集数据预处理、模型训练、预测、评估为一体的一站式大数据智能分析挖掘平台，提供丰富的大数据教学资源，交互式图形接口及高质量的算法库，满足高校在大数据分析教学、实验、科研等典型场景的应用。

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

中国科大阳丽华副教授课题组首度发现，当把表面带负电荷的纳米球与细菌混合在一起时，纳米球会选择性吸附到球菌表面、却不吸附到杆菌表面，而且这种基于细菌形貌选择的识别机制受熵增驱动、且普适于组成和表面化学不同的多种纳米球。基于这种物理识别机制、以及ROS极度有限的有效活性半径（不足200 nm）（图1上），研究人员猜想如果纳米球具有光动力效应，那么就可能在光照下高效清除球菌、却不干扰杆菌（图1中和底）。这一猜想得到了采用不同光动力纳米球和多种细菌所做抗菌实验的证实。相关研究成果发表在期刊The Journal of Physical Chemistry Letters 上。

通过对NMDA患者及健康南方汉族人群进行HLA基因分型，研究发现HLA_DRB1*16:02等位基因和抗NMDAR脑炎相关。另外，除了增加疾病易感性外，HLA_DRB1*16:02等位基因和该疾病针对治疗反应相关，表现为携带该等位基因患者对治疗反应较差。最后，利用生物信息技术分析发现，NMDAR的NR1亚单位上的抗原表位能够与HLA II类DRB1*16:02分子紧密结合，显示它可能是导致疾病的T细胞抗原表位。

生物反馈是医学、电子学、计算机技术、生物控制论以及近代心理学、精神生理学相互渗透而形成的一种新型的行为医学治疗技术。基于该技术，近年来南京大学生物医学电子工程研究所成功研制了以下生物反馈仪：脑功能生物反馈仪 与传统的药物疗法相比，脑电生物反馈疗法更能充分调动受训者的内在潜力，使受训者积极参与治疗。此项技术可用于神经精神疾病的治疗，如癫痫、注意力障碍多动综合症(ADHD)、学习障碍、睡眠障碍等症。 自主神经功能仪 自主神经功能仪构思新颖，为国内

光热疗法（PTT）已成为癌症治疗的重要研究方向，然而目前传统的PTT面临诸多局限，比如无机/有机光热剂（photothermal agents, PTA）合成复杂、激光功率密度依赖较高、高温PTT易造成正常组织损伤等副作用。因此，开发新型光热剂介导的低温（43℃）PTT策略具有重要意义。在本项工作中，课题组合理地设计出一种基于光诱导非绝热衰退（PI

研究结果揭示，2019年的地震序列属于沿加州东部剪切带历史群震的一部分。该群震自1872年始，可能与暂时升高的地壳应变率有关。就2019年地震序列而言，该群震至少发生在五个断层上，其中，7月4日的6.4级地震始于一个西北向的右旋走滑断层，然后跳跃到与之共轭的东北向左旋走滑断层并破裂至地表。7月6日的7.1级地震则发生在三个走向角变化的西北向断层（F