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红木小木琴
南京宇迪教学设备有限公司
2021-08-23
有道小图灵
有道精品课旗下编程学科化课程产品。创始团队汇集学界与业界权威，包括中科院软件所博导武延军、清华大学博导徐葳、NOIP金牌教练乖妈。面向7-18岁青少年，致力于打造体系完整、专业科学的计算机编程普及教育通过将编程作为一门学科进行学习与训练，从而真正培养孩子分析和解决问题的逻辑思维能力。
北京网易有道计算机系统有限公司
2021-02-01
小猿口算
小猿口算是一款能够帮助家长、老师减轻作业检查负担的学习工具类App，可通过拍照实现一秒检查小学作业，截止2019年12月，每日检查题目数超过2.5亿，用户数超过5000万，全面覆盖小学阶段数学、语文各种题型。
北京猿力教育科技有限公司
2021-02-01
一种低噪除杂型塑料粉碎装置
本实用新型公开了一种低噪除杂型塑料粉碎装置，包括箱体，所述箱体的右侧安装有机箱，所述机箱的顶部安装有电机，所述电机的底部安装有转轴，所述转轴的外壁套接有第一转轮，所述第一转轮的外壁套接有皮带，所述皮带的左侧设有第二转轮，所述第二转轮与皮带套接相连，所述第一转轮通过皮带与第二转轮活动相连，所述箱体的内壁安装有转杆。该低噪除杂型塑料粉碎装置，通过电机、转轴、第一转轮、第二转轮和转杆之间的配合，在第一切刀、第二切刀和第三切刀的作用下，电机为交流伺服电机，通过调节电流通过电机所产生功率的大小进而调节电机的转
安徽建筑大学
2021-01-12
人体姿态估计算法
北京体育大学沈燕飞科研团队使用人体姿态估计算法，对击剑比赛过程中两名选手的身体各环节和关节的运动进行的智能识别。工手动标记数据等方法，更为高效，可应用于海量体育视频数据的分析和未来的体育大数据的构建。
北京体育大学
2021-04-10
抗体药物设计平台算法
简介：
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。
我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。
优势：
1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍
2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率
3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1%
图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证
中国人民大学
2021-05-15
抗体药物设计平台算法
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势：1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。
已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-05-11
RNA修饰m6A去甲基酶FTO对多种RNA修饰底物的去甲基分子机理
FTO对人体发育至关重要，FTO酶活功能的紊乱会影响发育和多种疾病的发生，包括肥胖和癌症等。N6-甲基腺嘌呤（m6A）作为mRNA上含量最为丰富的甲基化修饰，是首个被报道的FTO去甲基酶活生理底物。之后陆续报道FTO生理底物还包括mRNA上5’帽端后的N6，2'-O-二甲基化腺嘌呤（cap m6Am），snRNA的m6A和m6Am，tRNA的N1-甲基腺嘌呤（m1A），除此之外还有体外活性底物单链DNA上的N6-甲基脱氧腺嘌呤（6mA）和N3-甲基胸腺嘧啶（3mT）与单链RNA上的N3-甲基尿嘧啶（m3U）。FTO如何识别众多的核酸修饰碱基，是否有催化选择性，如何结合多种RNA，FTO为什么对cap m6Am的活性高于单链RNA上的m6A，及FTO为什么对单链RNA或DNA上的m1A没有活性却对tRNA或茎环结构上的m1A有活性？回答这些FTO的酶催化分子机制有待于蛋白-核酸复合物晶体结构的解析。然而FTO蛋白与核酸底物结合力太弱，致使获得FTO蛋白-核酸复合物晶体结构一直是该领域的挑战和难点。
北京大学
2021-04-11