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產(chǎn)品詳細(xì)介紹特點(diǎn)1、測(cè)定速度快，平均5分鐘一個(gè)測(cè)試結(jié)果，適用于生產(chǎn)在線檢測(cè)；2、可以多路同時(shí)測(cè)試，測(cè)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(cè)試；4、不需要真空環(huán)境，省去預(yù)處理時(shí)間；5、除了加樣品之外，其他如電梯升降、閥門開關(guān)全部自動(dòng)控制；5、基于windows的分析控制軟件，智能化程度高，自動(dòng)生成報(bào)告。 分析方法      動(dòng)態(tài)法即連續(xù)流動(dòng)色譜法，是在液氮溫度下樣品處于流動(dòng)的含氮?dú)夥罩羞M(jìn)行氮吸附，在不同的氮分壓下達(dá)到吸附的動(dòng)態(tài)相對(duì)平衡，如果使樣品管離開液氮并升至室溫，樣品會(huì)將所吸附的氮?dú)馊棵摳匠鰜恚瑒?dòng)態(tài)氮吸附儀每測(cè)定一個(gè)壓力點(diǎn)均需使樣品管從液氮杯中進(jìn)出一次；可以采用一個(gè)已知比表面的標(biāo)準(zhǔn)樣品作為標(biāo)定物質(zhì)，在某一個(gè)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(biāo)準(zhǔn)樣品的脫附峰面積相比較，便可計(jì)算出樣品的比表面。這種方法測(cè)試速度快，適合于生產(chǎn)線的在線快速檢測(cè)，其缺點(diǎn)是沒有考慮材料吸附特性的差異，因此當(dāng)被測(cè)樣與標(biāo)樣的吸附特性相差大時(shí)，測(cè)試結(jié)果會(huì)出現(xiàn)較大的偏差；BET比表面測(cè)定法可以克服直接對(duì)比法的上述局限，動(dòng)態(tài)法實(shí)現(xiàn)BET比表面測(cè)定的關(guān)鍵在于能夠調(diào)整氮?dú)夥謮海⑦_(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，采用了穩(wěn)壓、穩(wěn)流系統(tǒng)以及霍尼韋爾小流量傳感器和流量標(biāo)定等現(xiàn)代化技術(shù)，同時(shí)解決了定量體積氮?dú)鈽?biāo)定的技術(shù)， BET比表面基于多層吸附理論，為國(guó)際通用。動(dòng)態(tài)BET比表面測(cè)定儀只要把氮分壓定在0.2左右，裝上標(biāo)準(zhǔn)比表面樣品，也可用直接對(duì)比法測(cè)定比表面；該方法測(cè)定比表面積是基于如下函數(shù)： 　　 式中: Sx ： 被測(cè)樣品比表面積        　　 So： 標(biāo)樣的比表面積           Ax： 被測(cè)樣品脫附峰面積　　         Ao： 標(biāo)準(zhǔn)樣品脫附峰面積　　         Wx： 被測(cè)樣品重量 　　         Wo： 標(biāo)準(zhǔn)樣品重量典型報(bào)告 技術(shù)參數(shù)測(cè)定范圍：≥0.01m2/g，無規(guī)定上限樣品數(shù)量：4個(gè)（1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣，3個(gè)被測(cè)樣），可以擴(kuò)展并聯(lián)測(cè)試效率：平均每個(gè)樣品5分鐘重復(fù)精度：≤±2％ 工作氣體：高純氦/氮混氣（氮分壓為0.2）數(shù)據(jù)采集：高精度雙向數(shù)字采集模塊，最強(qiáng)的靈活性完成最全面的數(shù)據(jù)采集，誤差小，抗干擾能力強(qiáng)有利于提高比表面積結(jié)果精度數(shù)據(jù)處理：標(biāo)準(zhǔn)的windows窗口界面，易理解、學(xué)習(xí)、操作，豐富的比表面模型，圖像分辨率高，易于維護(hù)，兼顧到系統(tǒng)后期擴(kuò)展

產(chǎn)品詳細(xì)介紹呼吸信號(hào)分析呼吸信號(hào)(Respiration)簡(jiǎn)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(huì)產(chǎn)生周期性形變產(chǎn)生的生理電信號(hào)。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(gè)體情緒的變化，人的呼吸信號(hào)也會(huì)發(fā)生規(guī)律性變化。ErgoLAB呼吸反應(yīng)分析軟件提供多種濾波方式，便于根據(jù)研究需要進(jìn)行選擇與自定義調(diào)節(jié)。還可監(jiān)測(cè)與分析全程以及階段化的數(shù)據(jù)信息處理方式，更加精準(zhǔn)的分析某一時(shí)間段內(nèi)的呼吸行為。從而統(tǒng)計(jì)并導(dǎo)出呼吸信號(hào)的時(shí)域與頻域數(shù)據(jù)報(bào)告，具體數(shù)據(jù)包括時(shí)域數(shù)據(jù)AVRESP、SD、Max、Min、Rang；頻域數(shù)據(jù)Power、Peak值，以及可視化的功率譜圖等。RESP高級(jí)數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結(jié)合人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)和生理記錄系統(tǒng)采集到與RESP指標(biāo)相關(guān)的生理信號(hào)進(jìn)行離線處理和分析。可對(duì)信號(hào)進(jìn)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(chǎng)景三種分割方式進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導(dǎo)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(dǎo)出可視化分析報(bào)告。技術(shù)要求：1、信號(hào)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(hào)；數(shù)據(jù)校正包括滑動(dòng)均值濾波（Moving Average）與滑動(dòng)均方根濾波（Moving RMS）。IBI計(jì)算，通過設(shè)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(diǎn)數(shù)據(jù)，支持自定義參數(shù)。手動(dòng)信號(hào)校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復(fù)制信號(hào)區(qū)域進(jìn)行插值。2、信號(hào)分析模塊信號(hào)分析模塊包括時(shí)域分析和頻域分析，二者可實(shí)現(xiàn)自由切換。A.   時(shí)域分析是將RESP信號(hào)看作時(shí)間的函數(shù)，通過分析得到RESP信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征。統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)包括：一段時(shí)間內(nèi)的均值（Mean）、中值（Median）、標(biāo)準(zhǔn)差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   頻域分析是運(yùn)用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時(shí)域分析信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域分析信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號(hào)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(qū)分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導(dǎo)出數(shù)據(jù)模塊：包括原始數(shù)據(jù)Raw Data、處理數(shù)據(jù)Processed、BR數(shù)據(jù)、IR數(shù)據(jù)以及整體結(jié)果報(bào)告。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹心電與脈搏信號(hào)分析自動(dòng)化多角度分析模式 ：基于自動(dòng)識(shí)別/自定義整段、場(chǎng)景、事件及片段分析，滿足對(duì)時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化的精確分析。支持狀態(tài)識(shí)別研究的自動(dòng)化處理，如疲勞狀態(tài)、認(rèn)知負(fù)荷，輸入研究時(shí)間段參數(shù)，自動(dòng)化完成特征值提取與分析。數(shù)據(jù)處理與特征點(diǎn)提取 ：系統(tǒng)內(nèi)置多種信號(hào)處理方式，包括小波、高/低通濾波等對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，自動(dòng)標(biāo)記R峰值點(diǎn)（包括異常值檢測(cè)、異常點(diǎn)矯正），提取IBI間期，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，可一鍵導(dǎo)出.csv文件。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化報(bào)告： 支持IBI間期的時(shí)域統(tǒng)計(jì)、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(dǎo)出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)以及結(jié)果的可視化報(bào)告，更加可靠與豐富。多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計(jì) ：支持HRV信號(hào)與多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉統(tǒng)計(jì)分析，包括行為、眼動(dòng)、腦電、動(dòng)作捕捉以及其他的生理電信號(hào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多維度的結(jié)果驗(yàn)證與多模態(tài)數(shù)據(jù)更精確的的狀態(tài)識(shí)別。HRV高級(jí)數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結(jié)合人機(jī)環(huán)境同步平臺(tái)和生理記錄系統(tǒng)采集到與HRV指標(biāo)相關(guān)的生理信號(hào)進(jìn)行離線處理和分析。可對(duì)信號(hào)進(jìn)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(chǎng)景三種分割方式進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導(dǎo)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(dǎo)出可視化分析報(bào)告。技術(shù)要求：1、信號(hào)處理模塊：處理方法包括數(shù)字濾波和R點(diǎn)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(hào)；R點(diǎn)提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點(diǎn)檢測(cè)（Ectopic Detection）、異常點(diǎn)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(jìn)行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動(dòng)信號(hào)校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復(fù)制信號(hào)區(qū)域進(jìn)行插值。2、信號(hào)分析模塊：信號(hào)分析模塊包括時(shí)域分析、頻域分析和非線性分析三種，三者可實(shí)現(xiàn)自由轉(zhuǎn)換。A.時(shí)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(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標(biāo)準(zhǔn)差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標(biāo)準(zhǔn)差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標(biāo)準(zhǔn)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(dòng)有關(guān)。B.頻域分析（Frequency Domain）：運(yùn)用參數(shù)模型法和快速傅里葉變化將時(shí)域分析信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域分析信號(hào)，用以表達(dá)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(duì)信號(hào)進(jìn)行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號(hào)的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區(qū)分。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標(biāo)統(tǒng)計(jì)。C.非線性分析：散點(diǎn)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(shì)了，給出了心臟波動(dòng)的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運(yùn)動(dòng)。同時(shí)引入了向量長(zhǎng)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(diǎn)圖（Scatter）：時(shí)間序列中連續(xù)的速率值之間的相關(guān)性，以連續(xù)三個(gè)IBI點(diǎn)做差值得到一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)做圖，得到四個(gè)象限的值。參數(shù)指標(biāo)包括：第一象限點(diǎn)的個(gè)數(shù)A++、第三象限點(diǎn)的個(gè)數(shù)B--。3、可視化Chart與導(dǎo)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(bào)告。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹請(qǐng)登錄 中國(guó)科學(xué)軟件網(wǎng) 了解更多SPSS軟件的信息和報(bào)價(jià)。SPSS Statistics 統(tǒng)計(jì)分析軟件是一款在調(diào)查統(tǒng)計(jì)行業(yè)、市場(chǎng)研究行業(yè)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)、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(jì)分析工具，是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由美國(guó)斯坦福大學(xué)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(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本。SPSS/PC+，極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍，并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)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(píng)價(jià)與稱贊。在國(guó)際學(xué)術(shù)界有條不成文的規(guī)定，即在國(guó)際學(xué)術(shù)交流中，凡是用SPSS軟件完成的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，可以不必說明算法，由此可見其影響之大和信譽(yù)之高。 迄今SPSS Statistics軟件已有40余年的成長(zhǎng)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(xiǎn)、制造、商業(yè)、市場(chǎng)研究、科研教育等多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，是世界上應(yīng)用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件。在2009年IBM收購(gòu)SPSS公司后，現(xiàn)在在中國(guó)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上推出的最新產(chǎn)品，是IBM SPSS Statistics 23.0多國(guó)語言版。 即時(shí)切換多國(guó)語言界面的統(tǒng)計(jì)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(jiǎn)體中文操作界面。 在國(guó)內(nèi)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中，很多使用者在學(xué)習(xí)時(shí)會(huì)遇到英文統(tǒng)計(jì)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(xué)習(xí)更輕松；具有簡(jiǎn)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(xì)介紹請(qǐng)登錄 中國(guó)科學(xué)軟件網(wǎng)，了解GAMS軟件報(bào)價(jià)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(jì)的.本系統(tǒng)對(duì)于大型的,復(fù)雜的問題特別有幫助.GAMS可以運(yùn)行在個(gè)人計(jì)算機(jī)、工作站、大型機(jī)和超級(jí)計(jì)算機(jī)上.GAMS允許使用者通過制定簡(jiǎn)單的設(shè)置來把精力放在建模問題上.至于特定機(jī)器和系統(tǒng)軟件執(zhí)行的費(fèi)時(shí)的細(xì)節(jié)將由GAMS系統(tǒng)來處理.GAMS對(duì)于處理大型的,復(fù)雜的,需要多次修訂才能最終確定精確模型的獨(dú)一無二的問題特別有幫助.系統(tǒng)以高 度簡(jiǎn)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(gè)求解器轉(zhuǎn)到另一個(gè),甚至稍加費(fèi)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(jī)器特定的問題的需要,比如地址計(jì)算,存儲(chǔ)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(yùn)行模型,和分析結(jié)果的時(shí)間.GAMS本身構(gòu)建了良好的建模習(xí)慣,通過請(qǐng)求簡(jiǎn)明而精確的實(shí)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(duì)于那些有編程檢驗(yàn)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(jiǎn)練的代數(shù)聲明來描述,對(duì)于人和機(jī)器都很容易讀懂.非常相關(guān)的約束的整個(gè)集合都被輸入到一個(gè)聲明中.GAMS自動(dòng)生成每個(gè)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(dāng)其它的實(shí)例是相同的或出現(xiàn)了相關(guān)問題.錯(cuò)誤的位置和類型會(huì)在嘗試解決方案前被查明.GAMS處理動(dòng)態(tài)模型,包括時(shí)間序列,滯后,及暫時(shí)終點(diǎn)的提示和處理.GAMS是靈活而強(qiáng)大的.模型可以非常方便的從一個(gè)計(jì)算機(jī)平臺(tái)移到另外一個(gè),只要GAMS已經(jīng)在每個(gè)平臺(tái)被安裝好.GAMS很容易進(jìn)行敏感度分析.使用者能夠方便的規(guī)劃模型來求解一個(gè)成分的不同值,然后生成一個(gè)輸出報(bào)告,列出了每種情況的解決方案特征.模型能夠同時(shí)被開發(fā)和文檔化,因?yàn)镚AMS允許使用者包含解釋性的文本來作為任意符號(hào)和等式的定義和解釋.GAMS不斷的在被增強(qiáng)和擴(kuò)展.2.25版本包含了多個(gè)語言擴(kuò)展,例如在一個(gè)循環(huán)中的SOLVE聲明,INCLUDE聲明,IF-ELSE聲明,和使用PUT聲明進(jìn)行報(bào)告編寫的功能.其它的加強(qiáng)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(jì)算機(jī)平臺(tái)支持.當(dāng)前版本2.50包括一個(gè)基于Intel Windows平臺(tái)(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(qǐng)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(gè)運(yùn)輸問題,用來描述GAMS的有效性.這個(gè)模型只是模型庫(kù)中的部分,模型庫(kù)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(guó)的世界銀行(World Bank)的 Meeraus 和 Brooke [Brooke, Kendrickm and Meeraus, 1992]所發(fā)展。"GAMS"事實(shí)上并不代表任何最佳化數(shù)值算法，而只是一個(gè)高級(jí)語言的使用者接口，利用 GAMS 可以很容易建立、修改、除錯(cuò)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(duì)線性與非線性規(guī)劃問題，GAMS 使用由新南韋爾斯大學(xué)的Murtagh、及史丹福大學(xué)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(gè)算法綜合了縮減梯度法和準(zhǔn)牛頓法，是專門為大型、復(fù)雜的線性與非線性問題設(shè)計(jì)的算法。對(duì)混合整數(shù)規(guī)劃問題，則采用亞歷桑那大學(xué)的 Marsten 及巴爾第摩大學(xué)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(cè)，GAMS 的計(jì)算機(jī)軟件中也附帶了許多學(xué)習(xí)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(cè)，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(jìn)入情況，了解其使用程序。 GAMS 的操作大抵可分為三個(gè)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(gòu)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(duì)變量個(gè)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

產(chǎn)品詳細(xì)介紹請(qǐng)登錄 中國(guó)科學(xué)軟件網(wǎng) 了解更多Decisiontools軟件信息和報(bào)價(jià)。每個(gè)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(shí)大膽猜測(cè)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(gè)軟件包中針對(duì)不確定因素完成風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)分析的 @RISK、執(zhí)行決策分析的 PrecisionTree 和執(zhí)行自動(dòng)“假設(shè)”靈敏度分析的 TopRank。此外，Suite 還包括執(zhí)行預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)分析和最優(yōu)化的 StatTools、NeuralTools 和 Evolver。所有程序的設(shè)計(jì)和開發(fā)均旨在使其易于配合使用。第 6 版新增功能 — 項(xiàng)目管理改進(jìn)及其他功能全新 DecisionTools Suite 第 6 版包含多項(xiàng)改進(jìn)，包括功能強(qiáng)大的 @RISK 與 Microsoft Project 的新型集成，借助該集成，您可以對(duì) Microsoft Project 進(jìn)度表上執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)分析和蒙特卡羅模擬，而所有這一切都來自 @RISK for Excel 平臺(tái)！@RISK 還添加了時(shí)間序列模型模擬、易于理解的用于確定風(fēng)險(xiǎn)推動(dòng)因素的龍卷風(fēng)圖、更佳的制圖選項(xiàng)、改進(jìn)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(qiáng)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(diǎn)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(shí)，StatTools 和 NeuralTools 也已向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試中添加了多項(xiàng)散點(diǎn)圖和靈敏度分析改進(jìn)。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(jiǎn)體中文DecisionTools Suite 6 已完全翻譯為中文。所有菜單、對(duì)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(gè)安裝程序即可，絕對(duì)是跨國(guó)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(dǎo)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(xué)的 MBA 教授兼作者 Chris Albright 博士設(shè)計(jì)和撰寫。它們提供循序漸進(jìn)的指引，從設(shè)置到運(yùn)行模型，詳細(xì)列舉了在多個(gè)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(jìn)行更改，其他位置會(huì)相應(yīng)進(jìn)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(xué)習(xí)和使用 DecisionTools。組合的威力更強(qiáng)DecisionTools套裝的每個(gè)組成部分都可以單獨(dú)的執(zhí)行強(qiáng)大的分析。當(dāng)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(gè)的程序可以提供的更完整的結(jié)果。對(duì)您電子表單中的模型的組合分析通過使用PrecisionTree創(chuàng)建一個(gè)決策樹開始，然后通過TopRank執(zhí)行擶hat-it?#20998;析來識(shí)別在模型中的關(guān)鍵變量。然后把它帶入到@RISK中進(jìn)行分析，這時(shí)主要分析您的PrecisionTree模型中固有的機(jī)會(huì)事件和不確定收益分險(xiǎn)。使用BestFit和RISKview來量化在您的@RISK，PrecisionTree，和TopRank模型中的分險(xiǎn).使用@RISK來執(zhí)行不確定因子分險(xiǎn)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(xiǎn)分析Excel插件,幫助您識(shí)別隱藏的機(jī)會(huì)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(jì)報(bào)表，敏感度圖表，和分析剖面圖。TopRank 在 Microsoft Excel 電子表格自動(dòng)“假設(shè)”靈敏度分析。您可以定義任何輸出項(xiàng)或“結(jié)果”單元格，而且 TopRank 將自動(dòng)找到并更改影響您的輸出項(xiàng)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(duì)這些因素進(jìn)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(dá)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(yùn)行蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬來查看不可控變量的效果。RISKOptimizer自動(dòng)組合這些分析。在DecisionTools工業(yè)版套裝中包含該模塊.

100%獨(dú)立通道 獨(dú)立光源，獨(dú)立檢測(cè)器，獨(dú)立蠕動(dòng)泵、獨(dú)立操作鍵盤，獨(dú)立液晶顯示屏，獨(dú)立試劑柜 可實(shí)現(xiàn)1-16通道同時(shí)分析 樣品自動(dòng)在線前處理 自動(dòng)稀釋、透析、蒸餾、消解、萃取等 系統(tǒng)高度自動(dòng)化 可自動(dòng)清洗，關(guān)機(jī)，開機(jī) 分析模式靈活 微流、宏流或兩者結(jié)合分析 多種光程的流通池可供選擇 可實(shí)現(xiàn)多針取樣 軟件功能強(qiáng)大 靈活編輯樣品表，自動(dòng)生成校正標(biāo)準(zhǔn)曲線，緊急樣品處理 基線和靈敏度自動(dòng)設(shè)定和校正 分辨率高，檢測(cè)限低，測(cè)量范圍廣 可與所有LIMS兼容

PandaBI 是德拓自主研發(fā)的一站式數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)。 幫助客戶快速搭建自己的大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，完成多數(shù) 據(jù)整合，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，并提供靈活、易用、高效可視 化探索式分析能力，提升客戶數(shù)據(jù)洞察能力，并將數(shù)據(jù)決策 快速覆蓋各種應(yīng)用場(chǎng)景，使客戶成功轉(zhuǎn)型為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的 智慧型應(yīng)用。 PandaBI 為客戶提供的核心價(jià)值在于用直觀、多維、實(shí)時(shí) 的方式展示和分析數(shù)據(jù)，力足于提供簡(jiǎn)潔、實(shí)用操作體驗(yàn)， 全面激活內(nèi)部數(shù)據(jù)。

高校教研大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)洞察現(xiàn)在，智慧決策未來 核心功能 群體動(dòng)態(tài)畫像 用動(dòng)態(tài)發(fā)展變化的眼光，采用數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)描繪“學(xué)生”、“教師”的群體特征，為“學(xué)生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據(jù)。 動(dòng)態(tài)學(xué)情跟蹤、預(yù)警 關(guān)注學(xué)情動(dòng)態(tài), 跟蹤每個(gè)學(xué)生實(shí)時(shí)的出勤率、課堂參與度、作業(yè)完成率&優(yōu)秀率，進(jìn)行學(xué)業(yè)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、作業(yè)抄襲預(yù)警、掛科預(yù)警，幫助學(xué)校針對(duì)性調(diào)整教學(xué)過程。 教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)跟蹤 定期師生評(píng)價(jià)、同行評(píng)價(jià)，質(zhì)量量化及趨勢(shì)對(duì)比，正向激勵(lì)教師、對(duì)教學(xué)質(zhì)量異常預(yù)警。 成績(jī)分析、預(yù)警 多維度洞察教學(xué)問題、卷面命題分析，持續(xù)改進(jìn)，驗(yàn)證決策措施有效性。 命題質(zhì)量分析 支持單卷單題區(qū)分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯(cuò)題難度及知識(shí)情況分析。 學(xué)生成績(jī)分析 學(xué)生個(gè)人的各科成績(jī)?cè)诎嗉?jí)、年級(jí)位置、變化趨勢(shì)，以及知識(shí)點(diǎn)強(qiáng)弱分析、偏科分析、學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)和實(shí)際結(jié)果對(duì)比。 教師成績(jī)分析 班級(jí)學(xué)生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯(cuò)題難度-知識(shí)點(diǎn)分析），與其它班級(jí)對(duì)比等 學(xué)院、校級(jí)管理者成績(jī)分析 多維度數(shù)據(jù)洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學(xué)科、學(xué)院、教師、班級(jí)多維度交錯(cuò)分析，洞察本質(zhì)）。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)全流程 打通日常教學(xué)、教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)、學(xué)期考試、成績(jī)分析等教學(xué)數(shù)據(jù)周期及各環(huán)節(jié)。 全角色 面向高校教學(xué)組織的各個(gè)角色成員（學(xué)生、學(xué)科教師、班主任/輔導(dǎo)員、學(xué)科負(fù)責(zé)人、院級(jí)及校級(jí)管理者等）提供數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)可視化及洞察 分析展現(xiàn)及數(shù)據(jù)挖掘，可進(jìn)行數(shù)據(jù)下鉆，對(duì)異常預(yù)警進(jìn)行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數(shù)據(jù)洞察。 隨時(shí)隨地 用戶可隨時(shí)隨地掌握教學(xué)動(dòng)態(tài)及異常預(yù)警，支持微信業(yè)務(wù)通知、審批待辦，分析數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查看。 API集成 提供API接口，便于與教務(wù)系統(tǒng)和第三方系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接。  

教學(xué)大數(shù)據(jù)分析展示平臺(tái)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(duì)學(xué)校教學(xué)中的數(shù)據(jù)的科學(xué)采集、存儲(chǔ)，智能建模、分析，輔助學(xué)院管理員及時(shí)把控教學(xué)進(jìn)度，讓教師科學(xué)制定教學(xué)方案，讓學(xué)生精準(zhǔn)認(rèn)知自我。