Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求  

数据资源中心主要用于维护系统分析所用的数据源、构建数据模型、新建视图，并进行数据权限分配与管理。师生可以根据实验和实训需求，自定义新的数据源，作为学生实验练习的数据。同时也满足教师科研项目需求，对接各类科研数据。支持数据按人员、按类型进行分类，确保满足不同数据的精准使用要求，也保证教学与科研的顺畅进行。1、 数据管理数据源管理支持多种类型数据源添加、API数据接口配置；数据模型支持同一数据源下的数据分类管理、元数据管理和维护、数据抽取加速、数据权限设置等功能；模型授权支持将数据模型按照组织机构、角色、组的方式授权给设计用户；总体上来说，数据管理实现各类科研数据的统一接入、管理与权限的按需分配。2、开放数据超市数据超市提供了30多个维度、700多个二级类目、上万个业务标签的全维度业务数据画像，数据总量超过500亿，存储总量超过100T，日均增长超过500万条,为企业采购风控、销售客户评估、AI精准获客、精准招商、投融资、高校科研机构、政府事业单位及各类专业人员提供了企业活力指数评估和全息数据画像，从微观、中观、宏观多方面提供了各类企业数据分析报告、行业趋势报告和相关指数。同时基于国家电网创新应用开发平台、中广核新能源数据价值创新联合体等行业组织，可以精准提供电力、新能源等产业的真实业务数据，为高校相关课题研究提供数据支撑。

吉星实训移动数据采集推车，用于职业院校、高校实训室，从不同角度展现实训过程，内置操作系统，触屏即可完成拍照、录制、回看等操作，HDMI直连电视，一体化灵活设计，满足不同实训场景的移动需求，解决移动实训中围观教学以及推车场景应用单一的问题。 在教学过程中，利用实训移动数据采集推车，解决移动实训围观展示、实训录制、微课编辑难的问题，提高学校进行实训课程授课的效率与便捷性。

吉星跨时代实训移动数据采集终端，用于职业院校、高校实训室，双角度高清展示，触摸控制，内置专用操作系统，HDMI直连电视，单双屏切换，放大微距细节画面拍摄精细操作过程，解决精细操作中围观教学和微课录制的难题。 在教学过程中，利用实训移动数据终端，解决精细操作课程细节展示、实训录制、后期编辑难的问题，提高学校进行精细操作实训课程授课的效率与便捷性。

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

本发明公开了一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法，该方法能够让用户自定义需要扩展的路网区域，并快速地将用户需要扩展的路网范围连接到原有网络中，同时保留了原路网的数据信息，最终得到利用OSM数据进行扩展后的路网数据文件。在实际工作中，用户会遇到需要在已有路网基础上扩大研究范围的情况，本发明由用户自定义选择需要扩展的路网范围，自动从OSM数据中提取扩展路网信息后与已有路网数据进行合并，保留了原有用户已经维护好的路网信息，节省了人工逐条添加路段和对扩展后路网进行重复校核的人力和时间成本，同时提高了扩展路网的准确性。

本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并

本项目针对上述问题，从分子、细胞和个体水平三个层面上研究人端粒酶逆转录酶(hTERT)生物学行为及相关技术的临床应用，旨在提高儿童肿瘤疗效。 1、主要科技内容和技术特点： 1） 率先在国内外建立RT-PCR和实时定量RT-PCR检测hTERT法，该法简便、快速、经济、安全，适用于临床推广应用。该项技术已经应用于儿童恶性肿瘤诊断、监测和指导个体化治疗，提高了儿童肿瘤的诊疗水平。 2）首次在国内外研究体内造血干细胞hTERT的生物学行为，证明了hTERT与促红细胞生成素的关系，并系统研究了恶性肿瘤细胞hTERT的生物学行为， 探讨肿瘤细胞中Aurora A与hTERT及端粒酶表达的相关性，提出hTERT与细胞因子网络紊乱相互作用促进肿瘤发生和发展的新观点，为恶性肿瘤在分子水平上的监测和以hTERT为靶点的生物工程治疗提供了依据。 3） 在国内外首次阐明端粒酶重建对成纤维细胞迁移能力和生物节律的调控，把端粒酶、hTERT生物学行为和生物节律与肿瘤择时治疗有机结合，为肿瘤治疗提供了一条新路径。实践证明，在该理论指导下进行化疗，可明显提高肿瘤化疗效果，且毒副作用明显减少。

研究团队首次发现了自噬与泛素-蛋白酶体通路在肺缺血再灌注损伤中存在交互作用，为肺移植缺血再灌注肺损伤提供新的治疗策略；首次发现天然免疫在肺缺血再灌注损伤中的重要调控作用，为肺移植缺血再灌注肺损伤防治提供新的潜在治疗靶点。深入探索肺缺血再灌注损伤发生的分子机制，改良肺移植关键技术，围绕肺缺血再灌注损伤的防治、药物筛选，临床改良体外肺灌注技术及双体外膜肺氧合模式，在全国医院推广使用，显著提高肺移植手术的安全性和成功率。

2020年4月27日，我校华西医院胸部肿瘤科卢铀教授团队在Nature Medicine在线发表了题为“Safety and feasibility of CRISPR-edited T cells in patients with refractory non-small-cell lung cancer”的研究结果，报道了利用CRISPR-Cas9基因编辑技术在体外T细胞中编辑PD-1基因，经体外T细胞培养扩增，再输回非小细胞肺癌（NSCLC）受试者，首次证明了该疗法在NSCLC中的安全性和可行性。第一作者兼通讯作者为华西医院胸部肿瘤科卢铀教授，其他并列第一作者为胸部肿瘤科薛建新研究员、周晓娟主治医师，四川大学华西医院为第一作者单位。 2016年7月，《Nature》杂志率先报道卢铀教授团队计划开展首个CRISPR–Cas9基因编辑人体临床试验，并于2016年10月进行了首例受试者治疗。项目组严格按照临床研究方案计划，随访2年，截止时间为2020年1月31日。该临床试验完成12例三线及以上治疗失败的晚期肺癌患者的基因编辑细胞治疗，入组受试者安全性和耐受性良好，无3级及以上细胞治疗相关毒性发生和治疗相关性死亡。在入组的12例受试者中，中位无进展生存时间（PFS）为7.7周，中位生存时间(OS) 为42.6周。临床评价为疾病稳定（SD）2例中，一例受试者稳定时间近18个月。 该临床试验还重点研究CRISPR基因编辑对T细胞制品的脱靶效应，该团队分别利用二代测序技术（NGS）和全基因组测序技术（WGS）对细胞制品进行脱靶检测。结果显示这种CRISPR基因编辑导致的脱靶效应是低突变频率或不常见的。该临床研究是一项转化性I期临床试验，其成果的发表，为CRISPR基因编辑技术进一步向临床研究转化提供了重要依据。