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

本发明公开了一种分布式键值数据库系统，包括客户端和数据 服务器集群，客户端包括哈希模块、定位模块和转发模块，数据服务 器集群包括多个数据区间，每个数据区间包括一个主节点和多个从节 点，主节点包括第一读模块、写模块、第一恢复模块、第一日志模块、 第一决议模块和第一存储引擎模块，哈希模块用于接收从客户发来的 写请求，并根据写请求的键将该写请求定位到数据区间，每个写请求 都具有一个系统自动分配的编号,定位模块用于将写请求定

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

一 、鼎软天下TMS运输管理系统产品介绍 基于企业运输环节管理诉求，针对企业普遍面临的自有运力缺乏规范管理、外部运力竞价招标繁琐、外部运力难管控、运输质量难监控、运输费用居高不下、入园排队拥堵、运输跟单困难、财务对账繁琐等管理痛点，打造的一套融合云计算与物联网技术的TMS运输管理平台，提升企业运输智慧化水平及财务精细化程度。鼎软天下TMS运输管理系统，可广泛应用于汽车制造、大宗能源、机械制造、管材生产、轮胎、商贸连锁等行业，为企业打造“数智可视物流运输一体化”管理体系，助力企业降本增效。   二、行业痛点   三、产品功能 （一）PC端功能 1、订单管理 订单导入 接口订单 新增订单 订单分配 生成运单 2、运输管理 新增运单 配载运输 车辆到达 中转外包 中转入库 到货回单 回单收回 运单签收 3、运输调整 运输调整申请 运输调整审核 4、财务结算 运费结算 代收款结算 司机结算 中转结算 5、统计报表 每日应收应付 发货流水统计 入库费用统计 出库费用统计 （二）客户端APP功能 注册登陆 我要下单 在线支付 我的历史订单查询 我的个人中心 （三）司机端APP功能 我要接单 在途跟踪 签收管理 我的历史任务查询 我的个人中心 （四）PDA功能模块 受理开单 装车管理 卸车管理 中转管理 签收管理 盘点查询     四、核心流程   五、产品架构图   六、系统优势 （1）有标准化产品功能，也可根据客户需求做定制化开发。 （2）可集成PDA、地磅等外部设备，实现各环节扫描确认； （3）可实现运费代收款预充值模式，降低财务管控风险； （4）建立清分体系，开单即可生成分成数据； （5）集成司机端app、客户端小程序等功能。   七、预期投资回报 (1)提高企业营收水平 基于企业战略规划,TMS信息系统可支撑企业对外发展运输业务,配合市场业务拓展的前提下,预计可为企业提升20%以上的营业收入; (2)降低企业运费成本 视企业具体情况,预计每年可为生成企业降低5%-30%不等的运输费用开支; (3)提升员工工作效率,减少人员数量,降低人员成本 大大降低企业调度岗、客服岗、运营岗、财务岗工作量,可为企业缩减至少2-5名工作人员,可为企业节省人员开支15-50万/年不等; (4)提高物流调度效率 物流调度效率至少提升30%,物流准时到达率提升30%-50%不等。 (5)提高财务核算效率 财务核算结账效率至少提升50%,财务数据准确性提高50%-80%不等; (6)提高装卸货效率 司机平均等待时长降低80%以上,装卸货效率提升50%以上; (7)提升客户满意度 提高作业效率及货物信息的可追溯性,实现货物运输过程的可视化管理,客户物流环节满意度100%提升; (8)提升数据统计准确性 日常统计数据效率提升100%以上,数据统计准确性100%提升。   八、部分合作案例（排名不分先后） 九、鼎软资质 鼎软天下是国家高新技术企业、双软认证企业 拥有80余项软件著作权 拥有60多项登记测试报告 拥有40多项软件产品 国际ISO9001质量管理体系 鼎软天下与山东师范大学、济南大学、山东交通学院等知名高校建立校企合作关系 获得中国物流软件知名品牌 获得中国供应链管理最佳实践案例 获得70周年山东物流行业风云人物奖 获得仓储现代化优秀工程奖 获得抗疫先进单位、抗疫爱心单位 为山东交运集团定制开发的“智慧物流平台”，被央视“新闻联播”节目作为信息化典型案例报道

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

水是维系生态系统健康的重要因子，具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能，在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作，对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策，在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中，水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目，投入逾百亿，旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络，加强水质监测能力，提升河湖管理水平，是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术（厦门）有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”，2017.9-2020.8，30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台，通过云端实时收集系统运行的过程数据，并进行统计分析，服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况，并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统（UE-MRTU），并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术（厦门）有限公司于2006年6月成立，专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商，提供膜系统的设计、制造、安装；以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用（如江苏某市政污水处理厂，福建某市政污水处理厂，外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目）。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件，可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程；家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统；集装式一体式应急超滤设备等，成功运用于各个领域的水处理项目；扩展水生态系统综合项目，包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权，在远程监控方面也获得了多项软件著作权。

本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。