本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法，包括：将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程；根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程；根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强；根据噪声地图绘制单元及声源强，绘制待测区域对应的噪声地图，以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测，其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强，使得计算结果准确合理，且适用于各种车辆和高架轨道结构，并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图，通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。

成果简介：针对在电子产品研制、使用和维护过程中面临的电磁干扰问题， 本成果提供了一套高性价比的电磁兼容预测试系统，并配套有电磁兼容诊断 系统，形成测试、诊断和抑制的一体化解决方案，能够帮助研制人员摆脱传 统的研制、试制、电磁兼容测试、发现问题后再进行整改的反复过程，在设计和研制阶段就能够开展有效的电磁兼容性设计。 项目来源：自行开发 技术领域：电子信息 应用范围：电子产品抗干扰设计、电磁兼容试验 现状特点：

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Eviews软件信息和报价。EViews 9.5新功能：MIDAS估计：一种新的估计方法支持解一个更高频率的页面。Step, Almon, Beta 和指数阿尔蒙加权方案也是允许的FIML与协方差估计的限制。允许系统估计方程用FIML残协方差矩阵的限制。模型打印视图。一个模型的一个新的视图,允许您显示断裂形式的方程(和数值显示选项)而没有真正破坏原本的链接模型场景描述。添加到模型场景的描述,然后导出那些解决方案系列的描述。模型场景视图。一个简单的模型的场景列表(和他们的设置)。方程发现。视图的模型方程有一个新发现按钮,可以让你找到一个方程,通过内生变量名或外生变量的名字。模型保护。你可以通过密码的形式来加密保护你的模型这样别的用户只能使用模型而不能改变模型的结构。保存/检索程序变量。新功能允许您保存和加载程序变量进入磁盘上的text-ini文件。以下是EViews 9 的更新功能介绍更新用户界面EViews 9一直以无与伦比的易用性知名，但是依然有改进的余地。我们提高了ante在Eviews 9中的界面的改进，以下是其中几个亮点：命令捕获EViews 9为大多数对象视图，过程以及大量的其他互动操作提供了命令捕获。当你使用用户界面来执行一个操作时,EViews将为显示和导出节省相应的文本命令。一旦打开,你可以根据需要来移动和改变窗口的大小。在捕获窗口中右击会出现一个菜单清除窗口,从而可以将内容保存到磁盘上的文件夹,或打开一个新的包含窗口内容的未命名程序。此外，你可以选择echo命令来捕获任何命令窗口。可停靠的命令和捕获窗口EViews 9的命令和捕获窗口是可停靠,可漂浮以及可隐藏的。停靠和隐藏的窗口允许你将经常使用的窗口保持在随时可以调动的距离。可漂浮的窗口允许你将它们移出你的工作区域。甚至有可能你还能调用到EViews界面外的浮动窗口。数据库和工作文件预览EViews 9提供了一个新对象预览模式,允许您快速浏览通过工作文件和数据库中的对象。选中并右键单击一个或多个数据库或工作文件窗口中的对象或按F9来打开预览窗口。使用箭头来浏览选中的对象或整个对象容器的内容,查看元数据(名称、类型、描述、频率、最新更新、来源、单位,等等)和特定类型对象的信息。一旦你已经检查对象,你可以使用预览窗口从数据库到工作文件页面来输出一个或多个对象。处理新数据的功能加强数据的导入和连接通过EViews 9, 系列对象现在可以链接到另一个工作文件的一个物体和其他有效的外部数据源,并且可以导入到EViews(如Excel文件、TXT文件、ODBC数据库,等)。此外, 使用EViews 9所有系列对象导入或获取现在将存储和记忆无链接状态的数据源。这就允许断开系列对象的连接或者再连接。管理链接和方程式对话框已被重新设计来帮助使用者理解和管理中目前工作文件中已有的链接。对话框现在可以通过它们的来源来显示所有外部链接的对象和公式。强大的New Fred数据库界面EViews 9提供了一个由圣路易斯联邦储备银行提供的用于更新接口的数据服务。新接口包括一个定制的浏览器浏览可用的弗雷德数据并添加支持检索的历史版本。新的浏览器界面提供了大量有用的工具来处理弗雷德数据库所有系列搜索——支持按关键字搜索。排序-感觉序列的命令来改变添加过滤器-缩小显示列表As of-限定特定年份的数据分类跳转-直接导航到文件夹内包含选定的类别树系列。发布跳转-直接导航到包含所选系列的统计发布。根据标签过滤-给现有的特定系列添加一个标签列表显示发布日期-显示所选系列的发布更新时间列表Copy As Of –允许你一次性检测多个历史版本。

常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。 动车组远程诊断及虚拟维修维护系统 复杂装备远程诊断与智能维护系统