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產(chǎn)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(nèi)數(shù)據(jù)趨勢變化的精確分析。支持狀態(tài)識別研究的自動化處理，如疲勞狀態(tài)、認知負荷，輸入研究時間段參數(shù)，自動化完成特征值提取與分析。數(shù)據(jù)處理與特征點提取 ：系統(tǒng)內(nèi)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(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，可一鍵導出.csv文件。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統(tǒng)計、經(jīng)FFT轉(zhuǎn)換的頻域數(shù)據(jù)以及非線性分析，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)信息。支持一鍵導出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)以及結(jié)果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計 ：支持HRV信號與多模態(tài)數(shù)據(jù)進行交叉統(tǒng)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(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度的結(jié)果驗證與多模態(tài)數(shù)據(jù)更精確的的狀態(tài)識別。HRV高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結(jié)合人機環(huán)境同步平臺和生理記錄系統(tǒng)采集到與HRV指標相關(guān)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(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導出可視化分析報告。技術(shù)要求：1、信號處理模塊：處理方法包括數(shù)字濾波和R點提取。數(shù)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(jù)需要自定義輸入?yún)?shù)，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(qū)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(xiàn)自由轉(zhuǎn)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(guān)，而RMSSD與副交感神經(jīng)影響心率的活動有關(guān)。B.頻域分析（Frequency Domain）：運用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉(zhuǎn)換為頻域分析信號，用以表達不同頻率的變異數(shù)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(qū)分。統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統(tǒng)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(shù)和向量角度指數(shù)，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(shù)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(xù)的速率值之間的相關(guān)性，以連續(xù)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(shù)指標包括：第一象限點的個數(shù)A++、第三象限點的個數(shù)B--。3、可視化Chart與導出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報告。

產(chǎn)品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網(wǎng) 了解更多Decisiontools軟件信息和報價。每個人都想知道諸如此類問題的答案。掌握了此類信息，您就可以在作出重大決策時大膽猜測并能有把握地規(guī)劃策略。使用 DecisionTools Suite，您可以在 Excel 電子表格中解答諸如此類的更多問題。DecisionTools Suite 中文版是一套在 Microsoft Excel 量身定制集成程序，從而使用戶可以在一個軟件包中針對不確定因素完成風險優(yōu)化及決策分析的操作。DecisionTools Suite 中文版包括使用蒙特卡羅模擬執(zhí)行風險分析的 @RISK、執(zhí)行決策分析的 PrecisionTree 和執(zhí)行自動“假設(shè)”靈敏度分析的 TopRank。此外，Suite 還包括執(zhí)行預(yù)測、數(shù)據(jù)分析和最優(yōu)化的 StatTools、NeuralTools 和 Evolver。所有程序的設(shè)計和開發(fā)均旨在使其易于配合使用。第 6 版新增功能 — 項目管理改進及其他功能全新 DecisionTools Suite 第 6 版包含多項改進，包括功能強大的 @RISK 與 Microsoft Project 的新型集成，借助該集成，您可以對 Microsoft Project 進度表上執(zhí)行風險分析和蒙特卡羅模擬，而所有這一切都來自 @RISK for Excel 平臺！@RISK 還添加了時間序列模型模擬、易于理解的用于確定風險推動因素的龍卷風圖、更佳的制圖選項、改進后的分布擬合及新的分布函數(shù)。但 DecisionTools Suite 6 絕非只包含 @RISK。PrecisionTree 6 添加了功能強大的貝葉斯修正功能，以及可在決策樹任意位置插入節(jié)點的功能。RISKOptimizer 和 Evolver 6 目前含有 OptQuest 解法引擎，可在眾多類型的模型中更快速地提供解法。RISKOptimizer 之前便一直與 @RISK 共享函數(shù)，而目前出于無縫建模的目的再次提高了與 @RISK 的集成度。同時，StatTools 和 NeuralTools 也已向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試中添加了多項散點圖和靈敏度分析改進。新增功能：Office 2013/Windows 8 兼容性 DecisionTools Suite 內(nèi)含的所有產(chǎn)品均與 Excel 2013、Project 2013 和 Windows 8（32 和 64 位），以及 Office 和 Windows 的先前版本（如 Office 2003/Windows XP）兼容。支持簡體中文DecisionTools Suite 6 已完全翻譯為中文。所有菜單、對話框、幫助文件和示例文件都是以中文顯示。DecisionTools Suite 還提供英文版、西班牙語版、德語版、法語版、葡萄牙語版和日語版。 此外，DecisionTools 6.1 版的所有產(chǎn)品均支持您隨意切換語言，僅需一個安裝程序即可，絕對是跨國公司的完美之選。新的中文版示例現(xiàn)在，所有 DecisionTools 產(chǎn)品都加入了經(jīng)修正和更新的示例文件，還有各行各業(yè)的示例。所有示例都采用有條理的方式加以編排，方便導覽。視頻提供中文版，并以中文演示 DecisionTools 軟件。這些示例是由印第安納大學的 MBA 教授兼作者 Chris Albright 博士設(shè)計和撰寫。它們提供循序漸進的指引，從設(shè)置到運行模型，詳細列舉了在多個行業(yè)中的應(yīng)用情況。Excel 易于使用 DecisionTools Suite 與您的電子表格完全集成。瀏覽、定義和分析 — 全部在 Excel 中完成。所有 DecisionTools Suite 函數(shù)均是真正的 Excel 函數(shù)，并且與 Excel 基本函數(shù)的行為方式完全一樣。窗口全部與電子表格中的單元格直接鏈接，因此在某一位置進行更改，其他位置會相應(yīng)進行更改。圖表通過調(diào)用窗口指向其單元格。方便的拖放操作、上下文相關(guān)的右鍵菜單和直觀的工具欄使您可以快速學習和使用 DecisionTools。組合的威力更強DecisionTools套裝的每個組成部分都可以單獨的執(zhí)行強大的分析。當您把這些產(chǎn)品組合起來，執(zhí)行分析就能夠得到比任何單個的程序可以提供的更完整的結(jié)果。對您電子表單中的模型的組合分析通過使用PrecisionTree創(chuàng)建一個決策樹開始，然后通過TopRank執(zhí)行擶hat-it?#20998;析來識別在模型中的關(guān)鍵變量。然后把它帶入到@RISK中進行分析，這時主要分析您的PrecisionTree模型中固有的機會事件和不確定收益分險。使用BestFit和RISKview來量化在您的@RISK，PrecisionTree，和TopRank模型中的分險.使用@RISK來執(zhí)行不確定因子分險分析，然后使用RISKOptimizer來幫助您指定您可以控制的變量。DecisionTools套裝包括下列工具：@risk- 流行的分險分析Excel插件,幫助您識別隱藏的機會和避免缺陷。增加蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬功能到Excel電子表單中。通過@RISK分布函數(shù)和模擬來替換您工作表中的不確定值，并使用歷史數(shù)據(jù)來選擇合適的@RISK函數(shù)，得到那些可能的輸出和那些輸出發(fā)生的概率值，最后使用高質(zhì)量的圖像和圖表來向其他人展示您的發(fā)現(xiàn)。PrecisionTree-適用Excel的決策分析插件，讓您可以向其他人描繪什么是我們應(yīng)該做的及為什么要這么做。在電子表單中創(chuàng)建決策樹和影響圖解，使用決策樹來可視化模型制定事件的順序。結(jié)果包括一份完整的統(tǒng)計報表，敏感度圖表，和分析剖面圖。TopRank 在 Microsoft Excel 電子表格自動“假設(shè)”靈敏度分析。您可以定義任何輸出項或“結(jié)果”單元格，而且 TopRank 將自動找到并更改影響您的輸出項的所有輸入單元格。最終結(jié)果是確定影響您的結(jié)果的所有輸入因素，并對這些因素進行排名。RISKOptimizer-解決各類頑固組合問題的Excel功能插件。使用遺傳算法來找到可以達到預(yù)期結(jié)果的可控制因子的最佳可能組合，然后在特定的情況下運行蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬來查看不可控變量的效果。RISKOptimizer自動組合這些分析。在DecisionTools工業(yè)版套裝中包含該模塊.

產(chǎn)品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網(wǎng) 了解更多SPSS軟件的信息和報價。SPSS Statistics 統(tǒng)計分析軟件是一款在調(diào)查統(tǒng)計行業(yè)、市場研究行業(yè)、醫(yī)學統(tǒng)計、政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中久享盛名的統(tǒng)計分析工具，是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件，由美國斯坦福大學的三位研究生于1968年研制，1984年SPSS首先推出了世界上第一個統(tǒng)計分析軟件微機版本。SPSS/PC+，極大地擴充了它的應(yīng)用范圍，并使其能很快地應(yīng)用于自然科學、技術(shù)科學、社會科學的各個領(lǐng)域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統(tǒng)計繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。在國際學術(shù)界有條不成文的規(guī)定，即在國際學術(shù)交流中，凡是用SPSS軟件完成的計算和統(tǒng)計分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽之高。 迄今SPSS Statistics軟件已有40余年的成長歷史。全球約有28萬家產(chǎn)品用戶，它們分布于通訊、醫(yī)療、銀行、證券、保險、制造、商業(yè)、市場研究、科研教育等多個領(lǐng)域和行業(yè)，是世界上應(yīng)用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計軟件。在2009年IBM收購SPSS公司后，現(xiàn)在在中國國內(nèi)市場上推出的最新產(chǎn)品，是IBM SPSS Statistics 23.0多國語言版。 即時切換多國語言界面的統(tǒng)計分析軟件，中文界面清晰友好 SPSS軟件界面操作語言齊備，使用者可以自行設(shè)置英文或簡體中文操作界面。 在國內(nèi)統(tǒng)計應(yīng)用中，很多使用者在學習時會遇到英文統(tǒng)計專業(yè)名詞的困難，因此很希望軟件有中文版。SPSS可以自行切換軟件語言界面，很好地滿足了很多人希望使用中文版的要求。SPSS軟件的中文界面具有清新、友好的中文界面；全新的中文幫助文檔，使使用者的學習更輕松；具有簡潔、清晰的中文輸出，結(jié)果一目了然，共享和發(fā)表結(jié)果更方便。 

產(chǎn)品詳細介紹請登錄 中國科學軟件網(wǎng)，了解GAMS軟件報價和介紹信息。通用代數(shù)建模系統(tǒng)(GAMS)是特別為建模線性,非線性和混合整數(shù)最優(yōu)化問題而設(shè)計的.本系統(tǒng)對于大型的,復雜的問題特別有幫助.GAMS可以運行在個人計算機、工作站、大型機和超級計算機上.GAMS允許使用者通過制定簡單的設(shè)置來把精力放在建模問題上.至于特定機器和系統(tǒng)軟件執(zhí)行的費時的細節(jié)將由GAMS系統(tǒng)來處理.GAMS對于處理大型的,復雜的,需要多次修訂才能最終確定精確模型的獨一無二的問題特別有幫助.系統(tǒng)以高 度簡潔和自然的方式來建模問題.使用者能夠快速和方便的更改公式,能從一個求解器轉(zhuǎn)到另一個,甚至稍加費心就能從線性轉(zhuǎn)換到非線性.GAMS讓使用者把精力集中到建模上.通過排除考慮純技術(shù)上的機器特定的問題的需要,比如地址計算,存儲分配,子程序鏈接,和輸入輸出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和運行模型,和分析結(jié)果的時間.GAMS本身構(gòu)建了良好的建模習慣,通過請求簡明而精確的實體和關(guān)系的規(guī)范.GAMS語言形式上和通常使用的編程語言相似.因此對于那些有編程檢驗的使用者將非常熟悉.使用GAMS,數(shù)據(jù)僅僅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中輸入.模型以簡練的代數(shù)聲明來描述,對于人和機器都很容易讀懂.非常相關(guān)的約束的整個集合都被輸入到一個聲明中.GAMS自動生成每個約束等式,并讓使用者處理例外情況,假使那里一般來說是不需要的.在模型中的聲明能夠被重用,而不需要更改代數(shù)式,當其它的實例是相同的或出現(xiàn)了相關(guān)問題.錯誤的位置和類型會在嘗試解決方案前被查明.GAMS處理動態(tài)模型,包括時間序列,滯后,及暫時終點的提示和處理.GAMS是靈活而強大的.模型可以非常方便的從一個計算機平臺移到另外一個,只要GAMS已經(jīng)在每個平臺被安裝好.GAMS很容易進行敏感度分析.使用者能夠方便的規(guī)劃模型來求解一個成分的不同值,然后生成一個輸出報告,列出了每種情況的解決方案特征.模型能夠同時被開發(fā)和文檔化,因為GAMS允許使用者包含解釋性的文本來作為任意符號和等式的定義和解釋.GAMS不斷的在被增強和擴展.2.25版本包含了多個語言擴展,例如在一個循環(huán)中的SOLVE聲明,INCLUDE聲明,IF-ELSE聲明,和使用PUT聲明進行報告編寫的功能.其它的加強包括增加的系統(tǒng)集成特征,性能改善,新的子系統(tǒng),和另外的計算機平臺支持.當前版本2.50包括一個基于Intel Windows平臺(95/98/ME和NT/2K/XP)的集成開發(fā)環(huán)境(IDE).GAMS 2.50的新的分發(fā)包含新的語言特征和新發(fā)表的全新/更新的求解器,一年至少4次.請檢查版本聲明.示例： 從著名的1963書(由George Dantzig編寫)中提取的一個運輸問題,用來描述GAMS的有效性.這個模型只是模型庫中的部分,模型庫中還包含了大量的完整GAMS模型. 支持模型的類型： GAMS模型類型包括LP,MIP和NLPs的不同形式.這里列出了GAMS支持的所有的模型類型. GAMS 的發(fā)展背景 GAMS 是"General Algebraic Modeling System"（一般性代數(shù)仿真系統(tǒng)）的縮寫，最早是由美國的世界銀行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所發(fā)展。"GAMS"事實上并不代表任何最佳化數(shù)值算法，而只是一個高級語言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除錯你的最佳化模型輸入文件，而輸入檔經(jīng)過編譯后，成為較低階的最佳化數(shù)值算法程序所能接受的格式，再加以執(zhí)行并寫出輸出檔。 數(shù)值算法方面，對線性與非線性規(guī)劃問題，GAMS 使用由新南韋爾斯大學的Murtagh、及史丹福大學的 Gill、Marray、Saunders、Wright 等人所發(fā)展的 MINOS  [Murtagh and Saunders, 1983] 算法。MINOS是 "Modular In-core Non-linear  Optimization System"的縮寫，這個算法綜合了縮減梯度法和準牛頓法，是專門為大型、復雜的線性與非線性問題設(shè)計的算法。對混合整數(shù)規(guī)劃問題，則采用亞歷桑那大學的 Marsten 及巴爾第摩大學的 Singhal[1987]共同發(fā)展的 ZOOM(Zero/One Optimization Method)算法。 GAMS 使用范例說明 如前所述，GAMS 本身有非常完整的英文版使用者手冊，GAMS 的計算機軟件中也附帶了許多學習范例的檔案。這里所作的 GAMS 使用范例說明，目的絕非在取代原版的使用者手冊，而是要配合本課程說明的形式，重新編寫使用范例輸入文件，使讀者能很快的進入情況，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分為三個步驟：建立 GAMS 輸入文件，執(zhí)行 GAMS 程序，檢視 GAMS 輸出檔內(nèi)容。 購買一套全模塊的 Base licence 包括： 光盤 一片 The Solver Manuals  (574  pages) A User’s Guide  ( 259 pages) MPSGE Guide(175 pages + Appendix) 注：GAMS試用版對變量個數(shù)有限制 Without a valid GAMS license the system will operate as a free demo system with these limitations: Model limits: Number of constraints and variables: 300 Number of nonzero elements: 2000 (of which 1000 nonlinear) Number of discrete variables: 50 (including semi continuous, semi integer and member of SOS-Sets) Global solver limits: Number of constraints and variables: 10

REA-C1000內(nèi)置多種基于AI的視頻處理算法，可實時處理并輸出最高4K分辨率的圖像。REA-C1000可成為所連接的攝像機系統(tǒng)和視頻系統(tǒng)的最強大腦，以便客戶用最低成本、最少人力制作專業(yè)視頻內(nèi)容。

將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結(jié)合為一體，在同一次測量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。綜合熱分析儀應(yīng)用于大多數(shù)材料領(lǐng)域，包括塑料、橡膠、合成樹脂、纖維、涂料、油脂陶瓷、水泥、玻璃、耐火材料、燃料、醫(yī)藥、食品、耐火材料等。爐體自動升降可控、定位準確，提高了測量的重復性。熱流式DSC數(shù)據(jù)采集方式，繪制出能量與溫度的曲線。HQT-2、HQT-3、HQT-4可分別在1250度或1550度恒溫72小時。溫度范圍：HQT-1：室溫-1150℃、HQT-2：室溫-1250℃、HQT-3：室溫-1450℃、HQT-4：室溫-1550℃。

教學大數(shù)據(jù)分析展示平臺作為專為高校教研開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用系統(tǒng)，致力于通過對學校教學中的數(shù)據(jù)的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

該報告對于新街口街道制定生活服務(wù)業(yè)三年規(guī)劃，具有較強的指導作用，相關(guān)研究結(jié)論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復制、篡改、銷毀和拒絕服務(wù)等攻擊，對已有RFID應(yīng)用系統(tǒng)進行測試。系統(tǒng)具備開放式體系架構(gòu)可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統(tǒng)具備安全性評估功能，可對被測系統(tǒng)生成檢測報告。系統(tǒng)包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)以下技術(shù)： ？ 標簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標簽執(zhí)行盤存攻擊、復制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數(shù)據(jù)庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結(jié)果和系統(tǒng)建議會生成pdf報告。 基于RFID技術(shù)的應(yīng)用設(shè)計是完全開放的，RFID技術(shù)在應(yīng)用中缺乏完善的安全機制，將會給消費者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)可應(yīng)用在RFID應(yīng)用系統(tǒng)的安全測試上，在系統(tǒng)上線前及時幫助發(fā)現(xiàn)安全漏洞。

RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺上關(guān)于疫情的話題熱度持高漲。在此環(huán)境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關(guān)部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權(quán)威、最實時、最準確的疫情動態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據(jù)介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統(tǒng)信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產(chǎn)生的困擾。同時，基于大數(shù)據(jù)分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區(qū)關(guān)注度變化，為用戶第一時間推送全網(wǎng)話題最新動態(tài)，滿足用戶對疫情輿情監(jiān)測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據(jù)。