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

本项目从人们对社区或家庭健康监护的需求出发，基于掌上电脑、PDA 或手机等无线移动终端实现远程健康监护：  （1）根据监护的生理参数需求，开发分立的小型化装置，采集人体生理信号或参数，经由短距离无线通信技术，传送到无线移动终端；  （2）基于无线移动终端开发生理监护信息管理系统，实现心电图等健康监护参数的数据存储、显示和信息处理，构建监护对象的生理监护体域网；  （3）基于无线移动终端进行无线数据联网，建立健康监护对象体域网与监护服务器的远程数据交互，开发服务器端的健康管理系统，从而构建面向社区或家庭健康监护的低成本健康监护网络。 目前已经完成基于安卓操作系统开发生理监护信息管理系统，实现基本信息存储、显示和数据通信；成功研制工程样机，并在此基础上生产3000台智能手机；设计平板电脑的模具等硬件设计及相关试样，正研制平板电脑样机。

本实用新型提供一种植物生理实验多功能操作台，包括操作台本体，所述操作台本体包括安装架，所述安装架的一侧分别设置有抽屉和设备箱，所述安装架的顶部设置有工作台，所述工作台的一侧设置有洗手池，所述洗手池的一侧设置有水管，所述安装架的顶部设置有固定架，所述安装架的一侧设置有卡孔，所述固定架的顶部焊接有滑轨，所述滑轨上设置有照明装置，所述照明装置由滑块和鹅颈管组成，所述鹅颈管的一端固定在滑块上，所述滑块的底

热重分析法（TG、TGA）是在升温、恒温或降温过程中，观察样品的质量随温度或时间的变化，目的是研究材料的热稳定性和组份。广泛应用于塑料、橡胶、涂料、药品、催化剂、无机材料、金属材料与复合材料等各领域的研究开发、工艺优化与质量监控。

同步热分析将热重分析 TG 与差热分析 DTA 或差示扫描量热 DSC 结合为一体，在同一次测量中利用同一样品可同步得到热重与差热信息。

成果介绍基于人工智能和大数据技术，对风电机组实时运行状态进行在线监测及评估，对风机异常运行状态和能效劣化趋势进行预警。技术创新点及参数1、风机设备的变量关联分析以及典型状态特征挖掘；2、历史运行数据处理方法研究；3、基于数据驱动的风机状态预警关键技术的研究；市场前景大型风电机组，新能源发电，水火电机组。向大型风电厂推广并运营。

本发明公开了一种可组网便携式汽轮机组振动数据采集与故障分析系统，包括ARM主控模块、电源模块、故障诊断模块、对传感器传递的快变及键相信号进行预处理的信号调理模块，所述信号调理模块的输出端连接可对多路同步快变信号进行键相采集的同步快变信号采集模块，同步快变信号采集模块的输出端与ARM主控模块通过总线通讯连接；所述故障诊断模块接收ARM主控模块通过总线传递的数据并诊断，诊断结果通过总线反馈给ARM主控模块；所述电源模块通过总线为信号调理模块、同步快变信号采集模块以及ARM主控模块提供电源。所述总线为PC/104并行总线。本发明优点：结构紧凑小巧、方便携带、能够与其他系统组网以动态分配任务、处理效率高、使用灵活性好。

当前网络安全技术发展的主流是向全息安全(Holistic Security)发展。无论是网关与端点的结合即网络准入控制(Network Admission Control)，还是入侵防御与泄露防范 (Information Leakage Prevention)的共生，无论是无线与有线兼容，亦或信息安全与数据安 全的结合，都是安全防护技术一体化和集成化在不同侧面的具体表现。在这一发展潮流之中， 传统的安全网关也从单纯防火墙的边界保护(perimeter protection)门卫角色，发展到统一 威胁管理(UTM)的区域保护(local protection)首领地位，不但监控经过的各类流量，而 且监控邻域以致虚拟邻域的终端、应用和数据。本项目将自主知识产权的专利技术研究与成熟的工程队伍和技术创新机制相结合，研制 了基于软硬件协同的应用系统，具有完善的多层次协议分析与过滤能力;具备细粒度访问控 制、入侵检测和防御、防病毒、VPN、反垃圾邮件、内容过滤、流量监控、安全策略统一部 署等安全能力。由于单台设备能够承受超过 20G 的系统吞吐量、10G 的安全能力、7G 的内容过滤流量，依照电信 2M 上网带宽的标准，可以为电信提供至少 3500 个用户的接入，效益十分可观。 对于企业来说，通过高性能 UTM 的内容过滤，将大大降低遭受病毒、垃圾、钓鱼等攻击的 危险性，为企业良好的网络运行提供了有力的保障。在 UTM 领域，内容过滤的准确度、内容过滤性能提高和协议兼容性是应用层处理所面 临的共同问题。例如 NAI-McAfee 的防病毒网关每秒最多只能处理几十个电子邮件，防垃 圾邮件处理能力性能更低，其他厂家针对性能的提高提出了各种方案，将性能提升到上百封 的处理能力，但是如何解决慢速网络连接下的协议兼容性和流畅性并未得到改善，局部性能 的提高，并不能在整体上带来好的用户体验。再比如，在 http 协议的处理上，传统代理架 构的方式必将被淘汰，就算在内容过滤上能够做到每秒上 G 的性能，但是代理过程的延时 几乎没有用户可以接受，如何在流的方式下提高并行处理能力，如何在协议允许的范围内提 高反馈能力，都是需要值得延伸的技术研究。应用层安全网关功能的发展呼唤着新的软硬件 解决方案，像 Tarari 这样专门从事内容过滤(特别是 XML 处理)芯片设计的厂商将在短期 内增多并大有用武之地。总之，安全功能在 OSI 协议架构单层上的集成正在完成，多层间 的集成未艾，并需要有新的硬件平台和软件实现来突破性能瓶颈。当前最重要的目标是带动国产 UTM 性能上突破 10Gbps，从而推动国产高端 UTM 产品 的成熟和完善，提高国产高端 UTM 产品的市场竞争力，使自主知识产权的国产 UTM 在高 端市场上逐步占据主导地位，满足国内迅速增长的网络安全产品市场需求，为建设我国信息 安全框架提供基础产品，更好地保障我国网络信息安全。

本发明公开了一种基于应用性能损失分析的数据中心功率配给 方法，数据中心管理员通过厂商或实验室实测获得服务器机型的 CPU 使用率和功率对应关系的配置信息，服务器中的监控模块提取 CPU 使 用率数据并上报给中心数据库，数据分析模块抽取中心数据库中的 CPU 使用率数据，并比照服务器配置信息，分析计算服务器在任意功 率配给下的应用性能损失值，计算完成后，数据分析模块生成功率配 给调整指导单，用以指导数据中心管理员制定服

已有样品/n针对各种生物医用仪器对心电、脑电、肌电、神经电等电生理信号采集与分析的需求，研制出了一系列专用集成电路芯片。其中包括：1、一款适合大多数生理信号的通用前端集成电路，完成从电生理传感器输出市场预期：市场需求量：芯片300万颗/年，传感器3000万-5000万颗/年；可应用系统：小型化便携式电生理检测设备、移动健康产品、穿戴式健康产品。的原始信号到CMOS或TTL等标准数字电平信号之间的转换，这款前端电路的功能包括跟随、前放、A/D、滤波等基本功能。2、多款专用的信号处理后端集