张家港市华亿科教设备有限公司（HUAYI），始创于1979年，是教育部首批定点生产企业。华亿成立至今一直致力于医学教学行业，提供实验室整体设计及配套。公司通过30多年的发展，产品系列有：医学教学模型包含解剖、护理、病理模型及标本、切片等共计1000多个品种；不锈钢解剖台、不锈钢水池等；环保型标本保存液；生命科技馆建设；实验室空气净化工程；尸库建设等。公司总部位于苏州张家港，并在华南、华北、西南等区域都设有分公司和办事处，并拥有自己的高新技术研发中心和生产工厂。 华亿专注于基础医学整体解决方案，研发出一套适合医学类院校的LABCARE离子净化系统，该系统获得多项专利。系统采用了瑞士艾欧先进的离子净化技术，通过释放负离子以及复合型空气处理技术对室内的空气进行净化处理。LABCARE系统为客户提供从信息咨询、工程设计、工程施工、一站式配套以及专业售后的全程服务。 华亿凭借强大的研发实力和严谨的经营理念，保证了每一件华亿产品都具有卓越的性能。华亿和全国多个研究所、重点院校建立着密切的合作关系，同时聘请了多名医学专家、教授作为长期顾问常年指导新产品的研发和生产。不断的探索创新，产品多次获得全国人体解剖科技新产品大奖。华亿将技术和设计融入到以人为本的原则中，以改善实验室的整体教学环境，铸造高品质、低能耗的环保产品为发展理念，着力打造现代化绿色实验室。华亿将继续努力，为基础医学实验室整体建设提供全方位的解决方案和服务！

一.软件简介《浙科国际贸易进出口模拟教学软件》（实训平台）主要包括综合业务操作、国际商务单证、在线考试系统、知识网站、交流中心等。综合业务操作主要从进口商，出口商，生产商，进口地银行，出口地银行和辅助员的相互配合，互相交易来达到实践教学的目的。二.软件优势1.网络版，节点数无限制系统采用B/S架构和NET技术，只需安装在服务器上，无需对各客户端进行安装，客户端通过IE浏览器访问服务器，无需另行安装组件。系统维护方便，只要在服务器上操作即可。2.功能全面充分融合用户需求，集实验操作、练习、学习于一体，满足学生学习和实训的要求。软件拥有良好的人机操作界面，实用的操作方法，适合教学、学习。3.实验效率高通过模拟仿真的实验方式，可以更加高效的展示外贸流程与其中的关键知识，使得相关知识能够直观的呈现在学生眼前，大大提高了教学效率。4.日志功能软件还提供对学生实验的实时督导的功能。教师能够通过对学生操作日志的查看，了解到学生实验的进展情况，对学生的错误操作及时地提出意见，防止学生出现错误。三.软件功能1.进口商学生扮演进口商角色，在模拟环境中查看出口商发布的供应信息，完成询盘、合同签订、申请信用证、订舱、投保、提货、销售等步骤。2.出口商学生扮演出口商角色，与其他角色合作完成进行还盘、发布供应信息、起草外销合同、起草内销合同、备案、报关、报检、结汇、退税等步骤。3.进口地银行学生扮演进口地银行在实验过程中负责贷款管理、信用证审核、单证管理等操作。4.出口地银行学生扮演出口地银行在实验过程中负责贷款管理、信用证收证、审核单据、寄单等操作。5.生产商生产商角色在实验过程中负责与出口商签订合同、组织生产、放货等工作。6.辅助员辅助员在实验中扮演大部分的外部机构，例如保险公司、质检总局、海关、船公司、国税局等，帮助实验高效有效进行。四.软件特点1.交互性较高交互系统注重外贸交易的流程性，根据成交方式与付款方式，将业务流程分为CIF + L/C、 CIF + D/A 、CIF + D/P 、CIF + T/T Before Shipment、CIF + T/T After Shipment 、FOB + L/C、FOB + D/A、FOB + D/P、FOB + T/T Before Shipment 、FOB + T/T After Shipment 、CFR + L/C 、CFR + D/A 、CFR + D/P 等十五种流程。2.多角色体验按照外贸交易流程各步骤涉及的角色，系统将学生分为：进口商、出口商、生产商、进口地银行、出口地银行以及辅助员六大角色。其中辅助员将担任船公司、保险公司、商检局、外汇管理、海关、国税局的相关操作，来协助进出口商顺利完成业务流程。各角色有对立的操作平台，业务关系相互联系，以逼真的现实环境为模版，相互协作完成交易流程。3.强大的国际贸易交易环境各角色都可以进入共同的平台—“浙科模拟贸易平台”，学生建立自己的企业并在此发布采购/求购信息、寻找贸易伙伴、加入诚信企业、发布或查看商品广告等，且广告费用、产品展示费用系统都将根据教师的系统设置，从该企业的账户中扣除。集成“浙科电子邮件系统”，各企业通过邮件取得联系。4.提供模板范例系统中的单证采用外贸实际业务中规范的单证模板，使学生在缮制单证的同时有真实的处理业务的感受。同时，教师还可以设置单证填写的校验功能，学生将严格按照要求正确的填写单据，保证实验质量也提高实验难度，也能使学生的单证和业务水平得到锻炼。详细的操作帮助和填写说明，将在学生业务操作中起到辅导性作用。5.在线测试反馈作为教学软件，教学测试是必不可少的项目。《浙科国际贸易进出口模拟教学软件》提供系统操作评分、教师主观评分、在线考试、实验报告、教师查看实验等功能，使教  师可以全方位了解学生的学习状况和教学效果。6.在线互动交流此外，商友会论坛、FAQ为师生提供了网络交流环境。电子公告是教师发布理论知识的窗口。此外，软件中的“知识库”收录了大量专业文档，供学生学习参考。

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最 小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相

本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广，已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用，在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生，缩短了住院天数和降低了住院费用。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、技术分析 心律失常是最常见的心血管疾病之一，据统计，约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关，严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究，在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下，取得了系列理论创新和技术突破： 1）构建了自主神经再平衡的理论体系，并阐明心律失常的关键神经机制； 2）研发了系列自主神经调控策略防治心律失常； 3）研发无创迷走神经调控系统，进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。 相关成果主要发表在Circulation（IF 39.918）、 J Am Coll Cardiol（IF 27.203 ）、Advanced functional materials（IF 19.924，封面论文）、Nano Energy(IF 19.096，2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research（IF 13.081）等国际知名期刊，并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖，连续两年获美国心脏病学会（ACC）中国原创研究一等奖，被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，设计输入特征驱动的动态核生成机制，根据样本特性自适应调整卷积核参数，实现多尺度、多方向特征的细粒度提取，充分发挥四元数表示的空间感知优势；其次，构建符合四元数几何特性的整体激活函数，通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系，避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核，使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力，还使其能够适应不同输入的特征，提取更具细粒度的特征。

本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。