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在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。  研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

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產品詳細介紹主要技術參數： l 電源電壓 ：220V±10% 50HZ, 耗電量：≤50W l 比色時間：5秒 l 量程范圍：0-1,999吸光度值,0-99.99%濃度值 l 測量元素：硅、錳、磷、銅、鎳、鉻、鉬、稀土、鎂、鈦、鋅、鋁、鉛、鐵等 l 測量精度：符合GB/T223.3-5-88標準。 主要特點： l 兼容GQ-3A型微機三元素分析儀的全部功能 l 儀器功能齊全，適合于生鑄鐵、球鐵、普碳鋼、合金鋼、合金鑄鐵、有色金屬如：銅 合金、鋁合金、礦石等材料中多元素的分析 l 機外溶樣，操作簡便，無管道電磁閥腐蝕老化現象，性能更穩定，可靠性更高

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產品詳細介紹呼吸信號分析呼吸信號(Respiration)簡稱RESP，是伴隨著呼氣與吸氣的周期性變換，在呼吸管道以及胸腹部都會產生周期性形變產生的生理電信號。隨著疲勞程度的加深，呼吸的幅度減弱，周期性的頻率延緩。此外隨著個體情緒的變化，人的呼吸信號也會發生規律性變化。ErgoLAB呼吸反應分析軟件提供多種濾波方式，便于根據研究需要進行選擇與自定義調節。還可監測與分析全程以及階段化的數據信息處理方式，更加精準的分析某一時間段內的呼吸行為。從而統計并導出呼吸信號的時域與頻域數據報告，具體數據包括時域數據AVRESP、SD、Max、Min、Rang；頻域數據Power、Peak值，以及可視化的功率譜圖等。RESP高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與RESP指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊處理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通濾波(baseline)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的RESP信號；數據校正包括滑動均值濾波（Moving Average）與滑動均方根濾波（Moving RMS）。IBI計算，通過設置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）與最大呼吸閾值（R-peak Mark Threshold）提取R點數據，支持自定義參數。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊信號分析模塊包括時域分析和頻域分析，二者可實現自由切換。A.   時域分析是將RESP信號看作時間的函數，通過分析得到RESP信號的統計特征。統計分析指標包括：一段時間內的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   頻域分析是運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、BR數據、IR數據以及整體結果報告。

產品詳細介紹心電與脈搏信號分析自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內數據趨勢變化的精確分析。支持狀態識別研究的自動化處理，如疲勞狀態、認知負荷，輸入研究時間段參數，自動化完成特征值提取與分析。數據處理與特征點提取 ：系統內置多種信號處理方式，包括小波、高/低通濾波等對原始信號進行處理，自動標記R峰值點（包括異常值檢測、異常點矯正），提取IBI間期，進行數據統計與分析，可一鍵導出.csv文件。數據統計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統計、經FFT轉換的頻域數據以及非線性分析，從不同角度挖掘數據信息。支持一鍵導出原始數據、處理數據、統計分析數據以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態數據同步交叉統計 ：支持HRV信號與多模態數據進行交叉統計分析，包括行為、眼動、腦電、動作捕捉以及其他的生理電信號數據，實現多維度的結果驗證與多模態數據更精確的的狀態識別。HRV高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與HRV指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊：處理方法包括數字濾波和R點提取。數字濾波包含四種，分別為小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、帶阻（Band Stop），用以濾除噪音干擾，從而得到有用的PPG信號；R點提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點檢測（Ectopic Detection）、異常點矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據需要自定義輸入參數，可選擇多種處理方法進行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊：信號分析模塊包括時域分析、頻域分析和非線性分析三種，三者可實現自由轉換。A.時域分析（Time Domain）：包括全程記錄期間所有N-N間期的均值（MeanIBI）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標準差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標準差（SDSD）相鄰N-N間期差值的均方根（RMSSD）、相鄰N-N間期之差大于50ms的比例（PNN50）、相鄰N-N間期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN與總體變異性相關，而RMSSD與副交感神經影響心率的活動有關。B.頻域分析（Frequency Domain）：運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，用以表達不同頻率的變異數量，包括：高頻段（HF 0.15-0.4Hz）、低頻段（LF 0.04-0.15Hz）、極低頻段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低頻段（ULF 0-0.0033Hz），并對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。統計數據包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統計。C.非線性分析：散點圖分析（Pioncare）,利用R-R間期變化繪制圖像，包含了HRV的線性和非線性的變化趨勢了，給出了心臟波動的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運動。同時引入了向量長度指數和向量角度指數，分別反映R-R間期的變化程度和相鄰R-R間期的變化程度。參數包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散點圖（Scatter）：時間序列中連續的速率值之間的相關性，以連續三個IBI點做差值得到一個坐標點做圖，得到四個象限的值。參數指標包括：第一象限點的個數A++、第三象限點的個數B--。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報告。

產品詳細介紹特點1、測定速度快，平均5分鐘一個測試結果，適用于生產在線檢測；2、可以多路同時測試，測試效率高；3、只需要一種氣體（20%N2/He混合氣或20%N2/H2混合氣）和液氮即可測試；4、不需要真空環境，省去預處理時間；5、除了加樣品之外，其他如電梯升降、閥門開關全部自動控制；5、基于windows的分析控制軟件，智能化程度高，自動生成報告。 分析方法      動態法即連續流動色譜法，是在液氮溫度下樣品處于流動的含氮氣氛中進行氮吸附，在不同的氮分壓下達到吸附的動態相對平衡，如果使樣品管離開液氮并升至室溫，樣品會將所吸附的氮氣全部脫附出來，動態氮吸附儀每測定一個壓力點均需使樣品管從液氮杯中進出一次；可以采用一個已知比表面的標準樣品作為標定物質，在某一個固定的氮分壓下（一般取氮/氦= 0.2的混氣)，用樣品的脫附峰面積直接與標準樣品的脫附峰面積相比較，便可計算出樣品的比表面。這種方法測試速度快，適合于生產線的在線快速檢測，其缺點是沒有考慮材料吸附特性的差異，因此當被測樣與標樣的吸附特性相差大時，測試結果會出現較大的偏差；BET比表面測定法可以克服直接對比法的上述局限，動態法實現BET比表面測定的關鍵在于能夠調整氮氣分壓，并達到穩定狀態，采用了穩壓、穩流系統以及霍尼韋爾小流量傳感器和流量標定等現代化技術，同時解決了定量體積氮氣標定的技術， BET比表面基于多層吸附理論，為國際通用。動態BET比表面測定儀只要把氮分壓定在0.2左右，裝上標準比表面樣品，也可用直接對比法測定比表面；該方法測定比表面積是基于如下函數： 　　 式中: Sx ： 被測樣品比表面積        　　 So： 標樣的比表面積           Ax： 被測樣品脫附峰面積　　         Ao： 標準樣品脫附峰面積　　         Wx： 被測樣品重量 　　         Wo： 標準樣品重量典型報告 技術參數測定范圍：≥0.01m2/g，無規定上限樣品數量：4個（1個標準樣，3個被測樣），可以擴展并聯測試效率：平均每個樣品5分鐘重復精度：≤±2％ 工作氣體：高純氦/氮混氣（氮分壓為0.2）數據采集：高精度雙向數字采集模塊，最強的靈活性完成最全面的數據采集，誤差小，抗干擾能力強有利于提高比表面積結果精度數據處理：標準的windows窗口界面，易理解、學習、操作，豐富的比表面模型，圖像分辨率高，易于維護，兼顧到系統后期擴展