ZM-IIIC智能型中医脉象仪   ZM-ⅢC智能型中医脉象仪又称为脉象采集仪及脉诊仪，用于无创伤性中医脉象检测，能实时显示和存储数字化脉波信号，自动判读脉象的位、数、形、势，识别脉图特征参数，并以多维逻辑判断模式确定脉名；能以脉诊检测为线索，经人机对话询问病人症状，作出初步的八纲和脏腑辩证结论，能显示和打印系列脉图、最佳脉图及其特征参数、取脉压力、脉幅趋势图、40秒脉波趋势图等组成的脉图检测报告，以及脉象提示的动脉系统张力、阻力、生理年龄、自律神经平衡状态和辩证结论等组成的临床辅助诊断报告。   一、仪器用途： 本仪器作为中医临床检测和基础实验教学的智能化仪器，可广泛用于中医诊断学实验教学以及中医各科的临床辅助诊断、病情监护，中药、针灸、康复、保健措施的疗效评价，为教学、科研、临床提供客观指标，本仪器在计算机网络远程教学和远程诊断方面也有良好的应用前景。   二、仪器组成： ■ 硬件：由MH-IIA型单探头脉象换能器、脉象采集器（含A/D转换器）、USB数据线以及用户自备电脑（留有空置的串行通讯口）和LQ模式点阵打印机等组成。 ■ 软件：ZM-IIIC智能型中医脉象仪操作系统（由仪器附带的光盘安装），工作于WINDOWS工作平台，有简体中文和英文版两种软件系统。   三、技术指标： （一）MH-IIA型单探头脉象换能器： ■ 灵敏度：0.5mv/克力（桥压6V） ■ 线性范围：0-250克力 ■ 温度漂移：小于2%（F.S）（-5℃－+40℃） ■ 机械滞后：小于1%（F.S） ■ 输出阻抗：1kΩ ■ 固有谐振频率：大于1000HZ（-3db） ■ 最大垂直位移距离：大于15mm   （二）脉象采集器： A：交流放大回路（脉搏波回路）： ■ 输入动态范围：0-25mv（相当0-50克力，动态力） ■ 满幅输出：4.5V ■ 时间常数：大于3秒 ■ 上限截止频率：大于1000HZ（-3db） B：直流放大回路（取脉压力回路）： ■ 输入动态范围：0-125mv（相当0-250克力，静态力） ■ 电源：交流220V/50HZ或110V/60HZ（根据用户要求定） ■ 功耗：小于10VA ■ 尺寸：145×115×25mm ■ 重量：0.5kg； ■ 连续工作时间：4小时，停机1小时后再开机。 C：A/D转换器：4路12位A/D转换。   四、各功能栏介绍： 1、系统栏：管理系统通讯口的参数设定，本系统对有关参数的设定为： 通讯口：COM1/COM2/COM3，速率为9600，回显：关。 握手协议：数据位8，校验位NONE，停止位2，流控制NONE。 通讯口请查看电脑中的“设备管理器”中的端口编号设定，其余参数用户不得更改。系统运行时，如发生通讯出错的情况，请用户核对上述参数，并作重新调整，系统通讯可恢复正常，如仍不能采样，则关闭电脑和脉象采集器后重新启动。 2、信息输入栏：点击该栏，屏幕弹出病人信息输入窗口，内容有病例号、姓名、性别、年龄、身高、体重、血压（PS、PD）、电话、地址等项目。用户可按键盘上的“Tab”键，选择信息输入项目，逐一输入。当各项输入完毕，再按“Tab”键，则指示“确认”输入信息，用户确认输入信息无误后，可按键盘上的“回车”键，或移动光标点击“确认”键，均可完成输入信息的储存，用户在输入性别项时，可用键盘上的“左、右”移动点标记确定性别，或用鼠标移动光标点击确定。输入血压时，可直接输入kpa数值；如输入mmHg数值，系统亦可换算成kpa数值。 3、脉图采样处理栏：点击该栏，系统即进入脉图采样处理界面，该界面上半部分为脉波实时采样显示和处理区；下半部分左侧为系列脉图采样过程中上一段采样的脉图序号、取脉压力、波形的显示区；下半部分右侧为系列脉图采样过程中取脉压力，脉幅趋势的显示区。在脉波实时采样显示和处理区中：左上角为脉图采样序号（NO：）以及实时取脉压力（P（g））的显示区；右上角为时间显示区；上部中间区为系统操作提示区，如提示调整取脉压力等信息；中部为实时采样的脉波显示区，横坐标为时间（t（s）），纵坐标为脉波动态搏动力（F（g））；下部为采样处理的功能键区，各功能键意义为： “采样”键：点击该键即开始脉波数据采样。系列脉图六段采样时，每段采样时间为10秒，采样序号显示从1至6，40秒脉图采样时，采样时间为40秒，采样序号显示40秒 “重放”键：点击该键即重新显示本次采样的脉波信号，可观察信号的质量。 “返回”键：在一次采样后点击此键表示放弃本次采样的数据，返回本次采样序号重新采样。 “储存”键：点击该键表示确认本次采样，将数据存入系统。 “扫描”键：点击该键即可在两种屏幕扫描速度25mm/s和50mm/s之间切换，横坐标每一大格表示1秒和0.5秒。 “增益”键：可调节信号幅值的放大或衰减，点击该键即可在信号灵敏度×1、×2、×1/2三档之间切换。位于×1档时，即幅值显示灵敏度为1g/mm，屏幕上纵坐标每一大格为10mm，相当10g搏动力。而×2档（即0.5g/mm）、×1/2档（即2g/mm）时，纵坐标每一大格分别表示5g、20g搏动力。 “分析”键：在按操作提示测完系列脉图和40秒脉搏趋势图后，如确认无误应作进一步脉象分析，点击该键则屏幕退到系统界面，并弹出辨脉过程的窗口，包括所测的系列脉图的始终脉图、最佳脉图及参数，P-H1和40秒趋势图，以及测脉结论。 “结束”键：在系列脉图或40秒脉采样过程中，如对本次采样的总体信号质量不满意，则点击该键可结束当前工作，放弃全部数据资料，并返回系统界面。但保留本次采样前输入的病人信息资料，以便重新进入脉图采样过程。 在脉图实时采样过程中，功能键的状态有两种情况：功能键字符为实体字，表示该键处于可操作状态；功能键字符为虚体字，则表示该键功能处于封闭状态。 4、40S脉图采样处理栏：点击该栏，系统即进入40秒脉图采样界面。该界面上部为脉图实时采样显示和处理区，下部为40秒趋势图显示区。操作、处理均同脉图采样处理。完成单独测试40秒脉图，如确认采样无误并储存信号后，点击“分析”键，则显示40秒趋势图，以及取脉压力、平均脉率、有无异常节律、自律神经平衡状态等分析结论。而点击“结束”键，则放弃采样数据，保留病人信息，返回系统界面。 5、辩证栏：脉图采样处理按操作提示完成后，应进入病人的辩证过程，点击该栏则弹出由脉诊作线索的问诊窗口，包括主症、兼症、舌象、追问等内容。问诊后，系统进行辩证，并提供包括动脉系统张力、阻力、生理年龄、自律神经平衡状态，以及辩证结论在内的临床辅助诊断报告。 6、打印/显示栏：点击该栏，系统弹出辨脉、辩证结果的窗口，依次显示本次测脉和辩证的有关资料和结论，显示完毕后可点击窗口上的“打印”键，可打印出一份辨脉辩证的综合报告。 7、数据保存栏：点击该栏，系统弹出数据保存的“输入信息窗口”，用户可自定义一个文件名，保存一次辨脉、辩证的数据文件，数据文件名称最多可由8个字符加3个扩展名组成，用户应根据数据文件管理的需要，规范命名，防止重码。 8、读取数据栏：点击该栏，系统弹出重新读入辨脉辩证数据文件的“输入信息窗口”，用户根据需要输入文件名，确认后即可转由打印/显示栏得到所需数据文件的全部辨脉、辩证资料，屏幕显示结束后可打印资料。 9、退出系统栏：点击该栏，即退出操作系统，返回WINDOWS系统界面。 10、“关于”栏：点击该栏，系统弹出的窗口显示本操作系统软件的版本。   五、系列脉图（含40秒脉图趋势）检测： 开机进入辨脉、辩证系统界面后，依下列顺序操作： 1、输入病人信息：打开“信息输入”栏操作，如未输入信息，操作者想直接进入脉图采样，系统会提示要先输入相关信息。 2、进入系列脉图检测：“打开脉图采样处理”栏操作，按屏幕上方中部操作提示区的提示要求，先固定好脉象换能器，换能器的探头，一般固定于腕部掌侧桡骨小头内侧N桡动脉搏动点部位，即“关”部。亦可按医嘱固定于“寸”或“尺”部检测，然后调节换能器的取脉压力调节螺旋钮，观察显示屏左上角的取脉压力数据（p（g）），调节到提示的压力值，系列脉图采样时，屏幕上提示的规范化压力梯度为50g/100g/125g/150g/175g/225g等六个档次，计采样六段信号。每次按提示的压力要求加压完毕后，待屏幕显示的脉波信号稳定后，应立即采样，防止出现因不及时采样而取脉压力变小的软组织应力松驰现象。另外，第二、第四两档压力，应控制在≤100g，≥175g近的数值，其他压力则控制在规定数据上下附近。 3、每次采样完毕操作提示部显示“重放/返回/存储？”的提问，如对所采集的脉波数据疑有随机信号干扰，则可点击“重放”键，重新显示本段采样的信号，显示完毕，提示部出现“返回/储存？”的提问，如信号质量不佳，点击“返回”键，则放弃本段采样的数据，保持本段采样序号，操作提示部提示保持原段的采样压力重新采样。如信号质量满意，则可点击“储存”键，将所采的数据存入系统。点击“储存”键后，采样序号刷新一次，并提示按下一段采样的压力数值进一步操作；屏幕下部左侧会显示刚采完的一段脉波，供下一步采样操作做波形对比参考；屏幕下部右侧的P-H1趋势图上，则会显示刚采完一段波形取脉压力与平均幅值的坐标点，并以连线与前一段的坐标点相连，显示P-H1变化趋势。 参数调整界面   4、六段系列脉图采样完毕后，脉图采样界面上弹出“选择最佳脉图”的窗口，系统以红色曲线标记其选择的最佳脉图。如果操作者判断系统识别有误，则可点击各段序号前的圆圈，人工干预作最佳脉图选择。选定后或系统识别正确，均应点击“进入参数调整”键，进入下一步骤。 5、屏幕弹出“参数调整”窗口后，界面上显示由系统识别的最佳脉图幅度、时间参数的位置。如系统识别有误，操作者可点击h1-h5幅值参数后的圆圈调整该参数。点击圆圈后，该参数的标记线段变成红色，可移动“左、右”两个方向键，把标记线移到正确的位置，参数调整过程中，屏幕上相应的参数值会改变，当应调整的参数操作完毕后，点击“调整结束”键进入下一步骤。 6、屏幕返回到脉图采样界面，采样序号提示为“40S”，操作提示要求调整到最佳取脉压力测脉。操作者可经“采样”、“储存”两个步骤，完成40秒脉图检测，之后点击“分析”键，则屏幕返回系统界面，弹出的窗口逐一显示辨脉的过程和结论。如操作者放弃本次全部采样，则点击“结束”键。   7、辩证： 完成系列脉图（含40S脉图）检测，并显示辨脉分析结论后，应进入系统的辩证程序。点击辩证栏，界面弹出辩证分析的窗口，操作者应按屏幕显示的问诊信息，在主症、兼症、舌象、追问各界面，点击病人具体的症状，完成人机对话，该栏最后可显示临床结论，确认后，返回系统界面。 8、打印/显示辨脉、辩证报告： 点击“打印”栏后，屏幕弹出辨脉、辩证报告的窗口，逐次确认显示完毕后，点击“打印”键，则可打印辨脉、辩证报告。 A：测脉结论报告： 脉位：分浮、中、沉三类。 脉力：分有力、中、无力三类。 脉势：分满实、正常、低乎虚、中空虚四类。 脉率：分迟、缓、平、带数、数、疾六类。 节律：分正常、不齐、结代、促四类。 脉形：以a，b，c分别标记主波、重搏前波、重搏波，按各波出现的情况分为abc，ab，ac，a等四种脉形。 脉名：按位、数、形、势综合判别，有平、弦I、弦II、弦III、弦IV、滑、平滑、平弦、弦滑、涩、芤、濡、虚、实、弱、微、散、革、牢、紧、洪、细、浮、沉、迟、缓、数、疾、结代、促等。 B：临床辅助诊断报告： 张力：反映动脉管壁紧张程度，结论分张力高、张力正常、张力低三类。 阻力：反映动脉系统外周阻力，结论分阻力高、阻力正常、阻力低三类。 生理年龄：系统按脉图特征参数与生理年龄相关性推出的结论，可提示动脉系统的生理状态。 自律神经平衡状态：反映交感神经与副交感神经平衡状态的指标，结论包括低水平平衡、正常水平平衡、高水平平衡、大体平衡、交感神经功能亢进、副交感神经功能亢进等类型。 辩证结论：根据脉象分析和问诊的综合分析，从八纲、脏腑、气血津液等方面提供临床辩证的结论。 9、数据保存： 在打印辨脉、辩证报告完毕后，按相关操作方法，建立数据文件，或者在不需要现场打印报告的时候，先打开数据保存栏，建立文件保存数据。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

火灾事故调查是是一项技术性、政策性、规范性、法律性和时效性都很强的工作。由于火灾现场的千差万别，火灾调查这一专业执法工作所涉及的知识面特别广泛，在现场勘查过程中遇到的专业问题又相互交织在一起，加之建筑新材料、新工艺、新技术、新产品的不断涌现，使得火灾现场典型痕迹的发现和识别显得尤为重要。本课题选题从消防部队实际需求出发，以实际火灾现场中的痕迹为主要研究对象，收集提炼玻璃和混凝土等常见材料在火场高温条件下的痕迹特征，以解读痕迹形成的过程和规律，为火灾调查工作的开展提供有力支撑。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。