产品详细介绍该2010版新指南标准心肺复苏模拟人产品采用美国心脏学会(AHA)2010国际心肺复苏（CPR）＆心血管急救（ECC)新指南标准设计，并在原来的普通型的基础上进行升级，率先开发出专门针对社会心肺复苏普及与医学院校、医疗卫生系统培训使用的高档型新产品，其造型更完美、功能更强大、操作更方便的领先型新标准心肺复苏模拟人产品。 执行标准：美国心脏学会(AHA)2010国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)新指南标准。功能特点： ■ 模拟标准气道开放。 ■2010（新标准）：先C胸外按压→A开放气道→B人工呼吸操作流程。 ■ 人工手位胸外按压指示灯显示，数码记数显示，语言提示：   · 按压位置正确，错误的指示灯显示，数码记数显示，错误的语言提示；   · 按压强度正确（5-6cm区域），错误（5-6cm区域）的显示分别由（黄绿红）数码指示灯移动的动态反馈显示CPR按压深度正确，错误的数码记数显示及错误的语言提示；■ 人工口对口呼吸（吹气）的指示灯显示、数码计数显示、语言提示：   · 吹入的潮气量≤500ml-600m-1000mll≤的显示分别由（黄绿红）数码指示灯移动的动态反馈显示吹气量度；正确、错误的数码计数显示及错误的语言提示；■ 按压与人工呼吸比：30∶2（单人或者双人）；■ 操作周期：先有效胸外按压30次再有效2次人工吹气既30：2五个循环周期CPR操作；■ 操作频率：最新国际标准：至少100次/分钟；■ 操作方式：训练操作，考核操作；■ 操作时间：以秒为单位时间计时；■ 语言设定：可进行语言提示设定或关闭语言提示设定；■ 成绩打印：操作结果可热敏打印成绩单；■ 检查瞳孔、颈动脉反应：模拟人抢救成功后，瞳孔由散大变为缩小，颈动脉出现自主搏动。■ 电源状态：采用220V外接电源，经过稳压器输出电源24V。材料特点：面皮肤、颈皮肤、胸皮肤、头发，采用进口热塑弹性体混合胶材料，由不锈钢模具、经注塑机高温注压而成，具有解剖标志准确、手感真实、肤色统一、形态逼真、外形美观、经久耐用、消毒清洗不变形，拆装更换方便等特点，其材料达到国外同等水平。标准套配置：■ 高级复苏全身模拟人一具；■ 高级电脑显示器一台；■ 豪华手拉式人体硬塑箱一只；■ 复苏操作垫一条；■ 一次性消毒屏障面膜（50张/盒）一盒；■ 可换肺囊装置五套；■ 热敏打印纸两卷；■ 使用手册一本；■2010国际最新操作指南光盘1盘。 

产品详细介绍Enlogic的EN1000 系列产品---IRMC级别测量系列涵盖了电能测量，功率和环境监测的功能。计费级精度的瓦-时电能测量为用户计费，PUE及效率计量，工程项目规划以及容量管理提供了精准的电能测量数据。持续的为IRMC每相的输入电源和断路器提供实时监测，该实时监测数据能在每个潜在电源问题发生之前提供预警，并保证用户更好的实现输入相和分路之间负荷的平衡，提高设备的可靠性与电源效率。 Enlogic的超薄机身及断路器的设计吻合了用户节约机柜空间的需求。每个Enlogic IRMC上可连接多达6个外置传感器，实现了完整远程监测和报警的解决方案。企业级的网络管理允许您轻松的通过HTTP, HTTPS, SNMP, 或Telnet实现管理功能；而与LDAP/S和AD（活动目录服务）的巧妙整合，允许您轻松的集成到现有的目录服务中。其他显著特点包括带色标识别的输出端口及断路器，标准的锁紧IEC插头，高可视角的OLED 显示屏，以及可现场热插拔的网络管理卡等提高了产品的可靠性并能减少人为错误造成的损失。输入允许输入电压：: 220-240 VAC +6%, -10%每相输入电流：: 32APhase Type: 1-phase最大输入功率(kVA)：: 7.68输入频率(Hz)：: 50输入插头类型：: IEC309 332P6输入电源线长度：: 3.0m输出输出电压：: 220-240 VAC总输出端口数：: 36IEC C13 输出端口数：: 30Total # of IEC C19 Outlets: 6内置断路器的数量：: 2断路器类型: 1-pole hydraulic-magnetic每个断路器的最大输出电流(A)：: 16每个输出端口的最大电流：: (C13)10A, (C19)16A物理尺寸长,mm：: 1730 mm深,mm：: 44 mm宽,mm：: 55 mmMax Depth at Circuit Breaker, mm: 56mm外壳颜色:: Black环境要求：可运行温度：: -5 to 60°C可运行相对湿度：: 5-95% RH, non-condensing最高可运行海拔高度：: 0-3,000 m存储温度：: -25 to 65°C存储相对湿度：: 5-95% RH, non-condensing存储最高海拔高度：: 0-15,000 mCompliance ApprovalsUL: 否EMC: 是安全认证：:环境认证::

自由物理空间中实现空气悬浮3D显示一直是人们的梦想，曾无 数次出现在科幻片中，高质量的3D空气悬浮成像是3D显示技术实现 的难点也是科学家孜孜以求的目标。市场现有的空气成像技术方 案，均有亮度低、分辨率低、尺寸小、离屏距离小、观看眩晕等问 题，不能提供逼真舒适的视觉体验。 班度科技通过创造性地提出“空间光场积分”原理，模拟真实3D 场景的漫散射光场分布方式，控制携带信息的光在空间交汇融合形 成实像散射光分布，利用逆向光线追迹的方法积分计算得到光学模 组面型分布，进而完成光线在自由空间中的重聚焦，突破了离屏深 度、观看视角、悬浮图像的空间分辨率等“卡脖子”技术瓶颈。可实 现直接和悬浮在空气中的3D影像进行交互，可将3D场景直接推送到 空中，实现多层次空间的构建及呈现，提高观看者的认知和分析能 力，并带来前所未有极富冲击力的视觉体验。同时，这种成像方式 由于打通了虚拟与真实场域的界限实现了完整融合，符合人的认知 习惯的平滑过渡，更容易被受众接受并由此产生自发交互行为，带 来全新的交互方式。

一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法，根据执行计算处理数据集的情况，生成计算 集和数据集集合的访问关联矩阵，计算出任意两个数据集之间的计算相关度，生成对应的计算相关度矩 阵;计算每个数据中心的基本容量，定义布局关联矩阵，根据计算相关度部署数据集。本发明通过构建 访问关联矩阵和布局矩阵，给出计算相关度的具体数学表示，根据建立的计算相关度矩阵，以低复杂度 的方法实现数据布局，并将新数据和中间数据动态部署至合适的数据中心，可以有效减少跨数据中心数 据调度，提高系统的访问性能。

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。

系统重点解决舆情数据分析中可视化舆情数据采集、存储和分析方法问题。系统提供可视化舆情数据采集方法，解决了用户定义数据采集模板易用性问题。系统采用主流的hadoop系统作为存储系统，解决了系统可用性问题。系统实现了多种舆情数据分析算法，实现了舆情报告辅助生成功能，能够有效的协助舆情分析人员工作。系统数据采集吞吐量、数据存储、计算能力均具有良好的扩展性。

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm