第二代促血小板生成素是采用重组技术将促血小板生成素模拟肽和长效载体蛋白人血清白蛋白连接形成融合蛋白，使它们互不影响各自的结构，而促血小板生成素模拟肽部分可维持正常的生物学活性，且肾脏对它的清除率降低，体内的半衰期延长。具有有自主知识产权，已获得国家发明专利授权 2 项，并成功进行 PCT 申请，已获欧盟专利授权 1 项，可申报治疗用生物制品注册分类 1 类新药。化疗、骨髓移植、白血病及恶性淋巴瘤等多种疾病均可诱导血小板减少症，严重者危及生命。尽管已上市多种药物可用于这一疾病的治疗，但是，目前临床上仍

产品详细介绍    中小学生成长档案信息管理系统是根据教育教学目标，有意识地将学生有关表现及其他佐证材料以信息化的方式管理起来， 通过智能地分析与解析，反映学生在学习与发展过程中的优势与不足，并通过学生的反思与改进， 家校互动激励学生取得更好发展，同时帮助学校应对第三方教育评价提供教育教学质量数据。     系统主要由“学籍管理”、“素质报告”、“选课系统”、“成长轨迹”、“家校互动”五个部分组成。“学籍管理”部分主要记录学生的基本信息，此功能模块将取代现有“中小学生学籍管理系统”，包含了现行学籍管理系统中所有功能，并提供和上级学籍管理系统的数据共享功能。此数据库也将作为家校互动模块中家长登录的帐号数据库。“素质报告”部分主要记录学生的综合素质发展及评定情况，数据来源于学生平时学业成绩、身心健康、综合评价等数据，并可生成打印素质报告单。“选课系统”部分主要记录学生校本课程选修情况及学分管理。“成长轨迹”部分主要记录学生兴趣、爱好、特长发展情况，教师通过此模块能方便地录入学生的兴趣、爱好、特长方面的数据，其中既可以输入每个学生的爱好、特长项目的内容，又可以上传学生获得的各种荣誉的证书扫描件及电子文档，还可以上传学生参加各级各类活动的图片及视频。“家校互动”部分主要记录家长与学校互动交流情况。  “中国学生成长动力档案库”七大模块： 第一模块【学生成长档案】 学校教师、学生注册为会员后才可登录。里面设有 “教师管理”：里面设有各年级组长、各班班主任、各班各科目教师等信息。 “学生管理”：里面设有学生基本信息、成绩情况、选修课成绩情况、各科老师评语、在校奖惩情况、德智体养劳成长轨迹、身心健康、综合素质评价等。 “学校报告”：学校每学期的教育质量、教学水平自评报告。 “选修课程”：各科教师发布选修课题，学生自选老师课堂。 “家校互动”：校内老师、学生、家长互动交流。 第二模块【家校互动】 “家校互动”：整合全国各地教育专家、教师、家长、学生互动，彰显全面素质教育大氛围，构建“全员、全方位、全过程、全环境”育人新格局的素质教育；是教育家长的大课堂，是家长、学校、社会共同教育学生的第二课堂。 “视频会议”：手机视频家长会、远程视频家访、视频课堂。 “问卷调查”：学校教育质量意见调查，老师教学水平意见调查，中国学生成长动力档案库读者意见调查。 第三模块【新闻公告】 “青少年活动”：汇集全国德、智、体、美、劳综合素质教育、视频教练、全国及国际竞赛活动信息。 “政策方针”：转载教育部、教育厅、教委、教育局相关文件。 “助力教育”：转载、发布各地教育专家论坛，助推教育健康发展。 “新闻资讯”：转载、发布各地学校有关教育新闻。 第四模块【学校介绍】 全国高校、中职技校、中小学校，链接院校网址，展现真实的校风校貌。 第五模块【网络教育】 学生自学（部编版教材同步课程名师讲课）、双师教学、家长教育、安全教育、感恩教育、教师内训、教育考试评测系统、学生综合素质管理评价系统等软件及远程网络视频的链接。 第六模块【中国教育人才档案】 免费发布：教职工招聘信息、教职工求职信息。 第七模块【档案库介绍】 “视频欣赏”：各地学校特色表演、娱乐活动等共享同呜。 “档案库PPT简介”：全面描述“中国学生成长动力档案库”。 请常关注我们的网站  www.zgxsczdldak.com  （中国学生成长动力档案库）

1．外观设计产品的名称：带图形用户界面的手机（岩土工程参数分析软件）。2．外观设计产品的 用途：本外观设计产品用于带图形用户界面的手机，视图中的手机的图形用户界面为一种用于显示岩土 工程参数分析计算过程的手机软件用户界面。3．外观设计的设计要点：在于手机屏幕中的图形用户界 面内容。4．指定一幅最能表明设计要点的图片或者照片：界面变化状态图 3。5．界面用途：―主视图‖ 为软件开启初始状态主界面；―界面变化状态图 1-6‖分别为软件开启后触控界面

成果介绍针对采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法，可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法；(2)在观测过程中模型参数可实时更新，算法满足李雅普诺夫方程，估计计算时可保证收敛；(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度，且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集数据，μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明，系统信号采集精度良好，性能实现成功；(5)采用OCV法对Ah法进行纠正，获得新的综合SOC估算值，针对性地设计了初值确定方法，得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC；(6)为考虑电池工作过程中的产热，对传统的SOC估算方法，引入温度约束，建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统，并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠，所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构，可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。

与传统图片级分类标注方法相比，Visionome技术可多产生12倍标签，而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术，团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统，可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平，在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像，即能一次获得多个部位的全方位诊断，与传统的人工智能算法相比，Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告，真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱，成为一个接地气的“医生”。

谐波电能计量及其仪表用以定量描述电能生产、 传输、消费的全过程，广泛应用于包括光伏、风电、电动汽车、 充电站在内的新能源及传统电力系统。 项目主要功能包括：自适应迭代分解电压和电流信号得到 谐波与间谐波成分，计算其谐波含量；计量各个谐波/间谐波成 分的四象限电能计量参量；具有有功、无功能量脉冲输出，记 录参数设定、开盖检测以及电压不对称、过压、过流、超限等 事件，具有液晶循环显示功能，可通过 RS-48

研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，

本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法，为玻璃切割方案提供全局优化，实现原料利用率的最大化，在节约资源的同时提高产量。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题，它们有着众多的变种，例如：一维的背包问题，二维的矩形切割问题，三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛，相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法，为玻璃切割方案提供全局优化，实现原料利用率的最大化，在节约资源的同时提高产量。 对于玻璃切割问题约束复杂的特点，本软件有针对性的提出了一种局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成为可能，并且大大减少了程序运行时的内存开销。为了提高算法的效率，软件采用了贪心随机的基本搜索框架，并结合问题特点，将搜索过程分为多层嵌套进行，以提高搜索的灵活性和精确性。

本发明公开了一种评价降相关算法效果的方法，首先通过对原始协方差阵进行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，选择 L 矩阵作为规约基计算原始协方差阵的长度缺陷。其次，对原始协方差阵进行降相关，然后得 到降相关后的协方差阵，再对其进行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同样利用分解后的 LZ矩阵计算其长 度缺陷，计算方法简单且顾及了矩阵维数。最后，降相关前的长度缺陷和降相关后的长度缺陷进行做差，得 到的数值越大，表明降相关效果越好。该方法可以有效的评价降相关效果，同时长度缺陷考虑了协方差阵的 维数问题，且计算简单，克服了耗时等问题。从而有效的提高了评价方法的稳定性和实时性。 

本发明实施例提供一种基于客流量的列车运行图生成方法。所述方法包括：获取原始客流量数据；所述原始客流量数据包括至少两个预测周期的客流量数据；根据当前预测周期的前一个预测周期的第一客流量数据、以及预设的平衡指数平滑模型，对所述第一客流量数据进行平滑处理，得到所述当前预测周期的第二客流量数据；根据预设滤波模型，对所述第二客流量数据进行滤波处理，得到所述当前预测周期的最优估计值；根据预设约束条件以及所述预测周期的最优估计值，生成列车运行图。本发明实施例解决了现有技术中，运行图时刻表编制的复杂度与效率，导致编图效率低以及编图质量差的问题。