超模态行为洞察平台(NoldusHub®)是用于人类行为研究的全新一体化研究平台。该软件将从头到尾简化多模态研究，提供高质量的数据和对人类行为的洞察。
· 多站点同步，真正可拓展
· 强大且清晰的数据可视化，简洁易用的操作界面
· 安全的数据存储，方便且可控的平台
超模态使研究变得简单
如果想了解一个人的动机和情绪状态，超模态研究是前进的方向。但是组合多种类型的测量可能非常具有挑战性，尤其是当您使用多个必须校准和分别启动的采集工具时。
这正是我们开发超模态行为洞察平台 (NoldusHub®) 的原因。从设置到连接所有设备，再到以清晰的方式记录和可视化结果，NoldusHub让超模态的研究变得简单！整个过程从头到尾组织并简化到一个平台中，将为您节省大量的宝贵时间和精力。
实时状态监控
当您同时记录多个数据流时，您需要确保所有数据流都同步。得益于 NoldusHub 的状态监控，您可以实时监控所有连接设备的所有状态。
如果出现任何问题，您将在实验期间收到通知。出现问题会立即发出警告，不再需要结束实验后返回修改。这有助于您控制数据流并确保测量成功。
NoldusHub的核心
一个标准的 NoldusHub 解决方案包括 NoldusHub 的核心：一个参与者站和一个测试领导站。
NoldusHub 为您提供一个访问点、一个控制点以及所有行为反应和记录信号的可视化。通过基于浏览器的登录以安全的方式访问您的项目，而无需在测试负责人站上安装应用程序。
同时收集多人数据
在繁忙的实验室安排多项实验非常耗时，而且可能非常复杂。如果您希望可以通过一次实验从多个被试者那里收集数据来节省时间的话，您可以使用 NoldusHub来同时记录两个参与者的数据。
参与站连接到 NoldusHub 平台，并通过连接的硬件设备收集被试者的行为数据。NoldusHub 最多允许连接两个参与站。
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诺达思（北京）信息技术有限责任公司
北京市朝阳区广顺北大街33号院6号楼05层(04)507
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诺达思信息技术公司
诺达思信息技术公司创建于1989年，是专门开发销售行为学研究软件、系统集成和解决方案的专业公司，一直在世界行为学研究工具开发领域内处于领导地位。公司董事长卢卡斯∙诺达思先生是昆虫行为学家，动物行为学博士，荷兰技术创新科学院院士。他在研究黄蜂行为生态学时，开发了世界上第一个行为学研究软件，后来起名为行为观察记录分析系统（Noldus Observer ）。该软件问世后，立即引起了许多研究昆虫行为及其他行为学科人员的注意。这也激发了卢卡斯先生想创建一个公司专门开发行为学研究的软件和工具的想法，诺达思信息技术公司也应运而生。今天，诺达思信息技术公司已经成为世界顶尖级的行为分析系统供应商。
公司的产品
诺达思信息技术公司开发的第一个商业化的行为学研究软件，行为观察记录分析系统（Noldus Observer ）于1990年成功面市。其后该公司开发了一系列行为学研究软件，包括动物运动轨迹追踪系统(EthoVision®)，动物步态分析系统(CatWalk™)，面部表情分析系统(FaceReader™)，便携式行为观察记录分析系统（Pocket Observer），动物超声记录分析系统，（UltraVox™）, 社会互动性分析工具（MatMan™）, 行为型式分析系统（Theme™）等。2004年成功开发出鼠类行为家居环境观测箱(PhenoTyper®)，标志着该公司开始涉足地区行为研究硬件领域。经过多年的努力，诺达思信息技术公司已经从软件开发商成功演变为系统集成和解决方案的供应商具备供应全套大型行为观察实验室的实力。
公司的客户
诺达思信息技术公司的客户为：高等院校、科研院所，和企业研发组织。目前全球70多个国家的2000多家高校、科研机构和企业在使用我们的产品。
我们的产品被广泛应用到心理学、神经生物学、精神病学、药理学、毒理学、生理学、行为学、行为生态学、动物医学、昆虫学、人因工程学、可用性测试、工业工程学、体育运动行为学以及消费行为学等学科的研究工作。我们的客户名单中不乏世界著名学府，全球知名研究机构，和誉满全球的大型跨国企业。
公司的组织
诺达思信息技术公司是一家国际性公司，总部在荷兰瓦赫宁根市，在6个国家设有分公司、区域性销售办公室、代表处。美国、德国、法国、西班牙、匈牙利和中国的区域性销售办公室分别负责本国和临近地区的销售业务。
2011年成立的诺达思（北京）信息技术有限责任公司是负责中华区产品销售，市场开发，代理商支持和客户服务业务的分公司。它的成立将使我们更好的为中华区的客户服务。
诺达思信息技术公司拥有一支高素质的研发、销售和客户服务技术团队。公司现有员工100多名，其中90%以上的人员都有生物学或电子学的学士、硕士和博士学位，董事长为荷兰技术创新科学院院士。
公司的使命
诺达思信息技术公司的使命是为广大客户提供最好的行为学研究工具，提升客户研究工作的数据质量，实现资源利用的最优化和最大化 .
