产品详细介绍无线音响发射机说明书  无线音响发射机自带有LED显示屏、调频收音机、MP3(USB、SD卡)播放器、2个线性输入口（可连接电脑声卡、DVD机、调音台输出口）、1个紧急话筒输入口及配有12V适配器电源和发射天线。   无线音响发射机发出的信号到终端不用拉线，不怕感应雷击坏，稳定传输距离远，半径不少于1000米（1公里，如果需要距离更远的请提前告知），频响范围宽20Hz-16KHz。而且它的音质跟有线音响音质比较更清晰，并且音量开大时当音源还未来到在终端不会听到机噪声音。   无线音响发射机应用到本厂研制的视频监控对讲系统、背景音乐系统、舞台无线音响系统、舞台伴奏无线耳机、校园无线广播系统、无线公共广播等系列。   另外：政府考察演讲、导游及跳广场舞的无线音响发射机和无线耳机都内置锂电池。

产品详细介绍 RH5000系列电子拉力机 一．电子拉力机主机规格 A．高精度美国传力力量传感器：0～5000N。力量精度在±0.5 %以内。 B．容量分段： 　　全程七档：× 1，× 2，× 5，× 10，× 20，× 50，× 100采用高精度24 bits A/D，取样频率200Hz全程力量最大解析度 1/1000,000 C．动力系统：日本松下交流伺服电机 松下交流驱动器＋滚珠丝杆（台湾产） 德国减速机＋光杆直线轴承＋同步带传动。 D．控制系统：采用Pulse Command控制方式使控制更精准速度控制范围0.001～1000 mm/min。中联板调整具有快速粗调与慢速微调功能。测试后自动回归原点、自动储存。 E．数据传输方式：RS232传输 F．显示方式：UTM107 WIN-XP测试软件计算机屏幕显示。 G．简洁的全程一档与精密全程七档力量线性双校正系统。 H．豪华测试界面软件可实现定速度、定位移、定荷重（可设定保持时间）、定荷重增率、定应力增率、定应变增率等控制模式加上多阶控制模式可满足不同的测试要求。 I．测试空间：测试宽度约350 mm（标准规格）联板行走空间950 mm（不含夹具）（标准规格） J．全程位移：编码器2500 P/R，提升4倍精度采用LINE DRIVE编码器抗干扰能力极强位移解析0．001mm。 　　小变形：金属引伸计，解析 0.001mm（选购） K．安全装置：过载紧急停机装置、上下行程限定装置、漏电自动断电系统、自动断点停机功能。 M．手控方式：可增添无线遥控装置或手动操作盒。（选购） 二．电子拉力机软件功能介绍： 1．测试标准模块化功能：提供使用者设定所需应用的测试标准设定，范围涵盖GB、ASTM、DIN、JIS、BS…等。测试标准规范。 2．试品资料：提供使用者设定所有试品数据，一次输入数据永久重复使用。并可自行增修公式以提高测试数据契合性。 3．双报表编辑：完全开放式使用者编辑报表，供测试者选择自己喜好的报表格式（测试程序新增内建EXCEL报表编辑功能扩展了以往单一专业报表的格局） 4．各长度、力量单位、显示位数采用动态互换方式，力量单位T、Kg、N、KN、g、lb，变形单位mm、cm、inch。 5．图形曲线尺度自动最佳化Auto Scale，可使图形以最佳尺度显示。并可于测试中实时图形动态切换。具有荷重-位移、荷重-时间、位移-时间、应力-应变荷重-2点延伸图，以及多曲线对比。 6．测试结果可以EXCEL格式的数据形式输出。 7．测试结束可自动存档、手动存档，测试完毕自动求算最大力量、上、下屈服强度、滞后环法、逐步逼近法、非比例延伸强度、抗拉强度、抗压强度、任意点定伸长强度、任意点定负荷延伸、弹性模量、延伸率、剥离区间最大值、最小值、平均值、净能量、折返能量、总能量、弯曲模量、断点位移x％荷重、断点荷重X％位移、等等。数据备份：测试数据可保存在任意硬盘分区。 8．多种语言随机切换：简体中文、繁体中文、英文。 9．软件具有历史测试数据演示功能。 三．电子拉力机附件 A．电子拉力机一年保固书及中文操作说明书各一份。 B．随机赠送标准电子拉力机具一组（其他夹具选购）。 C．电子拉力机专用测试软件一份。 D．品牌电脑一套、彩色打印机一台 四．电子拉力机可测试项目 （一）普通测试项目：（普通显示值及计算值） 　　拉伸应力　　　　　拉伸强度 　　扯断强度　　　　　扯断伸长率 　　定伸应力　　　　　定应力伸长率 　　定应力力值　　　　撕裂强度 　　任意点力值　　　　任意点伸长率 　　抽出力　　　　　　粘合力及取峰值计算值 　　压力试验　　　　　粘合力剥离力试验 　　弯曲试验　　　　　拔出力穿刺力试验 （二）特殊测试项目： 弹性系数即弹性杨氏模量 　　定义：同相位的法向应力分量与法向应变之比。为测定材料刚性之系数，其值越高，材料越强韧。 　　比例限：荷重在一定范围内与伸长可以维持成正比之关系，其最大应力即为比极限。 　　弹性限：为材料所能承受而不呈永久变形之最大应力。 　　弹性变形：除去荷重后，材料的变形完全消失。 　　永久变形：除去荷重后，材料仍残留变形。 　　屈服点：材料拉伸时，变形增快而应力不变，此点即为屈服点。屈服点分为上下屈服点，一般以上屈服点作为屈服点。屈服（yield）：荷重超过比例限与伸长不再成正比，荷重会突降，然后在一段时间内，上下起伏，伸长发生较大变化，这种现象叫作屈服。 　　屈服强度：拉伸时，永久伸长率达到某一规定值之荷重，除以平行部原断面积，所得之商。 　　弹簧K值：与变形同相位的作用力分量与形变之比。 有效弹性和滞后损失： 　　在电子拉力机上，以一定的速度将试样拉伸到一定的伸长率或拉伸到规定的负荷时，测定试样收缩时恢复的功和伸张时消耗的功之比的百分数，即为有效弹性；测定试样伸长、收缩时所损失的能与伸长时所消耗的功之比的百分数，即为滞后损失。 五．电子拉力机主要计数指标 　　荷重元：0－5000N区间选配 　　力量解析度：1/10000 　　力量准确度：≤0.5％ 　　力量放大倍数：7段自动切换 　　位移解析度：1/1000 　　位移准确度：≤0.5％ 　　金属引伸计解析度：1/1000 　　金属引伸计准确度：≤0.5％ 　　大变形引伸计准确度：±1mm 　　速度范围：0.001－1000mm/min（特殊测试速度亦可依客户需求定制） 　　行走空间：950mm（不含夹持器、特殊测试空间亦可依客户需求定制） 　　测试宽度：350mm（特殊测试宽度亦可依客户需求定制） 　　使用电源：∮220V 50HZ。 　　功率：约600W 　　机台尺寸：约560×660×1600 mm长×宽×高。 　　机台重量：约180 kg。

产品详细介绍                 东莞恒温恒湿机 东莞恒温恒湿机厂。首选首选东莞市伟煌试验设备有限公司 ,  本公司是致力于气候环境与机械环境实验设备的研发、制造与销售的专业制造厂家。产品包括：可程式恒温恒湿试验机、大型环境试验机、冷热冲击试验机、盐水喷雾试验机、老化试验机、复合式环境试验机、振动试验机、跌落试验机等，并提供完善的技术支持及售前、售后服务；专业生产销售：恒温恒湿箱、恒温恒湿试验箱、恒温恒湿机、恒温恒湿试验机、冷热冲击箱、冷热冲击试验箱、冷热冲击试验机、高低温试验箱、高低湿试验机、高低温箱等试验仪器设备。 商品名称：恒温恒湿机 产品介绍： 恒温恒湿机的特点： 可程式恒温恒湿试验箱用于模拟产品材质经过温度、湿度变化后是否有故障、质变、无法正常工作的情况。适合于电子、电器、食品、五金车辆、化学、建材等行业。 恒温恒湿机的工作原理   恒湿恒湿机系统的运作是通过三个相互联系的系统：制冷剂循环系统、空气循环系统、电器自控系统 ;   制冷剂循环系统：   蒸发器中的液态制冷剂吸收空气的热量（空气被降温及除湿）并开始蒸发，最终制冷剂与空之间形成一定的温度差，液态制冷剂亦完全蒸发变为气态，后被压缩机吸入并压缩（压力和温度增加） , 气态制冷剂通过冷凝器（风冷 / 水冷）吸收热量，凝结成液体。通过膨胀阀（或毛细管）节流后变成低温低压制冷剂进入蒸发器，完成制冷剂循环过程。 空气环系统： 风机负责将空气从回风口吸入，空气经过蒸发器（降温、除湿）加湿器，电加热器（升温）后经送风口送到用户需的空间内，送出的空气与空间内的空气混合后回到回风口。 电器自控系统： 包括电源局部和自动控制部分。 电源局部通过接触器，对压缩机、风扇、电加器器，加湿器等供应电源 自动控制分部分又分为温、湿度控制及故障保护部分 : 温、湿度控制是通过温、湿度控制器，将回风的温湿度与用户设定的温湿作对比，自动运行压缩机（降温、除湿）加湿器，电加热（升温）等元件，实现恒温恒湿的自动控制         三 . 技术参数  1 温度范围： -40 ℃ ～ 150 ℃ 2 温度动摇度： ± 0.5 ℃ 3 温度均匀度： ± 2 ℃ ( 空载时 ) 4 升温速率：约≥ 3 ℃ /min 5 降温速率： 0.7 1.0 ℃ /min 6 湿度范围： 30% 98%R.H 7 湿度动摇： +2 -3% 8 电源： AC 220V 50Hz 9 工作室尺寸（ mm 350 350 410 故障维护控制是通过压力维护、延时器、继电器、过载保护等相互组合达到对压缩机，风机，加湿器等元件进行故障保护的控制 满足以下规范： GB2423.1-89 低温试验方法、 GB2423.2-89 高温试验方法、 GB2423-93 试验 D6 交变湿热试验方法、 IEC68-2-30 试验方法。性能指标符合 GB5170.2.3.5.6-95 电工电子产品环境试验设备基本参数检定方法低温、高温、恒定湿热、交变湿热试验设备》要求。   东莞恒温恒湿机厂 供应恒温恒湿机  恒温恒湿机  

进入智能时代，摄像机将从“看得见”迈入到“看得深”、“看得懂”、“能预见”的多维智能感知视界。相比较传统摄像机因软硬件绑定而产生的应用局限性，华为推出软件定义摄像机理念，明确三大核心标准暨拥有专业AI芯片、开放的摄像机OS、开放的算法和应用生态，华为采用智能算法与硬件底座分离的设计理念，在硬件底座算力充足的情况，通过对摄像机前端算法的不断在线迭代与自主学习实现一次硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。软件架构开放，汇聚生态伙伴优秀算法，实现普惠AI；开放的硬件架构，可以接入各类感知终端；为客户持续创造社会价值与商业价值。 MVB（MachineVisionBenchmark）是机器视觉图像质量评价体系，从场景适应度与识别准确度两个方面对“给机器看”的图像质量进行评价，划分6个质量指标进行分析，包括清晰度、噪声、对比度、亮度、色彩还原、色彩饱和度，给出各单项的质量评价及与整体质量的相关度，用于指导图像调优。 SuperColor低照全彩成像技术是好望三大根技术之一，作为图像根技术，打造全天候极致图像体验。SuperColor作为好望的图像根技术，依托“墨子”系列镜头、“烛龙”系列Sensor、ISP算力换图像等黑科技，打造全天候极致图像体验，让人看更舒适、让机器看的更准。目前好望软件定义摄像机已有多款应用了SuperColor技术。 面对多变的需求，海量的信息和数据，AI算力成为智能视觉产品的一大重要基础，华为软件定义摄像机（Software-DefinedCamera，简称SDC）以超强算力AI芯片加持打造X、M、C、D四大系列，通过不同算力，加载不同算法，以服务于多样的智能化需求。 •X系列：超强算力AI芯片加持，以全算法合集，多算法加载，打造智能新高度 •M系列：适配单一场景智能化专业需求，打造专业级AI产品，同时支持软件定义架构，实现算法可按需定义 •C系列：轻算力，轻智能，解决不同场景下的基础智能需求 •D系列：主打分销市场，打造面向千行百业的普惠AI的系列化产品 全息感知 开放架构，多维感知，在不同场景下，助力客户快速择优上线智能新应用，智能图像识别技术，自动识别逆光、低照度、雨雾、人物、车辆等不同场景，自主调整摄像机参数，帮助客户获得最佳的图像质量，确保关键信息不丢失。同时通过“生态仓”设计，实现与物联传感器的生态互联，构建全息感知的入口。 全时智能 全时可用，持续成长，依托于专业AI芯的超强算力，用算力换图像，实现全天候的极致高清体验和智能感知，同时，专业AI芯使能自主学习能力，让SDC在交通、平安城市、园区等各类应用场景中持续优化，越用越聪明。 全景协同 按需定义，协同共享，华为充分考虑不同客户、不同场景下的摄像机智能化需求，SDC支持算法应用商城，算法可在线加载更新，具备算法持续演进能力。产品算力充足，实现1个智能摄像机带动周边N个普通摄像机智能升级，实现多目摄像机的多镜头的智能协同，有效提升企业效率。

1）在硬件层对计算机进行管理，需要进行身份认证后方可对电脑进行操作；2）可结合课表和预约信息，对电脑进行精准控制；3）在使用过程中，如果一定时间段内对电脑无操作，系统将自动锁屏，锁屏后需要再次身份认证方可继续使用；如果锁屏后一定时间段内未解锁，系统将自动关闭电脑；4）老师可实时查看学生电脑操作画面，监督学生电脑使用，有效进行课堂管理；5）使用情况实时记录，包括每台电脑什么时候使用过，谁使用过，使用时长等信息，为事件索源提供依据；6）能对学生上机情况进行统计，每个学生在哪些电脑使用过，总上机使用时长多少，被锁屏多少次，强制关机多少次为学生的平时成绩的做参考依据。

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