北京特夫克科技开发有限公司创始人尹伟江先生于1997年开始从事图书馆管理软件开发和MARC编目研究。凭借在图书馆行业从业十多年的经验和对图书馆管理事业的热爱，以及2001年初期创业和图书管理软件开发的经验积累，于2006年整合创立了北京特夫克软件开发有限公司。是政认证的软件企业和高新技术企业，是国内最早专业从事现代化教育应用和图书数据加工、 图书防盗设备研发的生产厂商，是该领域技术和市场的倡导者和领先者。公司总部设在北京，研发总部设在北京中关村科技园区，实现了本土化的服务系统，在郑州、西安等地设有营销中心。并在全国20多个省市设有办事处或代表处。 公司以计算机应用软件开发、图书数据加工等为主。软件完全按照中国高校图工委的验收标准进行开发和升级。性价比和售后服务一流。拥有1949-2008年国家标准MARC数据，可以满足全国各地不同书商的数据加工任务，日累计处理量可达10万册。数据加工人员可以奔赴全国各地。到书商的书库，或书商最终用户图书馆，以书商的名义进行数据加工 北京特夫克生产的图书防盗设备完全符合国家标准，灵敏度高，易安装维护性价比好，该产品销往全国各地，并可根据书商的需求上门安装。所有产品一年包换，三年免费维护。 北京特夫克公司目前有员工135人，有专业化的研发队伍，研究生以上学历32人，他们熟悉J2EE开发平台，熟悉.NET和delphi等各种编程语言，熟悉Oracle，DB2，Windows，数据库以及软件测试经验，大型网站应用系统开发。公司还有专业的图书数据加工团队。专业图书加工人员80人，熟悉MARC编目（中国分类法第四版），数据加工，粘贴磁条，排架的工作。  

西安唐都科教仪器开发有限责任公司是西安市高新技术开发区内的高新技术企业，专业从事计算机、电子信息、自动化、测控仪器等专业领域的实验教学方法研究及实验教学仪器、测量与分析仪器等多种现代先进仪器设备的开发和生产。公司拥有多项产品专利及计算机软件著作权。二十五年来，我们一直引领着多种教学仪器设备的发展方向，在高校专业实验教学仪器、测量与分析仪器、视频图像处理仪器等领域中独树一帜。我们以先进的技术及开发理念、强大的产品功能、卓越的仪器性能、优异的产品质量和完善的服务体系，使我们在同行业中处于领先地位，是国内科教仪器行业的著名厂商和知名品牌，得到了广大高校用户的认可和偏爱。

菏泽圣邦仪器仪表开发有限公司成立于1975年，座落在驰名中外的牡丹之乡——山东省菏泽市内。 我公司是从事生产开发自动化仪表、流量仪表、分析仪器、节能设备、防爆产品、机械制造、化工等为主的企业。拥有雄厚的技术力量、国内外先进的检测设备和高科技检测手段，并实行全过程的质量管理。 我公司已通过ISO9001质量管理体系认证，产品质量可靠，品种齐全，畅销国内外。 多年来，我公司的产品以上乘的质量，先进的技术和完善的售后服务而赢得广大用户的信赖，公司科技人员本着大胆开拓，勇于进取、不断创新的精神，年年都有新的高科技产品开发并推向市场，以满足日益发展的需要，我公司奉行用户至上、质量第一的宗旨，产品实行三包，并跟踪服务。 我公司以严格的管理手段、合理的产品定位、可靠的技术力量和优良的售后服务，本着“以质为魂、以诚为本”的经营理念，竭诚欢迎广大用户来人、来电、来函洽谈选购。 我们的企业宗旨是：“以科技为先导，以创新为动力。以质量求生存，以信誉求发展。”

TMMO网络游戏开发课程，网络通信的实现是基于ETServer，ETCore作为网络通信核心，是由 ETServer框架 演变而来的，我们的课程项目前，后端都会引用ETCore模块。

 奥特拓展技术开发有限公司是国内较早集设计、生产、安装、培训、管理全程一体化专业拓展器材项目开发及场地设施设备提供商。是中国拓展器材训练技术应用产业的开拓者和领跑者，国内拥有设计、生产双资质的拓展设备提供商，致力于户外拓展器材训练场地规划设计；拓展设备训练器材生产；人工攀岩工程；青少年素质拓展教育基地建造；拓展设施训练心理研究及培训；旅游风景区和主题游乐园拓展器材项目深度开发。     奥特拓展的总部设在武汉，目前公司拥有占地6000平方米厂区，厂房建筑面积3200平方米，设备资产1300余万元，拥有生产所需的各类精良设备和齐全的检验仪器。奥特拓展随着企业的发展，员工人数不断增加，目前全厂职工人数已有108人，技术工人占全厂职工85%以上，设计人员10人，其他专业人员6人，其中高级工程师3人。奥特在为客户提供完善的拓展器材训练解决方案的同时，不断创新、开发新技术和新产品，随时满足客户所需。     奥特拓展在人才方面拥一整套从研发设计、实地勘测、定型生产加工和到现场安装施工培训一条龙服务的技术班底和施工培训人员。在产品科研和设计开发方面，公司还与武汉建工设计院、湖北工业大学、武汉园林景观设计院等多家大专院校和科研机构建立了稳定的合作关系。    

山东寿光巨能金玉米开发有限公司成立于1998年7月，是以农产品（玉米）深加工为主导，生产经营玉米淀粉、变性淀粉、氨基酸、淀粉糖、乳酸、聚乳酸、生物质热塑复合材料和生物质尼龙新材料的综合大型企业集团，公司于2007年9月27日在香港联交所挂牌上市，拥有寿光和临清两大生产基地，下设临清德能金玉米生物有限公司、寿光金远东变性淀粉有限公司和寿光金玉米生物科技有限公司三家子公司。现已形成年加工玉米360万吨、年产玉米淀粉260万吨、变性淀粉10万吨、赖氨酸30万吨、淀粉糖15万吨、D-乳酸1万吨、生物质热塑复合材料3万吨的生产规模。 公司是山东省农业产业化重点龙头企业、省级重合同守信用企业、省级企业技术中心、食品卫生A级企业、山东省AAA级标准化良好行为企业，公司先后通过了ISO9001质量管理体系认证、ISO22000食品安全管理体系认证、ISO14001环境管理体系认证、ISO45001职业健康与安全管理体系认证、IP非转基因认证、FAMI-QS欧洲饲料添加剂与预混合饲料质量安全体系认证、MUI-HALAL清真保证体系认证、ISO50001能源管理体系认证等，同时还是全省第一家获得食品级淀粉生产许可证的企业。2005年公司生产的“圣玉”牌玉米淀粉被评为“中国名牌产品”，赖氨酸连续多年被评为山东省名牌产品，产品质量处于国内行业前列。 经过不断的创新和发展，公司已在玉米淀粉、变性淀粉、淀粉糖、氨基酸、生物质新材料等生产领域积累了丰富的生产技术和管理经验，形成了一套具有金玉米特色的质量和成本控制管理体系，产品品质和品牌在国内同行业中居于前列。销售网络以山东为中心覆盖国内20多个省市，并出口韩国、日本、东南亚及欧美等20多个国家和地区。  公司于2006年设立了博士后科研工作站、同年被评定为市级企业技术中心。2014年被认定为“省级企业技术中心”。2015年被认定为“潍坊市工程研究中心”、“潍坊市重点实验室”。2017年被认定为“高新技术企业”。2018年与中国科学院天津工业生物技术研究所、寿光市人民政府签订了共建“生物基产业技术创新中心”协议，提高了生物基材料产业的自主创新能力；与中国科学院青岛生物能源与过程研究所、寿光市人民政府签订了共建“中科金玉米生物质高值化利用研发中心”协议。目前公司拥有一个国家标准实验室和世界一流的检测设备，并长期与国内外专家、科研机构和大学开展合作研究，具备较高的科技创新研发能力。        

山东世联环保科技开发有限公司坐落于全国著名的红色革命基地临沂市高新区，是一家专业服务于以水泥工业为主，以电力、矿山、冶金、化工等行业为辅的科技创新型企业。公司业务集节能环保工程设计、项目节能改造、工程施工、生产调试、设备维护以及相关工艺设备的研发制造和销售等为一体。作为一家旨在“推动低碳循环绿色发展，实现人与自然和谐共生”为目标的节能环保技术创新型企业，公司从筹建之始就立志以推进水泥行业的新旧动能转换，不断提升中国水泥行业技术水平为己任，并为此做了不懈努力。 公司与实力雄厚的临沂市博信机械有限公司广泛合作，先后开发了多项专利技术，广泛应用于建材水泥行业。公司负责人及主要成员拥有二十多年的生产实践和工艺设计经验，具有丰富的挖潜降耗及环保减排等领域的技术改造经验，可对现有各类新老建材生产线进行低投资技术升级改造，亦可应用于电力、矿山、冶金、化工等行业的生产线节能改造，能为企业有效解决各类生产疑难问题。公司技术力量雄厚，现有产品研发人员18名、专家2名，高级工程师6名，高级技师人员30名，经专业培训并能熟练掌握操作技能的技术工人220名。拥有各类主机设备120台（套），其中主要生产设备90台（套），大型、重型、高精度设备20台套。 公司科研人员一直紧跟世界水泥工业发展动向，从行业发展的战略角度大力开展技术创新和优化设计，特别是公司最新研发的“自适应聚振供能立式辊磨机”专利技术，达到国际领先水平，获得临沂市科技进步成果一等奖。该专利在环保节能技术创新、优化设计、投资效率方面取得了实质性的突破，能广泛适用于矿山、电力、冶金、化工、建材等行业，必将引发业界新一轮的节能降耗、低碳环保提升改造风暴。曲阜宇新、沂州水泥、鲁中水泥等多家大中型企业已先后利用该技术完成了升级改造，项目在水泥粉磨设备节能升级改造中达到了增产（30%以上）降耗（3%）、改造工期短、工程质量好、投资少、高效环保的效果，取得了极佳的经济和社会效益。 为加强新技术、新工艺、新装备的开发与应用，公司还与国内知名高校广泛开展产学研合作，科研人员针对行业需求，开展了大量基础研究、应用研究和技术开发项目，取得了一批具有自主知识产权的专利技术，公司研制开发并储备了大量的具有国际水准的新型技术、节能环保设备、自动化控制装备技术，促进了水泥行业技术装备水平不断提高和进步，大大缩小了中国水泥行业与世界发达国家先进水平的差距，为推动中国水泥工业可持续性发展做出了积极贡献。   

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：