TES-8060无线空调控制器   　　随着多媒体教学的广泛应用，传统的教学设备已无法满足管理信息化的需求，为了进一步提升教学质量与教学管理服务水平，打造便捷、智能、互联的智慧教室生态圈，深圳台电公司继其数字红外无线教室音频系统之后，重磅推出TES-8100系列智慧教学系统。该系统融合了当前TES-5600系列教室音频系统所用的数字红外音频传输及控制技术，同时运用网络通讯技术将多媒体教室中的多媒体讲台、投影机、幕布、电脑音视频设备、话筒及功放等诸多设备进行集中管理和远程控制，致力打造一个整体化、智慧化、安全化的智慧校园。     音质清晰 结合深圳台电自主研发的数字红外处理芯片及国际先进的数字红外技术，在20米范围内不论远近均保持完美音质：频响：主机线路-主机：50 Hz~20 kHz          麦克风-主机：100 Hz~20 kHz信噪比：≥90 dBA总谐波失真：≤0.05% 提高声音清晰度，让老师能较长时间以自然声调讲课，保护老师声带，避免声嘶力竭 清晰的声音能调动学生注意力，减少上课分心、开小差现象，从而提高听课效果 一体化设计，支持灵活扩展 软硬件一体化、模块化设计，支持无缝扩展其他模块 基于其智能操作系统，扩展升级丰富的教学应用 远程智能管控 支持外接触控一体机、投影幕布/白板等显示系统，可控制一体机、投影机、幕布的开关与升降，支持集中监控和管理各种用电设备，支持能耗监控与统计 智慧无线物联 实时采集教室内温湿度、CO2浓度、PM2.5、甲醛等数据，可根据预设自动开启空调，进行温湿度调节；可自动开启环境灯光、开合窗帘提供自然光源，营造舒适的教学环境       TES-8060 无线空调控制器   TES-8060 ………………………………………………………………………………………………………… 无线空调控制器   TES-8061 无线电源控制器   TES-8061 ………………………………………………………………………………………………………… 无线电源控制器

　　2015年，深圳台电(TAIDEN)首次将国际先进的数字红外技术引入到多媒体教学环境中，全球首创具有抗干扰能力强、便于管理、音质清晰等特点的数字红外无线教学扩声系统，为教学环境传声系统提供了理想的解决方案。 　　深圳台电继续创新, 将数字红外音频传输及控制技术、数字信号处理(DSP)技术与阵列麦克风技术集成, 首创TES-5680互动录播教室音频系统。该系统采用数字红外技术拾取老师授课声音,声音拾取达到广播级音质。采用阵列麦克风拾取学生声音,经过高性能数字信号处理器(DSP)对拾取的音频进行降噪处理(ANC)、回声消除处理(AEC)和声音反馈抑制处理(AFC), 再经过混音之后输入到录播系统(兼容第三方录播设备),将阵列麦克风检测到的声源定位信息传送到云台摄像机可实现发言学生的自动视频跟踪, 同时将老师的声音单独输出至扩声系统进行现场扩声,形成理想的教学录播及扩声系统解决方案。 系统特色 应优质常态化教学录播而生 老师专用数字红外无线音频采集通道 内置阵列麦克风在5-8米半径范围内360°精准拾取学生声音 高性能DSP处理器对拾取音频进行噪声消除(ANC)、回声消除(AEC)和声音反馈抑制(AFC) 师生声音混音比例可调, 输出到录播系统, 完美实现互动教室音频录制 采用先进人工智能技术, 自动识别声音位置, 配合云台摄像机自动追踪发言学生 高品质还原课堂教学声音 老师专用音频采集通道可达广播级音质水平 信噪比高达85 dBA以上 学生麦克风可进行闪避设置, 确保双方麦克风均有声音输入时突显老师授课声音 杜绝射频辐射, 绿色又健康 数字红外音频传输与控制技术（dirATC), 超强抗干扰 扩声系统无射频辐射, 为师生健康护航 双色麦克风指示灯圈 双色麦克风指示灯圈用于显示阵列麦克风处于待机或使用状态 可分12段显示声音方向 系统高度集成, 外形小巧美观 阵列麦克风与数字红外无线扩声系统融为一体 外形小巧, 连线简单, 确保安装环境整洁美观 兼容第三方录播系统 定单信息 TES-5680M 互动录播教室音频系统接收器 TES-5680M…………………………………互动录播教室音频系统接收器（含数字红外接收器，内置阵列麦克风，内置高性能数字信号处理器，可实现ANC、AEC和AGC，支持基于声音定位的视频跟踪） TES-5680BX 互动录播教室音频系统控制盒 TES-5680BX…………………………………互动录播教室音频系统控制盒（可配2个无线麦克风，1路线路输入,1路线路输出+1路录音输出，支持数字音频输入/输出（micro USB口），内置音频功放，可连接4只音箱） TES-5681BX 互动录播教室音频系统控制盒 TES-5681BX…………………………………互动录播教室音频系统控制盒（可配2个无线麦克风，1路线路输入,1路线路输出+1路录音输出，支持数字音频输入/输出（micro USB口）） TES-5682 经济型录播教室音频系统 TES-5682……………………………………经济型录播教室音频系统（内置麦克风阵列，内置高性能数字信号处理器，可实现ANC和AGC，USB接口供电及数据传输）

XM/CPR780高级全自动电脑心肺复苏模拟人 （计算机控制/有线版）   XM/CPR780型计算机控制心肺复苏模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训，退出操作程序就可以进行其他日常操作，执行美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准。 一、主要特点： 1、本模型为成年男性整体人，采用热塑弹性体混合胶材料，肤质仿真度高。 2、解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动180度，有利于清除异物。 3、胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 4、可触及颈动脉搏动，死亡状态下，颈动脉搏动消失，颈动脉搏动与有效按压相关联。 5、心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 6、可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 7、瞳孔示教：死亡状态下，瞳孔散大，抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 8、模拟人和计算机之间通信方式：USB通信。 9、模拟人关节灵活，可进行搬运练习。   二、软件功能： 1、生命特征模拟：瞳孔变化及颈动脉的搏动。 2、模拟标准气道开放。 3、人工呼吸与胸外按压时：模拟心脏搏动显示、模拟心电图显示。 4、人工手位胸外按压时： ■ 动态条码指示灯显示按压深度； ■ 计数显示；详细记录按压正确和错误的次数，并区分错误的原因； ■ 语言提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正； ■ 实时操作波形图显示按压操作的过程； ■ 实时矩形图显示按压深度（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）。 5、人工口对口呼吸(吹气)时： ■ 动态条码指示灯显示吹气量大小； ■ 计数显示：详细记录人工呼吸正确和错误的次数，并区分错误的原因； ■ 语言提示：中文语音提示，详细提示人工呼吸错误的具体原因，以便训练者及时改正； ■ 实时操作波形图显示人工呼吸操作的过程； ■ 实时矩形图显示人工呼吸量大小（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）。 6、操作时间、CPR操作比例、CPR循环次数可单项设定； 7、操作方式：训练操作、模拟实战、标准考核。 8、语言设定：可进行语言提示设定及提示音量调节设定或关闭语言提示设定； 9、成绩单保存打印，可连接通用打印机对成绩单进行打印； 10、可进行多媒体教学，也可进行与投影仪、触摸屏等连接播放教学； 11、学员管理：可自由编辑学员名称及编号，用于存档； 12、检查瞳孔反应：死亡状态下，瞳孔散大；抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 13、检查颈动脉反应：用手触摸检查，死亡状态下，颈动脉无搏动；抢救成功后，颈动脉连续搏动。   三、标准配置： 1、心肺复苏全身人体模型：1台 2、手拉推式硬塑箱：1只 3、计算机：用户自配或选配 4、USB连接线：1条 5、电源适配器：1个 6、CPR安装操作软件：1套 7、复苏操作垫：1条 8、一次性呼吸面膜(50张/盒)：1盒 9、可换肺囊装置：4套 10、可换面皮：1张 11、操作指南光盘：1张 12、急救手册：1本 13、说明书：1册 14、保修卡合格证：1张

上海埃松气流控制技术有限公司是一家专业提供受控环境整体解决方案的全生命周期服务商，作为业界知名的技术导向型公司，埃松构建了“软硬一体化、产品+服务”生态体系，为各行业实验室、洁净室、医院病房、高等级厂房等受控环境提供技术咨询、规划设计、产品配置和智慧运维。 作为国家高新技术企业、上海市“专精特新”企业，埃松致力于“受控环境”和“智慧实验室”双领域科技的探索创新，针对环境控制、气流控制、科研建筑废气处理及实验室智慧运维等软硬件系统和产品，持之以恒地深耕研发，拥有多项产品专利和软件著作权。 自成立伊始，埃松坚持国产研发之路，同时与各大高校科研院所强强联手，搭建产学研用平台，以确保“技术和产品”的行业双领先地位。“埃松”硬件产品涵盖受控环境气流控制系列产品（文丘里阀/流量反馈型蝶阀/房间控制系统）、暴露控制设备（物联型/智能型通风柜等其他局部排风设备）、智能组合式废气处理设备、实验室热回收与空调设备、高等级受控环境及高腐蚀环境专用传感器、专用控制器与专用执行器，实验室家具系列产品等。“埃松”软件产品涵盖智慧实验室管理系统、实验室智慧微环境系统、实验室智慧运维系统、实验室智慧供气系统、实验室物联网管理平台、实验室BMS管理系统等。埃松智慧实验室运维系统充分结合物联网、大数据、云计算和5G通信，通过信息收集、数据存储、智慧计算和无线通信，连接实验室智能硬件终端，结合设备数据管理，环境系统控制，能源管理优化，高效智慧运维，为科研建筑信息化智慧化高效赋能。 埃松通过各区域办事处、本地化运维队伍、专业技术设计团队设立了覆盖全国的服务网络，为广大高校、科研院所、企事业单位提供规划设计产品运维全生命周期的服务体系。埃松秉持“精于技•专于业”的服务理念，坚持自主研发与创新之路，不断追求极致的产品和方案，运用专业、实践和创造力，为全球科研生产机构创建安全、舒适、节能、环保、智能的受控环境。   上海埃松气流控制技术有限公司 Shanghai Isong Airflow Control Technology Co., Ltd. 总部地址：上海市松江区中心路1158号5幢404室 电话：0086-21-67897038 售后服务热线：4009207038 传真：0086-21-67897039 邮箱：sales@isongcontrol.com 网址：www.isongcontrol.com

YXSPACE-SP1000采用TI公司的C2000系列DSP-F28xx作为核心控制器。研旭选择此款DSP，正是由于其被广泛应用与各类新能源产品当中。所以SP1000快速控制原型在满足控制需求的情况下，更能贴近实际产品，为开发者提供更为可靠的验证结果。

YXSPACE-SP2000采用TI公司的C2000系列DSP-F28xx作为核心控制器。研旭选择此款DSP，正是由于其被广泛应用与各类新能源产品当中。所以SP2000快速控制原型在满足控制需求的情况下，更能贴近实际产品，为开发者提供更为可靠的验证结果。SP2000作为SP1000的升级版本，除了在外设资源方面多于SP1000，更是在CPU处理能力上做了提升，为更加复杂的控制场合提供了保障。

YXSPACE-SP6000为DSP+FPGA架构，采用TI公司的C6000系列DSP作为核心控制器，多个FPGA作为辅助控制器。C6000系列DSP属于高端、综合DSP，常规经常应用于复杂工业控制或者图像处理领域。C6000系列DSP具高主频以及高浮点处理能力，高于常规C2000系列的近几十倍。适用于更加复杂的控制场合。 正是由于其处理能力强的特点，SP6000除RCP功能之外，还可以完成HIL仿真，即半实物仿真。可以将被控对象电路模型下载到SP6000中进行实时仿真，目前已完成测试的拓扑包括Boost、Buck、H桥、三相两电平全桥、隔离型DCDC以及PMSM等，其支持的最小仿真步长可以达到5us，完全可以满足验证性实验。

一、产品简介     语音技术作为人工智能发展较早、且率先商业化的重要分支，随着信息技术的发展，智能语音技术已经成为人们信息获取和沟通最便捷、最有效的手段。我公司开发的这款智能语音控制实训系统是将语音信号转变为机器能识别的文本或命令，实现人机智能交互的方式，可以让学生了解并掌握其原理及应用。 二、实验内容 智能语音控制窗帘实验； 智能语音遥控控制窗帘实验； 智能语音控制220V电源插座实验； 智能语音遥控控制220V电源插座实验； 智能语音控制LED灯实验； 智能语音遥控控制LED灯实验； 智能语音控制音乐播放器实验； 智能语音遥控控制音乐播放器实验； 智能语音控制电路可搭建设计实验； 三、平台配套文件资料   实验指导书1本；   

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