增材制造（3D打印）晶格模型自动生成平台 晶格设设计软件LuxStudio 精选16种不同晶格，可自由调整大小和杆径粗细在线仿真和冲击验证，兼具力学性能和可打印性全场景通用，薄壳设计不受限傻瓜式操作，云端服务，不挑配置 如果你对以上产品有合作需求，可以扫描下方二维码填写信息，清锋科技稍后会和您取得联系 登录地址：https://studio.luxcreo.cn 市场电话：18600573362 官方网站：www.LuxCreo.cn   清锋推出了一个面向增材制造的晶格模型自动生成平台——LuxStudio，不仅实现了多种结构晶格的自动生成，同时还是一款低门槛、不挑配置的“傻瓜式”通用型操作软件。 　　作为一款参数化设计软件，LuxStudio能给产品带来轻量化、晶格化、长寿命等性能方面的提升，简单快捷的操作也能够节省人力，缩短设计、制造时间，实现更快交付。 　　企业或者设计师还可以通过LuxStudio探索新的升级思路，用参数化设计代替传统设计制造，为产品或创意进行测试、创新、迭代，甚至于商业化生产填补市场空白。 　　目前，清锋已有经过验证并可实现批量生产的消费、医疗、工业等领域应用。 　　LuxStudio应用案例 　　01透气晶格结构自行车鞍座升级传统制造方式 　　当传统发泡工艺频繁遭遇瓶颈时，众多厂商对于如何从其他维度提升自行车鞍座舒适度上开启了新的技术探索。 　　除了改变设计外观将鞍座根据骑行用途进一步细分，将鞍座晶格化再进行3D打印成为了制造升级的新宠。 　　镂空晶格轻量化设计、透气性高 　　晶格结构不仅可以实现鞍座镂空这种透气、轻量化的设计，提升骑行体验，还能根据产品不同需求赋予不一样的外观，满足骑行者的视觉体验。 　　此外，在产品开发周期上，晶格结构搭配3D打印省去传统开模制造的过程，进一步加快了产品的迭代速度。 　　然而问题来了：设计师不会参数化设计怎么办？ 　　清锋LuxStudio的优势 　　节省用人成本 　　非参数化设计师也可以独立设计晶格　　虽然参数化设计一直存在，但除了建筑行业以外，其他行业专业搞参数化的人员却不常有甚至没有。自行车坐垫行业就是一个接近“没有”的案例。 　　想要开发3D打印坐垫，专门从其他行业招聘一名参数化设计师，一是不好招，二是即使招进来也需要很长的时间了解坐垫行业，这期间不仅损失掉很多时间成本；重要的是，可能错过了进入市场的时机。 　　而LuxStudio这款软件，很好地为行业设计师和晶格化产品搭了一个桥梁。利用LuxStudio，行业里原有的设计师不需要学习参数化设计就能在平台上进行晶格化产品设计。 　　节省设计时间 　　自动参数化设计，2分钟搞定一个鞍座 　　在软件的操作页上，所有功能都一目了然地集成在一个云端界面上，只需要拖动鼠标选择你想要的晶格结构，系统后台就会自动进行参数化设计，整个过程不到2分钟。 　　LuxStudio在数以万计的晶格库中进行线性和非线性仿真，筛选出了16种能够应用于不同场景、不同打印工艺的晶格结构，同时每一个晶格模型都做了晶格详解，帮助设计者更快了解晶格特性。 　　清锋的3D打印自行车鞍座采用的是晶格库中的规则杆径（GH-1）排列组成。 　　这种晶格结构适合为鞍座进行镂空的轻量化设计，减重的同时也让它拥有更好的回弹性和透气效果，让骑行更舒适； 　　而且它的支撑力非常强、硬度高，能够轻松承托起人体的重量，还不容易断，相较于传统的发泡技术寿命更长； 　　缩短开发周期 　　从设计验证到开始量产快一周即可完成传统热成型工艺生产一款坐垫需要经过设计-产品测试-迭代-开模-注塑生产等几道流程。 　　其中，测试过程一般需要1周左右，中间往往会有5-6次的迭代过程，而开模也需要一个月左右的时间，单是开发周期就要长达6个月左右。 　　而通过晶格参数化设计的坐垫，只需要将自动生成的模型发送到打印机，左右就能打印完成，大幅提高了产品的开发周期。 　　此外，在产品本身设计方面，LuxStudio也在不断升级，进一步为产品设计赋能。 　　到今年第3季度，通过调节杆径的粗细、密度，还能为鞍座的不同区域进行分区软硬设计（LuxStudio 第3季度上线功能），以此来适应人体不同的坐骨形态，达到合理分压的作用，减少腿臀摩擦带来的不舒适感。 　　目前，清锋已经联合多家自行车厂商利用LuxStudio设计晶格化坐垫并开始销售。想要尝试参数化的设计师，可以行动起来了！ 　　02 　　精准定制医疗颈椎枕填补市场空白 　　全球约3.49亿人患有颈椎病，国内颈椎病发病率为3.8%-17.6%， 并呈现逐年上升及低龄化趋势，已成为严重影响国民健康的疾病之一。 　　而定制化的颈椎枕则是医生在治疗患者过程中的有效辅助手段之一。 　　然而，医生在找寻的“精准定制颈椎枕”却依然是一个市场空白。目前市面上的颈椎枕大部分是经过医生设计后，根据枕头不同区域软硬度的需求利用棉花、弹性颗粒等材料进行“手工填充”制作而成的。 　　这种手工定制化的颈椎枕往往制作周期长、使用寿命短，无法根据患者个人的颈椎实行精准化适配。而且，传统材料因为支撑力欠佳，用一段时间后很容易变形，与医生初设计的软硬度早已不匹配，满足不了维护颈椎正常生理曲线的需求。 　　因此，医生还在寻找，寻找一款能够“自动化精准定制”的颈椎枕解决方案。 　　清锋LuxStudio的优势自动参数化“精准定制” 　　支撑性强稳定性高在一项由专业医院骨科主任医师、教授校审指导，针对“颈椎曲度异常”颈椎病患者的临床研究中，3D打印颈椎枕有效纠正、恢复了患者的颈椎曲度，提高了颈椎功能，减轻疼痛，提高睡眠质量。它可根据医生要求，通过晶格模型自动生成平台LuxStudio来调整晶格粗细、密度和形状，满足不同患者的定制需求。 　　内部使用规则杆径（GH-2）晶格结构排列组成。因为杆径结构相对分散，受力均匀，能够很好地帮助肩颈放松，肌肉更为轻松自然没有压迫感； 　　这种晶格结构的回弹性很好，柔软的同时也有足够的承托力，能够有效维持颈椎正常的生理曲度；同时不易断，使用寿命长。更重要的是，清锋的3D打印颈椎枕已经实现批量生产。 　　医生快速上手一键发送工厂，批量私人定制 　　在使用操作上，LuxStudio的简单程度即使是医生也可以独立完成，导入模型后选择晶格结构即可完成生成，后续推进到下一环节进行一体化的批量定制生产，对症下药，让治疗更加精准； 　　产品上还可以定制名字、不同纹理等，满足患者的视觉需求。 　　未来，清锋将会研发Pad版APP，根据患者颈椎数据可自动生成模型和晶格，辅助医生更快完成治疗和定制。 　　同时，清锋也将规划家居型枕头的应用，提供给家居品牌或者颈椎亚健康、想要改善状态、提高睡眠质量的大众消费者，小伙伴们可以期待一下。 　　虽然参数化设计可能听起来很遥远，但在设计师和企业眼中，参数化设计已经成为让创意变成真正可生产的应用手段。例如，研究骨密度的医疗器材、 　　航空航天的壳体、别出心裁的几何结构设计等等，都可以用参数化进行产品创新。 　　期待越来越多的企业和设计师们通过LuxStudio和3D打印为我们带来“好”的产品！ 　　 关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技(18600573362)是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系（弹性体材料、韧性材料、齿科材料、耐高温材料等），依托自主研发的Lux系列DLP光固化3D打印机、iLux Pro系列LCD桌面级光固化3D打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、工业、科研等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.luxcreo.cn    欢迎关注清锋公众号：qingfengshidai了解更多专业信息。 公司电话：010-63941626 公司邮箱：business@luxcreo.com 市场电话：18600573362 官方网站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢1017

ClassIn在线教学系统，首款从教学需求出发设计的在线教学系统: 1、系统支持班课、大直播、一对一答疑等各种班型； 2、支持视频互动与分组教学等丰富的线上教学形态； 3、提供高效实用的教学工具，PBL教学不可或缺的互动电子黑板，全课件云盘轻松调取，课堂板书知识，扫码即可带走，实现数字化教学； 4、完备的教务监课管理功能，便于教学管理老师实时进行巡课，督查； 最大化还原实际课堂的体验，实现高校教学要求的实质等效。

该项目是863计划项目，现处于实验室研究阶段。项目成果受专利保护。 1、项目概述 本项目针对高速公路进出城路段交通拥堵严重、事故频发，以及高速公路监控系统和城市快速路监控系统各自为政、协同性差的普遍现象，构建了基于互联网的分布式交通特征信息共享平台，实现了不同监控系统的信息共享；借助信息共享平台，系统分析了结合部的动态交通特征，提出了适应不同交通条件的短时交通特征预测技术；采用分层递阶控制和神经网络控制的方法，研发了多匝道的协同控制系统软件，并实现了结合部道路交通系统的微观仿真。 2、技术创新点 在监控系统的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平台，其中对异构监控系统之间交通特征级信息共享的内容和模式进行了系统分析，对异构信息进行了融合处理，实现了特征级信息的发布。 在短时交通特征预测研究方面，已对京津塘高速公路及北京市快速环路监控系统的海量交通流实测数据进行了特征与关联分析，完成了短时交通特征的预测，并实现了交通拥挤的预判。 在结合部的协同控制方面，利用模糊神经网络的建模和学习方法，对高速公路多匝道控制系统算法进行设计，并进行了控制效果仿真。   3、能为产业解决的关键技术 （1）基于服务水平的特征级交通动态信息融合技术 针对目前高速公路和城市快速路监控系统所采集的交通流基础数据格式和像素级融合技术都有所不同，控制目标参数不统一的现实情况，项目提出的交通特征信息共享平台首先要处理现有高速公路和城市快速路服务水平判定标准不统一的问题，其次需要解决区域交通监控系统的特征级数据融合问题，寻求基于服务水平的动态信息融合技术和方法。 （2）交通特征信息共享平台的设计技术 针对集中式信息共享平台投资大、实施困难的缺点，提出采用成熟的互联网技术，以及分布式技术建立交通信息共享平台，为异构监控系统的信息共享模式提供了一种新的建设思路。不需要增加额外的硬件投资、操作方便，就现有的管理体制来说，也容易实现。 （3）基于关联分析和智能控制技术的短时交通特征预测模型 将时间序列理论与关联理论引入交通状态分析，并根据不同交通条件建立的短时交通预测模型，在很大程度上提高了预测方法的实时性、准确性和可靠性，有利于预测技术的应用和推广。 （4）高速公路和城市快速路结合部实现协同控制的关键技术 基于区域道路交通网络动态信息采集系统数据资源的综合利用与共享，在交通服务水平判定技术的支持下，运用系统论、控制论的思想以及智能交通系统工程的理论方法，实现高速公路和城市快速路结合部的协同控制。 4、相关的行业发展水平，以及同类技术产品或成果比较 目前，我国已建设的交通信息系统中，各子系统基本上是作为一个个分支存在的，不仅子系统自身的数据尚未实现充分融合，集成度很低，而且系统之间存在行政分割问题，异构情况严重；在信息共享平台设计上，大都采用集中式为主，需要新建一个监控总中心，投资大，操作困难。 与本项目所提出的预测思路及预测方法相比，现有预测方法的适用性方面还存在不少缺陷。 目前，我国高速公路和城市快速路交通控制所采取的区域控制策略尚未形成较成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的协同控制模式更是处于起步阶段，尚未形成成熟的技术产品。 应用范围： 本课题针对的主要对象是高速公路与城市快速路的结合部，课题研究成果不仅充分利用了现有的道路监控系统硬件资源，节省了建设成本，而且可以满足结合部的交通控制与管理需要，具有较强的应用和推广价值。在实际的应用和推广中，还需进一步扩充和细化协同控制目标，优化大范围内的多匝道协同控制模型及其算法，并对具体的控制策略和控制设施进行详细设计，以提升协同控制的实际效果。 预期效果： 运用系统论和其他相关领域研究的最新成果，探索建立区域高速公路和城市快速路交通信息共享平台的新思路和新方法，并在系统平台的基础上研究协同控制的策略和方法，并形成整套协同控制系统算法和软件。在实践中，研究成果能够得到较好的应用，并且能够部分解决高速公路和城市快速路结合部的交通问题。

无线通信技术VHF/UHF频段基于OFDM技术的高速数据通信系统   无线通信的突出问题：频率资源严重不足 。   我国无管会允许在这一频段进行数据的传输，如地质矿产、水利、能源、国家地震局、建设部、气象局、军队等部门的专用无线通信系统。

技术优势： 1)通过物联网、云平台实现质量远程监控、安全连锁报警与管理； 2)根据原料工艺操作条件不断变化，优化计算获取最佳操作参数； 3)远程智能系统具有始于感知、精于计算、巧于决策、善于学习功能。 采用物联网和互联网+的信息化技术实现装置、厂级、园区三废净化装置运行质量远程监控与安全保障系统，为企业、园区提供高效的技术服务，解决化工、制药行业实际运行存在的有机物达标排放难题，满足国家当前“环保法”、“水十条”严格指标要求，在装置节能与污染物零排放面取得明显经济和社会效益。

本发明公开了一种萘磺酰胺类化合物及其制备方法与在调节植物生长活性中的应用。本发明提供的萘磺酰胺类化合物，其结构通式如式Ⅰ所示。本发明提供的式I所示萘磺酰胺类化合物，结构简单，具有优良的植物生长调节活性，制备方法简单可行，利于大规模生产。

（专利号：ZL 201510137251.9） 简介：本发明公开了一种基于分层配料与布料的烧结过程中同步控制污染物排放的新方法，属于烧结过程污染物减排技术领域。本发明的具体步骤为：步骤一：烧结混料：制备烧结混合料(a)和配有添加剂的混合料(b)；步骤二：烧结布料：(A)在烧结台车的上面铺装铺底料层；(B)将烧结混合料(a)铺装在铺底料层的上面形成第一混合料层；(C)将配有添加剂的混合料(b)铺装在第一混合料层上面形成协同减排料层；(D)再将烧结混合料(a)铺装在协同减排料层上面形成第二混合料层；步骤三：烟气集中收集处理：将台车中后部的风箱内的烟气经增压泵汇入布袋除尘器。本发明通过分层配料与布料，实现了烧结过程中多种污染物的同步控制。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图