产品详细介绍

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产品详细介绍ErgoLAB人机环境同步云平台，是集科学化、集成化、智能化于一体的系统工程工具与解决方案产品，可以与人、机器、环境数据进行同步采集与综合人机工效分析；尤其是人工智能时代根据人-信息-物理系统（HCPS）理论，对人-机-环境系统从人-信息系统，人-物理系统以及系统整体分别进行人机交互评估以及人因与工效学的智能评价。智能化人机环境测试云平台支持科研项目的整个工作流程，从基于云端的项目管理、实验设计、数据同步采集、信号处理与数据分析到综合统计与输出可视化报告，对于特殊领域客户可定制云端的人因大数据采集与AI状态识别。具备ErgoVR虚拟现实实时同步人因工程研究解决方案、ErgoAI智能驾驶模拟实时同步人因工程研究解决方案、ErgoSIM环境模拟实时同步人因工程研究解决方案，可以在不同的实验环境为人-机-环境研究的发展提供进一步的主客观数据支撑与科学指导。其中，云实验设计模块具备多时间轴、随机化呈现等功能、可以创建复杂的实验刺激，支持任何类型的刺激材料，包括自定义问卷、量表与实验范式（系统包含常用量表与实验范式以及数据常模，如NASA-TLX认知负荷量表、PANAS情绪效价量表、Stroop任务、MOT多目标追踪、注意力训练任务等）、声光电刺激与实时API行为编码/TTL事件标记、多媒体刺激编辑如文本、声音、图像，视频（含360度图片和视频），在线网站和手机应用程序，以及所有的原型设计材料，也支持与如下刺激实时同步采集：如场景摄像机、软件，游戏，VR，AR程序等。兼容第三方软件刺激编译软件，如E-prime，Superlab，TobiiPro Lab等。ErgoLAB人机环境同步云平台采用主客观结合多维度数据验证的方法，数据同步种类包含大脑认知数据（EEG脑机交互与脑电测量系统、fNIRS高密度近红外脑功能成像系统），视觉数据（Eyetracking视线交互与眼动追踪系统），生理信号数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含如网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据采集)、以及环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据。ErgoLAB人机环境同步云平台包含强大的数据分析模块以及广泛的认知和情感生物特征识别（如记忆，注意力，情绪反应，行为决策，以及警觉、压力等）。ErgoLAB数据分析与综合统计分析模块包含多维度人-机-环境数据综合分析、EEG脑电分析与可视化、眼动分析与可视化、行为观察分析、面部表情分析、动作姿态伤害评估与工效学分析、交互行为分析、时空行为分析、车辆与驾驶行为分析（ErgoAI驾驶版本）、HRV心率变异性分析、EDA/GSR皮电分析、RESP呼吸分析、EMG肌电分析、General通用信号分析（如SKT皮温分析、EOG眼电分析以及其他环境与生物力学信号分析）。系统具备专门的信号处理模块以及开放式信号处理接口，可以直接导出可视化分析报告以及原始数据，支持第三方处理与开发。津发科技提供定制开发服务，与人因工程与工效学分析评价领域相关的算法模型、软硬件产品与技术可深入研发，详情咨询津发科技！ErgoLAB是一种人类行为研究软件工具，可 无缝同步35种以上传感器模式的研究设计和数据收集。它支持项目的整个工作流程，从实验方法设置到数据收集和导出以进行完整的分析。毫秒级同步，您将能够从各种传感器模式（GSR，ECG，EEG，EMG，EEG，眼睛跟踪...）以及多种刺激（照片，视频，自由任务， VR体验，网站...）具有出色的时间表现。因此，您将能够轻松，准确地分析来自Excel，SPSS，MatLab等的数据。系统可提供最常用的研究设计模板，强大的数据分析平台以及广泛的认知和情感生物特征识别（例如记忆，注意力，情感价，激活和影响，参与度等） ）。是为那些希望在生理数据解码和分析方面向前迈进的人而特别设计的，它提供了一种实用且可行的解决方案。同步数据采集刺激性任何类型的刺激图像，视频，体验，网站，应用程序，VR / AR设置...第三方软件刺激ErgoLAB，Eprime，Tobii Pro Lab ... 实时应用兼容LabStreamLayerBCI200，OpenVie，NeuroPype ...实时API数据分析原始数据到第三方Matlab（EEGLAB，BCILAB等）Python（MNE等）Neuroguide WE其他 高级分析工具（可选（软件分析工具情绪和认知指标Excel导出（单个和汇总）多媒体资料技术指标人类行为指标情绪生物识别 价，情绪激活，情绪影响认知生物识别 注意，记忆，参与。行为指标 鼠标跟踪，时间。眼动追踪指标 视觉注意，注视内隐动机和行为 隐式联想响应测试（IAT和启动）IPS指标 位置追踪指标表示个人 对于生物识别，时间和隐式关联：条形图和统计差异表。对于眼睛跟踪，鼠标定位和室内定位：热图，比率图，时间图，轨迹图，感兴趣的区域（首次固定时间，花费的时间，比率，重新访问，平均固定时间，以前的固定时间）和汇总的固定视频。组合式 情感定位图，结合指标的视频，刺激，摄像头和麦克风（汇总，按细分或个人汇总）。输出格式档案 所有CSV格式的生物特征识别（单独和汇总），与第三方工具（Matlab，Excell等）兼容可视化软件 生物识别可视化软件。分析间隔和感兴趣的区域。多媒体资料 包含陈述和视频以进行报告。

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责”   推出背景：         研究论文的可重复性是研究科学性的最重要基础。论文可重复性需要作者对研究的相关过程、研究对象和统计分析方法提供详细的描述，否则给其他学者重复实验带来很大困难，但是活体生理研究的可重复性差一直困扰着这一领域。有一些杂志在这方面已经进行了一些探索，但仍然不能避免一些研究可重复性差的问题。重现性、严谨性、透明性和独立验证是科学方法的基石。   实验的严谨性在于实验变量的统一，随着科技的发展，变量的因素会越来越完善，检测方法、检测设备也会越来越专业，除了我们已知的实验变量，其实还有很多的其他因素也是实验变量的一部分，只是还没有能够将这些因素通过精确数据的形式展示出来。    NMT创新产品系列，带您找到实验中的变量！   产品介绍 名称：活体培养环境监测仪 型号：EPR-100 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体实验中的数据积累重复性较差，这和样品培养的一致性相关，如何提高样品培养的一致性是关键点 培养环境的参数，对于活体样品实验的数据结合具有非常重要的意义。然而更多使用的是人工记录的方式，增加了人工可能造成的误差与意外 解决方法： 基于NMT活体实验，使用活体培养环境监测仪，能够实时记录培养箱内的温度、湿度、光照等环境参数，确保培养环境的一致性 活体培养环境监测仪提供的数据记录，能够帮助科研工作者获取不同时间段内，培养环境的参数数据   功能特点 1.基本功能： 实时监测、记录培养箱内的温度、湿度、光照等环境参数 液晶屏实时显示监测数值 可通过电脑、手机等终端查看和下载环境参数数据

棉铃虫重组病毒杀虫剂施用安全，对人畜无害, 无残毒, 保护了人类健康。重组病毒杀虫剂不会造成土壤和水源污染，利用它逐步地取代化学农药, 是逐渐消除化学农药残毒，保护农业生态环境, 使农业走可持续发展道路的根本途径, 社会效益、生态效益显著。由于病毒感染的专一性, 不会危害人类，不会危及有益昆虫及其它有益的动植物, 保护了人类赖以生存的地球环境, 维护了生态平衡。 国内外专家预测到21世纪初生物农药将占市场的20－30％。棉铃虫是一种世界性的杂食害虫，也是我国农业的重要害虫，全国受害作物面积近1亿亩。当前棉铃虫对各种化学农药均产生了很高的抗性，单纯依靠化学农药，已很难控制该类害虫。化学农药超量应用引起的中毒事故，已经造成了严重的社会问题。我国目前棉铃虫病毒杀虫剂的防治面积仅占棉花种植面积的0.25%-1% (200万亩)，缺口很大，具有极大的市场潜力。    该项目开发生产的生物杀虫剂不是传统的野生棉铃虫病毒，而是经过二次重组，而且具有高效杀虫效果的重组的棉铃虫病毒HaSNPV-CathL。它的特点是缺失egt基因并插入蝎毒基因。重组棉铃虫病毒的田间试验结果表明双重重组棉铃虫病毒处理的小区蕾铃被害率低于野生型病毒处理的小区，最终棉花的产量也比野生型病毒处理的小区高20％。    重组棉铃虫病毒作为杀虫剂的工业化生产，国内采用“人工饲养的幼虫――多角体病毒感染”的传统工艺，此法生产时间长、耗人力，产品中含有的微生物、大量昆虫角皮及昆虫蛋白等对人体有危害。本项目以以色列的工作为基础采用离体病毒培养“重组棉铃虫细胞－重组棉铃虫病毒”体系开发了无血清昆虫细胞培养的杆状病毒杀虫剂的大规模生产过程。这不仅克服传统方法的缺点， 而且降低重组棉铃虫病毒杀虫剂生产成本。

2020年2月19日，中山大学团队与广东疾病预防控制中心联手在国际顶级医学期刊新英格兰医学杂志NEJM 在线发表题为"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 该研究分析了从17例有症状患者获得的鼻拭子和咽拭子中的病毒载量与任何症状发作日的关系。症状发作后不久就检测到较高的病毒载量（与Ct值成反比），鼻子中的病毒载量高于喉咙。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改变模式与流感的患者相似，并且看起来与感染SARS-CoV的患者不同。在无症状患者中能检测到病毒载量，与有症状患者相似，表明无症状或症状轻微患者的传播潜力。 这些发现与有关传播可能在感染过程中早期发生的报道相一致，这表明病例的发现和隔离可能需要与控制SARS-CoV所需要的策略不同的策略。对口咽中症状很少或没有症状且可检测病毒RNA水平适中的患者至少持续5天的鉴定表明，需要更好的数据来确定传播动态并为我们的筛查实践提供信息。 2020年2月19日，中山大学团队与广东疾病预防控制中心联手在国际顶级医学期刊新英格兰医学杂志NEJM 在线发表题为"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 该研究分析了从17例有症状患者获得的鼻拭子和咽拭子中的病毒载量与任何症状发作日的关系。症状发作后不久就检测到较高的病毒载量（与Ct值成反比），鼻子中的病毒载量高于喉咙。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改变模式与流感的患者相似，并且看起来与感染SARS-CoV的患者不同。在无症状患者中能检测到病毒载量，与有症状患者相似，表明无症状或症状轻微患者的传播潜力。 

沈阳化工大学特聘教授尹秀山团队成功研制出“新型冠状病毒核酸检测试剂盒”，已投入科研使用。本次研发为沈阳市科技局会同辽宁省科技厅联合启动的首批冠状病毒感染的肺炎疫情应急科研攻关项目，包括新型冠状病毒的快速检测试剂盒、家用试剂盒及配套产品等，用于疑似病例早期初步筛查。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

病毒的快速、灵敏检测可以缩短疑似病例数量和病人隔离期，更短时间内筛查更多疑似病例，具有重要临床和公共卫生价值。核酸检测试剂盒检测耗时长、病毒RNA容易降解、难以检测小于100bp病毒片段，导致目前新冠病毒检测假阴性案例很多。深圳国际研究生院助理教授秦培武团队将通过CRISPR反应、高灵敏光谱、单分子成像解决当前新冠检测面临的难题。 在以往工作的基础上，秦培武与罗彻斯特理工杜可教授合作开发基于Cas12a反应的DNA病毒检测方法，不扩增的条件下可以检测皮摩尔浓度非洲猪瘟病毒，成果已经被Biosensors and Bioelectronics接收。 针对新型冠状病毒检测，灵敏度、速度、高通量将是检测装置的主要设计指标。为此将整合光学灵敏度最高的单分子成像与信号放大最好的CRISPR酶反应，达到高灵敏、高通量、高特异新冠病毒检测，将CRISPR反应体系封装到载玻片作为检测试剂盒使用，加入病毒后产生的荧光信号可通过单分子显微镜采集。多个检测位点可以累计提高信噪比，crRNA阵列覆盖新冠病毒所有保守区将最大限度检测病毒提供的天然检测靶点。 本项目还将开发病毒检测试纸，将CRISPR反应系统溶解风干到试纸上。新冠病人咽拭子样品经核酸提取后先用试剂检测，信号可以目测或者利用高灵敏光谱检测，如果是阴性再进行试剂盒单分子检测，实现二级精准新冠病毒核酸检测。

北京科技大学能源与环境工程学院环境暴露与健康研究中心、中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室共同编写的《新型冠状病毒肺炎暴露风险防范手册》（以下简称《手册》）由中国环境出版集团正式出版上线。 北京科技大学能源与环境工程学院环境暴露与健康研究中心，联合中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室赵晓丽研究员团队，通力合作，根据国家《新型冠状病毒感染不同风险人群防护指南》等文件，查阅大量国内外相关的文件和文献资料，并汇集前期课题组研究成果，编辑成书。