得到其坐标位置。动物追踪具有8档灵敏度和12档频率可供调节。 10.软件拥有强大的输入输出控制功能，用户可根据自己的实验方案灵活编辑各种触发事件，若用户出现逻辑错误，软件具有智能提醒纠错功能； 11.软件分析功能可以对每只动物的结果进行统计，也可以对各组的结果进行对比； 12.软件可以自动生成heatmap热图，用户可根据自己的喜好对热图的颜色进行像素级别的编辑； 13.软件可以自动计算感兴趣的参数，例如：总冻结时间，冻结事件的数量，冻结的持续时间，刺激和冻结之间的延迟时间等； 14.软件拥有强大的sequence功能，用户针对于任何实验，可以编辑此功能来检测动物的sequence行为； 15.软件具备与外部设备交互的能力，通过多种接口盒（AMi，另购）可对外部设备进行控制，并接收来自外部设备的数据，使软件成为整个行为学实验的中心。 16.软件自带超过30种的统计检验，也可以导出使用第三方统计软件如SPSS和EXCEL统计； 17.实验结果保存形式包括：文字报告、图表报告、轨迹动画、轨迹图、热图等； 18.能够对实验设计、软件设置、SOP自动生成报告并可连接打印机进行报告打印； 19.软件可以始终提供免费的升级更新服务 20.软件支持加密狗拓展，支持加密狗远程编程，计算机使用加密狗后将拥有完整的软件使用许可证。 21.国外期刊认可度高，影响因子*高达27分，已发表文献超3000+篇。

平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加，并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求，系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能，满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标，并将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码，为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能，支持学生随时更改图形类型，寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式，学生在分析时，可选择多个表的字段直接制图，无需提前建立数据集（宽表）。系统会自动检索表关系，在后台自动生成数据关系，学生也可手工指定多表之间的多种关联关系，关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后，可被其他图形复用，极大的增强了数据模型的灵活度，满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生，除了掌握图形基础用法和分析方法外，可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式，进行全新的可视化图表开发，图表可以与当前页面融为一体，形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量，成果收藏情况，成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理，支持针对研发成果进行统一权限管理。

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

对高分子化学有一定的理论基础