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

产品详细介绍产品简介：　　 EDUMR核磁共振成像技术实验仪是一款专为核磁共振成像技术教学实验而设计的小型台式核磁共振成像仪器。可配合物理相关专业（如近代物理、应用物理、无线电物理、电子信息工程等专业）和医学相关专业（如大型医疗器械、医学影像技术、生物医学工程等专业）开设核磁共振原理、磁共振成像演示等实验课程；也可配合核磁共振工程类专业开设设备硬件结构方向的开放性拓展实验课程。EDUMR可辅助搭建以下平台：       1.教学示范平台；       2.核磁共振成像实验平台；       3.科研实验平台；       4.磁共振继续教育深造平台。       两大特点：开放性，真实性。       开放性：软、硬件均具有高度的开放性。       1.硬件开放：体现在针对实验教学、工程实训、课堂演示时可以模拟连续波式核磁共振实验仪实验，更可对硬件结构进行现场拆卸及装配。配合示波器、万用表等辅助工具，不但能够锻炼学生的动手能力，更加增强了学生对于仪器硬件结构的了解，能够符合现代实验教学对于学生实践能力的要求；       2.软件开放：主要体现在K空间原始数据的开放，可进行图像重建的仿真实验，针对信号处理及数据处理方向，可以为学生、老师提供大量真实且有效的数据，从而开展更多算法优化、图像后处理等方面的拓展性研究。       真实性：       EDUMR具有与医用核磁共振成像仪相同的模块，真实体验磁共振的原理、仪器、应用。       EDUMR能够满足用户对于教学实验的要求，是一款符合现代教学发展的实验仪器。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：15mm；基于仪器的核磁共振教学相关实验：EDUMR核磁共振成像原理与设备结构一、核磁原理及成像原理       核磁共振及其成像的基本原理       核磁共振现象       弛豫与核磁共振信号       核磁共振信号的空间定位       核磁共振图像重建       核磁共振脉冲序列二、核磁共振成像系统       磁体子系统       射频子系统       梯度磁场子系统       谱仪及计算机系统       磁屏蔽与射频屏蔽EDUMR核磁共振成像技术实验项目一、原理性实验       机械匀场和电子匀场       硬脉冲FID序列测量拉莫尔频率       旋转坐标系下的FID信号       FID信号一维处理与增益调整       硬脉冲回波序列确定硬脉冲射频       软脉冲FID序列确定软脉冲射频       软脉冲回波序列       反转恢复法测T1       饱和恢复法测T1       硬脉冲CPMG序列测量T2       乙醇的化学位移测量二、成像技术实验       自旋回波序列成像       自旋回波权重像       一维梯度编码成像       反转恢复序列成像       二维梯度回波序列成像       采样参数对图像大小及形状的影像规律       三维梯度回波序列成像三、硬件结构实验       射频线圈的调谐与匹配       射频开关与前置放大器       射频功率放大器与射频波形调制电路       数据处理过程（模拟部分）实验       梯度功率放大器       谱仪系统结构与控制信号       高频数字记忆示波器的使用四、应用拓展实验       2D-FFT 图像重建的仿真实验       核磁共振图像质量评价实验       3D-FFT图像重建的仿真实验       牙膏含氟量的测量       芝麻含油率的测定成像实验展示：核磁共振教学配套教材：注：仪器外观如有变动，以最新款为准。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

本发明公开了一种基于半双工多径协作系统的虚拟全双工中继 传输方法，属于无线协作通信技术领域。本发明包括：通过在信源 S 和信宿 D 之间加入 N 个中继节点建立多径中继信道，在所有能够成功 解码源信号的中继节点中，通过相应算法选择一个信道条件最好的中 继节点对解码后的信号进行转发，同时，信源产生新的信号，并将其 传输给剩余的中继节点。这样，在每一个时隙，信源都能够传输一个 新信号，而无需等到上一时隙的信号被中继转发，从而实现了虚拟的 全双工中继传输。本发明通过对中断性能进行仿真分析，与传统的多 径中继信道相比，本发明在保证了分集增益的同时，也提高了多径中 继信道的频谱利用率，从而提升了整个系统的性能。

一种基于虚拟发电厂的配电网无功功率优化调度方法及系统，在沿馈电网络接入的每个节点连接设 置一个监测装置，控制过程包括当虚拟发电厂的当前调度时间段开始时，各监测装置向虚拟发电厂的集 中控制器上传所接入节点的实时电压有效值；集中控制器建立无功功率优化调度模型并求解得到各分布 式电源的无功输出给定值，集中控制器向各分布式电源发送无功输出给定值，各分布式电源相应输出无 功功率至馈电线路。本发明通过集中控制器的优化调度，使得配电网中各个节点电压偏离额定值

本发明公开了一种虚拟机镜像的高效更新以及验证机制。与现 有的虚拟机镜像离线更新机制不同，本技术方案通过对重写后的无法 实施离线更新脚本进行分割，得到离线更新脚本以及在线更新脚本， 分阶段执行不同的脚本使得更新的执行粒度更加细化，可以更加高效 的完成之前技术方案中无法实施离线更新的状况。除此之外，提出一 种基于镜像划分进行更新可靠性验证机制，通过将已更新的镜像通过 分类聚合，验证更新后的镜像可靠性，以最高效的方式完成更

本发明公开了一种嵌入式环境下并行程序数据竞争检测与重放 的方法，结合软件调试与测试的需求，采用符号执行虚拟机方案，动 态地监测程序的运行，收集程序的执行信息，并分析数据竞争。并且 还能通过执行信息对程序进行确定性重放，使得程序的执行轨迹能够 重现。功能包括：基于符号执行虚拟机的数据竞争检测、基于符号执 行虚拟机的数据竞争重放功能。本发明可以发掘隐藏在程序中的数据 竞争，防止多线程程序在运行时发生错误。

本发明公开了一种虚拟机在线迁移方法，属于计算机虚拟化技 术领域。该方法具体为：中心控制服务器监控各物理服务器的资源消 耗状态，以优化资源消耗状态为目标确定迁移源物理服务器；在迁移 源物理服务器上选取候选待迁移虚拟机，按照一一对应方式构成候选 迁移方案；综合虚拟机迁移过程造成的迁移性能干扰以及迁移之后对 目的物理服务器造成的同机性能干扰评价候选迁移方案造成的整体性 能干扰；从各候选迁移方案中选取整体性能干扰最小者作为最

本发明公开了一种基于曲率驱动的编织型颅内介入装置的虚拟释放方法，涉及医疗器械介入仿真技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、对编织型颅内介入装置进行应变能分析，确定假设条件；步骤2、建立编织型颅内介入装置的初始构型参数化表示；步骤3、输入动脉瘤壁的参数，得到最终构型；步骤4、建立平均曲率和高斯曲率表示的能量泛函；步骤5、能量泛函最小化的求解；步骤6、计算应力和应变。本发明基于编织丝线的力学特性和编织形介入装置的几何构型，能够在数十秒内完成装置变形和应力应变的计算，快速且精准地模拟装置在不同临床情境下的力学行为，对于优化装置设计和提升临床治疗效果具有重要意义。

“实验教学是各类工科专业人才培养的重要环节。因为疫情，杭电学生已上了近两个月网课。网课质量很不错，但不能让学生去实验室做实验，肯定会影响学习质量。这也是眼下工科专业共同的烦恼。”陈龙说，目前，大多数高校选择通过虚拟仿真平台代替平常学生的进实验室做实验。但虚拟仿真实验的真实体验感不够，且实验结果都是理想状态。时间长了，学生容易抱怨“实验很水”。因此，杭电远程实验中心团队加班加点近两个月开发了“远程实境实验平台”。“开发的过程很复杂，需要不断打怪。例如，如何让实验设备与网络进行连接，如何确保远程操控实验板保持流畅等难题，团队反复琢磨才得以攻克。”远程实验中心成员马学条告诉本端记者，目前国内大规模为学生提供远程实境实验平台的高校屈指可数。而杭电从2016年就开始摸索远程实验做法，2019年上半年开始联合墨西哥蒙特雷科技大学构建电工电子远程实验平台，已积累了不少远程实验平台的相关技术。“平台一开放，我就登上去做了个‘叠加原理及基尔霍夫定律实验’。看着实验板上的红灯、绿灯不停闪烁，操作页面上传来嗡嗡的声音时，有种回到学校实验室的的感觉。”4月8日下午2时，家住衢州江山的杭州电子科技大学电子信息学院大一学生周益龙成了“远程实境实验平台”的第一批“客人”。