本发明实施例提供一种存储系统构建方法及装置，该存储系统具有节点可动态调整以及高容灾的特性，方案包括：确定存储系统节点参数；将信息节点以及校验节点按顺序编号；分别针对各校验节点中的每个校验节点，生成{0,1}随机向量；以及分别针对各校验节点中的每个校验节点，与信息节点建立编码关系，包括：确定出校验节点对应随机向量中值为1的各元素；确定出分别与值为1的各元素在该随机向量中所在位置对应的各信息节点；将对应的各信息节点依次进行异或运算，结果作为更新后的校验节点的数据。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

法律知识体系是多种逻辑的结合,并且法律的知识体系非常复杂。可以从法律法规自上下构建体系,也可以从法学概念的相关性去构建体系。然而专业领域的知识图谱的构建和百类知识的融合和构建不同,需要专家的指导和监督。近来,伴随着“智慧法院”的建设,司法知识图谱的构建时机也日臻成熟。本项目计划文书进行摘要,进而把涉案事实结构化,找到知识图谱中对应的实体概念,触发知识图谱里些推送知识,判断法律事件发生概率

独自拥有。

公司基于对宏观国家政策以及微观实验室行业的研究与思考，决心发展实验室行业，目标客户涵盖卫生医疗机构、科研机构、科技型企业等多种类型，坚持用前沿科技改变传统实验室行业，树立新的行业标杆，使产业升级，通过互联网+实验室，充分利用自己所学，志在打造为科学家减负的智慧实验室。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 华盛科技控股股份有限公司 企业法人 钱文鑫 注册时间 2005年5月16日 注册所在省市 安徽省滁州市天长市 组织机构代码 913411007749613000 经营范围 智慧实验室成套装备制造、销售；智能控制系统研发、实验室检测服务；净化空调设备通风系统、CIT节能控制系统研发设计；恒温恒湿系统、废水废气处理系统的研发、销售；建筑智能化设计与施工一体化，二级空气净化和实验室装饰装修工程、环保工程专业承包、建筑装饰装修工程专业承包、机电设备安装工程专业承包、城市亮化灯饰工程；医用高分子绷带、医用高分子夹板、一类、二类、三类医疗器械生产和销售(上述经营范围凭许可证在有效期内经营)；化验仪器、机电产品加工、制造和销售；安防系统产品销售；气体管路、新材料、电子产品、实验室机器人设备研发、计算机软件开发、云存储、云计算、视频网络技术工程承包；经营和代理各类商品及技术的进出口业务(国家禁止和限定进出口的商品和技术除外)。 企业地址 安徽省天长市天扬路666号 获投资情况 种子轮200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 钱文鑫 管理学院 2012/ 陈俊茹 经济学院 2020/ 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 阮俊华 创新创业学院 副院长 创新创业 蔡亮 计算机学院 博导/教授 区块链 史治国 信息电子工程学院 博导/教授 物联网 五、项目简介 华盛科技控股股份有限公司是科技型股份制公司，也是国家级高新技术企业，自成立以来专注智慧实验室成套装备的研发、生产、设计与施工一站式服务，研发了CIT智能控制系统等多个产品。现已完成五个版块的布局，拥有省级博士后工作站，国内实验室行业首个挂牌新三板的公司，国内首个实验室的产业园，国内首个以科学家服务的学者基金，国内第一个智慧共享实验室的省级研发中心，世界第一个以区块链为技术核心的科学家社交平台。 公司基于对宏观国家政策以及微观实验室行业的研究与思考，决心发展实验室行业，目标客户涵盖卫生医疗机构、科研机构、科技型企业等多种类型，坚持用前沿科技改变传统实验室行业，树立新的行业标杆，使产业升级，通过互联网+实验室，充分利用自己所学，志在打造为科学家减负的智慧实验室。 目前，公司已通过多项国家安全检测、国家认证，拥有各类发明专利和实用新型专利200余项，获得多项荣誉称号，并与多家高校和企事业单位签署了战略合作协议，市场前景广阔。此外，公司整体债务情况良好，在获利能力、偿债能力、营运能力上的指标均呈现优化态势；投资收益与风险分析也指出公司的战略布局与投资规划符合国家的号召与市场预期，投资回报相当可观。

β-葡聚糖酶是啤酒工业和饲料工业主要的酶制剂。目前该酶制剂主要存在 的问题是耐热性差和产酶水平不高的问题。本项目通过基因工程和蛋白质工程手段，从酶分子结构着手，构建耐热、酸性条件下活性高的β-葡聚糖酶。在不提高酶生产成本的前提下，酶的活性不低于 50000U/g，在酸性 55-80℃条件下孵育20 min，酶活性大于 80%。达到国外同类产品的水平，但价格仅是国外同类产品的三分之一，具有广阔的市场前景。 2、创新要点 （1）采用基因融合、蛋白质分子改造技术从本质上提高酶分子的耐热性和表达水平； （2）β-葡聚糖酶的耐热性在 80℃条件下处理 30 分钟，酶的残余活性大于90%，酶的活性活性不低于 5000U/g。 

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。

通过选种选配、合理搭配饲料营养、光控技术提高繁殖率和疫病控制等综 合配套技术建立水貂育种核心群，育种核心群水貂断奶时平均成活率达 5 只以 上，毛绒品质提高 20%以上。 

 针对在用汽油车的排放污染物减排， 汽车学院研究人员联合本地的汽车一类资