北京外国语大学2022年图书馆中外文数据库采购项目招标项目的潜在投标人应在在中国通用招标网（https://www.china-tender.com.cn/）注册购买获取招标文件，并于2022年06月16日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明公开了一种利用ＴＣＧＡ数据库资源发现直肠癌相关ｍｉｃｒｏＲＮＡ分子标志物的方法及系统和应用。基于公共数据资源例如癌症基因组图谱ＴＣＧＡ数据库的直肠癌ｍｉＲＮＡ测序数据，合理运用开放性的大数据资源和多样的生物信息学分析手段，对ｍｉＲＮＡ表达数据进行分析处理，识别与直肠癌等复杂疾病相关的ｍｉＲＮＡ。包括：样本数据下载和整理；对ｍｉＲＮＡ表达数据的差异表达分析；将ｍｉＲＮＡ按照变化幅度排序；选定靶基因；对靶基因进行功能分析。本发明能解决不擅长整合现有网络资源、不熟悉ｍｉＲＮＡ相关的最常用数据库及前沿

面向客户的嵌入式系统应用要求，采用0.25um工艺，设计主频100MHz以上专用的嵌入式微处理器SoC芯片：32位嵌入式微处理器芯片——SEP3201、高性能32位嵌入式微处理器芯片——众志805、基于ARM内核的32位嵌入式微处理器芯片——Garfield2、Garfield3、Garfield4、Garfield5，如图所示。

5G通信技术、嵌入式软件开发、计算机技术等， 本科生、硕士研究生等全职聘用， 博士以上学历考虑兼职聘请为技术顾问等

本实用新型公开了一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统，包括下位机、上位机、无线数据传输模块；所述下位机主要包括无线传感器测量模块、GPS模块、嵌入式模块、人机交互模块、数据存储模块和电源模块；所述上位机包括PC机与智能移动设备。本实用新型通过使用无线传感器模块增加传感器与下位机的物理距离，增加装置的灵活性，实时获取电量数据；易于实现多节点电能质量的实时监测，大大降低了系统的成本，与计算机进行无线互联，同时将移动设备作为上位机接入，增加装置的便捷性，辅以计算机终端软件，不仅可以利用计算机终端的成熟硬件设备，还可以实现软件的高度复用；还可很容易提供高质量的Web服务，实现数据的网络共享化。

本发明公开了一种嵌入式微处理器非可克隆函数密钥认证系统， 包括嵌入式端、烧写设备端和 PC 端，嵌入式端包括 PUF 待分析数据 提取模块以及 IAP 模块，烧写设备端包括待烧写程序处理模块，PC 端 包括嵌入式认证程序生成模块、PUF 分析模块、数据库模块、散列数 据生成模块、以及帮助数据生成模块，PUF 待分析数据提取模块用于 多次提取 SRAM 中的初始上电数据，并将数据发送到 PUF 分析模块， PUF 分析

够快云库——高效、统一的文件管理平台！满足多种办公场景下的使用需求，实现非结构化数据的可采、可存、可管、可查、可用全生命周期管理，助力企业知识沉淀创新、业务赋能，提升办公效率。 够快云库拥有友好简洁的操作界面，将散乱的文件统一管理，打破数据孤岛，内部消息直接沟通。通过多种策略打造网银级数据安全，全程记录用户操作行为，记录无法删除，用户危险行为系统自动通知管理员，保护企业数据安全。提供丰富的API接口，打通企业ERP、EHR、PLM、CRM等业务系统，提供强大的文件中台管理能力，同时提供部署灵活、可扩展、高可靠性的新一代云架构服务方案。 够快云库正在为 100,000+ 企业和团队提供专业的文件管理系统解决方案，助力企业沉淀数字资产，赋能多行业客户数字化转型，深化数据驱动型组织运营变革。

分布式光伏数据分析的主要内容分为三大部分：动态数据分析、谐波分析和故障事件分析。对动态数据，软件可以设置电压、电流、角度、频率等额定值和越限门槛值，并可以绘制发生故障时刻前后若干秒的电压、电流、有功、无功曲线。谐波分析可以计算谐波电压总畸变率、奇次谐波电压含有率、偶次谐波电压含有率、谐波电流是否越限。故障事件分析可以把故障数据解读成便于阅读的故障文件。 创新点 对采集的动态电力数据可以形成完整的分析报告，并对故障事件形成完整的分析报告。 市场前景 电网运行的各种场景，都会产生海量数据。为了在这些数据里找到有效信息，需要有数据分析软件帮助用户实现。只要是电网运行中产生的数据，都能在该软件框架的基础上，实现数据分析相关功能。目前已经开展针对分布式光伏及电采暖数据进行分析，并可以形成完整故障报告。

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。