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产品详细介绍南京固琦分析仪器制造有限公司专业制造各类铝合金金相分析仪，定量金相分析仪，钢材金相分析仪，金相图谱，金相标准图谱，碳硅分析仪器，炉前碳硅化验仪，光学分析仪器，元素分析仪，金属分析仪器，铝合金分析仪，矿石化验仪器，矿石分析仪，铝合金化验仪器,碳硫高速分析仪、多元素分析仪，生铁分析仪器，铸造化验仪器，矿石品位分析仪器，黑色金属分析仪器，金属材料化验仪器，有色金属分析仪，化学分析仪，微量多元素分析仪器，金属微量元素分析仪,五大元素分析仪，微量元素分析仪，微机三元素分析仪;镍钼铬化验仪器，可测定工业材料中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、锌、钒、镁、稀素的含量土等元素。仪器测量范围广、精度高，高、中、低档齐全，并能接受用户特殊定货。广泛应用于钢铁分析仪器、冶金化验仪器、铸造化验设备、机械分析仪器，化工分析仪器、矿山开发设备等行业及质量监督部门和大专院校。(http://www.gqfxy.com) 025-57357222 13851978239)。

产品详细介绍主要技术参数： l 电源电压 ：220V±10% 50HZ, 耗电量：≤50W l 比色时间：5秒 l 量程范围：0-1,999吸光度值,0-99.99%浓度值 l 测量元素：硅、锰、磷、铜、镍、铬、钼、稀土、镁、钛、锌、铝、铅、铁等 l 测量精度：符合GB/T223.3-5-88标准。 主要特点： l 兼容GQ-3A型微机三元素分析仪的全部功能 l 仪器功能齐全，适合于生铸铁、球铁、普碳钢、合金钢、合金铸铁、有色金属如：铜 合金、铝合金、矿石等材料中多元素的分析 l 机外溶样，操作简便，无管道电磁阀腐蚀老化现象，性能更稳定，可靠性更高

产品详细介绍呼吸信号分析呼吸信号(Respiration)简称RESP，是伴随着呼气与吸气的周期性变换，在呼吸管道以及胸腹部都会产生周期性形变产生的生理电信号。随着疲劳程度的加深，呼吸的幅度减弱，周期性的频率延缓。此外随着个体情绪的变化，人的呼吸信号也会发生规律性变化。ErgoLAB呼吸反应分析软件提供多种滤波方式，便于根据研究需要进行选择与自定义调节。还可监测与分析全程以及阶段化的数据信息处理方式，更加精准的分析某一时间段内的呼吸行为。从而统计并导出呼吸信号的时域与频域数据报告，具体数据包括时域数据AVRESP、SD、Max、Min、Rang；频域数据Power、Peak值，以及可视化的功率谱图等。RESP高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与RESP指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求：1、信号处理模块处理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通滤波(baseline)、低通滤波(Low Pass)、带阻滤波（Band Stop）用以滤除噪音干扰，从而得到有用的RESP信号；数据校正包括滑动均值滤波（Moving Average）与滑动均方根滤波（Moving RMS）。IBI计算，通过设置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）与最大呼吸阈值（R-peak Mark Threshold）提取R点数据，支持自定义参数。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析模块包括时域分析和频域分析，二者可实现自由切换。A.   时域分析是将RESP信号看作时间的函数，通过分析得到RESP信号的统计特征。统计分析指标包括：一段时间内的均值（Mean）、中值（Median）、标准差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   频域分析是运用参数模型法和快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定RESP信号的频带，不同频带可自定义，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。包括Power与Peak能量值。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、BR数据、IR数据以及整体结果报告。

产品详细介绍心电与脉搏信号分析自动化多角度分析模式 ：基于自动识别/自定义整段、场景、事件及片段分析，满足对时间点或时间段内数据趋势变化的精确分析。支持状态识别研究的自动化处理，如疲劳状态、认知负荷，输入研究时间段参数，自动化完成特征值提取与分析。数据处理与特征点提取 ：系统内置多种信号处理方式，包括小波、高/低通滤波等对原始信号进行处理，自动标记R峰值点（包括异常值检测、异常点矫正），提取IBI间期，进行数据统计与分析，可一键导出.csv文件。数据统计与可视化报告： 支持IBI间期的时域统计、经FFT转换的频域数据以及非线性分析，从不同角度挖掘数据信息。支持一键导出原始数据、处理数据、统计分析数据以及结果的可视化报告，更加可靠与丰富。多模态数据同步交叉统计 ：支持HRV信号与多模态数据进行交叉统计分析，包括行为、眼动、脑电、动作捕捉以及其他的生理电信号数据，实现多维度的结果验证与多模态数据更精确的的状态识别。HRV高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与HRV指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求：1、信号处理模块：处理方法包括数字滤波和R点提取。数字滤波包含四种，分别为小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、带阻（Band Stop），用以滤除噪音干扰，从而得到有用的PPG信号；R点提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、异常点检测（Ectopic Detection）、异常点矫正（Ectopic Correction）。用户可根据需要自定义输入参数，可选择多种处理方法进行一次处理；也可增加、删除已选择的处理方法。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块：信号分析模块包括时域分析、频域分析和非线性分析三种，三者可实现自由转换。A.时域分析（Time Domain）：包括全程记录期间所有N-N间期的均值（MeanIBI）、全程记录期间所有N-N间期的标准差（SDNN）、全程记录期间所有N-N间期的标准差平均值SDANN、相邻N-N间期差值的标准差（SDANN Index）、相邻N-N间期之差的标准差（SDSD）相邻N-N间期差值的均方根（RMSSD）、相邻N-N间期之差大于50ms的比例（PNN50）、相邻N-N间期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN与总体变异性相关，而RMSSD与副交感神经影响心率的活动有关。B.频域分析（Frequency Domain）：运用参数模型法和快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，用以表达不同频率的变异数量，包括：高频段（HF 0.15-0.4Hz）、低频段（LF 0.04-0.15Hz）、极低频段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低频段（ULF 0-0.0033Hz），并对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定信号的频带，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。统计数据包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指标统计。C.非线性分析：散点图分析（Pioncare）,利用R-R间期变化绘制图像，包含了HRV的线性和非线性的变化趋势了，给出了心脏波动的直观显示，能揭示非线性过程和非周期性运动。同时引入了向量长度指数和向量角度指数，分别反映R-R间期的变化程度和相邻R-R间期的变化程度。参数包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散点图（Scatter）：时间序列中连续的速率值之间的相关性，以连续三个IBI点做差值得到一个坐标点做图，得到四个象限的值。参数指标包括：第一象限点的个数A++、第三象限点的个数B--。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、心率HR、IBI间期、R峰值以及整体报告。

该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划，具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议被采纳。

RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。

RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。