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

1 成果简介发音质量评价（ Pronunciation Scoring）是使机器自动评价目标语言语音的发音质量，它可广泛用于口语教学和口语考试系统。 2003 年清华大学出版社推出的《新时代交互英语》丛书和教学软件采用了本课题组研发的口语发音质量评分技术，该产品曾获得第五届国家级教学成果一等奖，目前已有多家高校使用该系统进行英语口语教学，这也是国内第一个得到实际应用的自动英语口语教学评测系统。如图 1 所示。  图 1 《新时代交互英语》的演示界面 2005 年 7 月北京市科技计划研发攻关计划正式设立了项目“嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统的研发”，本课题组承担了该项目研发工作，与德国英飞凌公司合作，开发了具有世界先进水平的具有双核结构的嵌入式语音处理专用芯片，并以此芯片为核心完成该课题的硬件平台，在此基础上完成的嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统通过了国家广播电视产品质量监督检验中心的检验。在项目结题验收中，专家组一致认为： A）该课题研发嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统具有自主知识产权，能够有效地、互动地协助外语学习者的口语学习； B）创新成果“式发音评价及语音识别技术”当前世界先进、国内领先水平。 2008 年 3 月，教育部“大学英语四、六级网络考试系统研发与服务体系建设”项目启动了自动口语发音评测的预研计划，目标是在大学英语四、六级网络考试（机考）中实现自动发音质量评测，本课题组是该计划唯一的发音评测技术提供方。 2008 年，本课题组与教育部中央教育科学研究所联合承担了中国教育学会教育实验研究分会“十一五”规划课题—“英汉口语教学评测信息系统智能化的实验研究”，探索口语发音评价技术对口语教学和评测方式和方法的影响，探索更为公正、客观的口语能力评价标准。2 应用说明清华大学自 2003 年以来，一直专注于口语发音质量评价技术，积累了丰富的经验，在限定内容的发音质量评价领域取得了丰硕的成果，已开始从实验室走向产业化，解决面向大规模的产业应用的关键问题，如环境噪声和通道差异对评测性能的影响、学习者的口音问题、评测技术与不同口语考核目标的关系、不限定内容的发音质量评价方法等。利用四、六级口语测试累积的海量数据，探索以上问题的理论根源，提出新的口语发音质量评价方法，形成口语评价的主客观标准，推进口语教学/评测方法迈上一个新的台阶。 总结该技术的主要特点如下：支持英语、汉语等国际上应用最为广泛的语种；发音质量评价性能好，大规模数据实验（ 5000 人测试）表明该技术与主观评价的相关性达到了 0.8，已逼近主观评价之间的相关性（ 0.85）；支持小学、中学、大学以及社会培训等不同层次的口语教学与评测；对环境噪声和通道差异具有很好的鲁棒性，可用于不同的环境和系统；程序可根据应用目标进行裁剪，既可移植到学习机、手机等嵌入式平台，又可用于个人计算机、网络服务器等。该项技术已经获得大学英语四、六级考委会、清华大学出版社、北京市科委的实际使用认可，具备了大规模产业化应用的条件。3 应用范围该项技术适用于英语、汉语的口语评测系统，英语、汉语的口语培训软件和系统，英语、汉语的口语教学辅助系统，可在嵌入式、个人计算机和网络平台上实现。4 合作方式投、融资或技术许可。

教学质量监测与评价系统是集“教、学、管、测、评、存、用”于一体的中小学智慧教育管理与监控评价系统。系统主要基于网络阅卷系统、小测评卷管理系统、智慧课堂得出的基础数据，生成各种统计数据，让用户简单科学地完成考试质量分析、教学质量跟踪、试题质量分析、教学质量评估、高考分析等，从而解决教育信息隐形化、决策粗放化、资源缺失等难题，提高教学质量与综合竞争力。

自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。

自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。

1. 痛点问题 高分子材料在国民经济和社会发展的各个领域都得到了广泛的应用。随着越来越多的高性能、高功能性高分子新材料不断涌现，以及在双碳背景下高分子材料的降解回收受到越来越多的关注，都使得寿命可控的高性能材料成为重大需求，同时对材料的老化评价和准确的寿命预测手段有强烈需求。 目前的老化评价方法主要有两种：室外自然老化和实验室加速老化，定期取样测试材料的性能变化。室外自然老化评价结果反映实际使用情况，但周期长达几个月到几年，且受气候条件的影响不可重复。实验室加速老化的周期有所缩短，但通常也需几千小时以上，且由于加速老化设备不能完全模拟实际使用条件，导致评价结果常常与实际使用情况不符。 综上，自然老化的评价周期过长，而加速老化评价不仅评价周期仍然较长，而且结果又常常存疑，严重阻碍了新材料投入应用的进程。 2. 解决方案 针对以上痛点问题，本项成果提出了全新思路，即通过对高分子材料老化早期产生的痕量气相降解产物的高灵敏度检测，来实现对老化的快速评价。并基于此开发了高分子材料老化快速评价系统，可以实现在光照、温度、湿度、氧气等模拟气候条件下老化的快速评价。该系统具有如下特点： 将评价周期从几个月~几年缩短为几个小时，极大地提高了材料评价的效率，对新材料的研发和应用将起到极大的促进作用。 可以实现多种老化环境因素（光/热/氧/湿）的单独应用或耦合应用，可以适应不同老化条件的评价需求。 样品用量少，mg~g级，对用量极小的功能性新材料（如电子器件中的功能膜等）的稳定性评价具有突出的优点。 合作需求 目前本项目的技术成熟，希望与企业合作，开展如下工作： 1）进行产品的集成和外观设计、针对不同细分应用领域进行系列产品开发，不断开拓市场。 2）承接实验室后续的开发成果，进行产品的升级开发。 3）第三方检测：建立第三方检测平台，对全社会提供老化评价服务。 希望合作企业具有仪器设备的研发和生产能力。所需资金约800-1000万元，产品开发实验室约150-200m2。

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。

产品详细介绍         U伴慧教学评价解决方案，覆盖了课前-课中-课后教学全过程产生的所有教学数据，通过系统数据分析，提供个人、班级、校级/区域等评价数据报告，为个性化学习、精准化教学、科学管理决策提供有效依据。         学生个人数据报告：让家长和教师轻松掌握学生学习过程情况，包含认知程度、情感表现、技能表现等维度。为学生个性化学习提供依据。         班级数据报告：让授课老师和班主任全面科学掌握班级学生的学习情况，为高效精准教学提供依据。         校级/区域数据报告：让校长和教育管理者全面了解所管辖校/区的教学情况，包含教师“教”的情况和学生“学”的情况。为管理者科学管理决策提供依据。

麦可思教学质量管理平台将专业数据挖掘技术与先进信息化手段结合，为管理部门提高效能，充分发挥教评数据价值，为高校诊断教师教学问题，支撑教师教学考核，指导教师教学进步，让教评数据既能作为学校内部管理抓手，又能支撑外部评估考核。