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ClassIn 大数据分析平台
1、自动采集老师教学,学生学习数据,每节课提供44项以上教学数据记录 2、自动推送教师教学报告、学生学习报告、生成学校课程运行报告 3、可视化教学数据驾驶舱:满足校级,院级,老师,学生多维度的数据展示 4、实现教学过程从定性分析向定量分析的转变 5、提升学校对教学质量的精确评价和精准控制 6、促进教学模式的提升,让学校教学管理更科学化
北京翼鸥教育科技有限公司 2021-12-08
智慧校园数据中台
目前的高校,数据中心建设存在的大量的问题,难以满足高校在决策、管理、服务、流程优化、业务创新等多方面的要求。为此,急需进行全面的数据治理。通过数据治理可重复的迭代过程,螺旋式上升模型,实现数据资产的不断沉淀、积累和质量的持续提升。 高校数据中台的建设遵循技术与管理的相结合,贯穿在数据管理的过程中。建立科学有效的数据中台体系,对学校各业务系统和数据中心的数据质量实施全程、全域和全员的管理。将数据质量管理以制度化、规范化的方式落实到数据采集、存储、清洗、生成、转化、传递和使用的各个过程环节之中。 方案优势: 1. 多元化的数据管理,真正实现数据全生命周期管理 通过数据中台及数据治理,定位核心数据,将信息数据通过标准化采集、自动化清洗、共享化整合入库等操作最终实现信息标准管理、元数据管理、主数据管理、历史数据管理、数据资源管理、数据安全管理等多元化数据管理场景,真正实现数据全生命周期管理。 2. 高自由度组合,打破固有局限 以信息化建设为基础,通过数据中台体系,对于信息标准、元数据、公共数据、数据交换、数据质量检测进行统一规划管理,同时所有产品功能模块可独立或按需组合,支持多种自定义模式,突破原有的固定局限,满足用户不同的数据中心建设需求。 3. 数据监控运维一览,实现可持续数据治理 通过统一监控与运维平台,实现主动监控、集中管理的方式,满足对于数据标准、数据采集、数据质量检测、数据内容等可视化监控与一站式管理,降低了人工运维成本,实现运维水平和可持续维护能力的效果。
新开普电子股份有限公司 2022-06-30
大数据综合展示智慧墙
智慧墙通过挖掘分析图书馆服务应用数据实现可视化输出,能够实时展示图书馆动态信息数据,形成高价值信息网,将图书馆的信息数据第一时间展示在公众面前,实时进行互动,使阅读变得社交化,提高图书馆社会效益。
广州图创计算机软件开发有限公司 2021-01-22
爱学堂教学大数据平台
爱学堂教学大数据展示平台是专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统,致力于对学校教学中互动数据、学生行为数据、教学数据的科学分析,用数据让校方把控教改方向,让教师科学制定教学方案,让学生精准认知自我。
安徽爱学堂教育科技有限公司 2021-02-01
教育云数据解决方案
教育云数据中心解决方案,奠定教育数字化转型基石,资源整合与共享是教育信息化建设的重要课题,而教育数据中心是实现共享,弥合数字鸿沟的重要基础设施。 华为教育云数据中心解决方案,依托领先的服务器、模块化数据中心基础设施,统一管理软件以及可靠的业务连续性保障机制,打造敏捷高效、安全可靠、绿色节能的数据中心。 华为FusionCloud虚拟化技术,提供资源池化、全栈云服务能力,为教育客户提供融合资源池、托管云、混合云等场景下的解决方案,助力教育信息化迈向云时代。华为领先的模块化数据中心基础设施采用模块化架构,UPS效率高达97%,“泊位”建设模式快捷复制扩容,节省初期投资,省50%交付工期。 1.敏捷部署:资源灵活分配,教育业务分钟级上线 2.高效管理:统一管理多校区数据中心,效率10倍提升 3.节省投资:基于OpenStack架构,异构兼容多厂家设备
华为技术有限公司 2022-08-31
大数据实验室
建设专业的大数据实践教学平台,提供多样的实践教学环境和算力支持。 提高大数据专业建设水平,丰富大数据教学资源和提高专业能力。 链接产业,转化和对接企业级大数据项目案例、数据集并做到及时更新。 提供师资工程能力,提供充足的大数据专业师资和技术支持服务。
青软创新科技集团股份有限公司 2022-07-06
羊草水孔蛋白及其编码基因与应用
羊草水孔蛋白及其编码基因与应用,目前对于羊草的研究仅限于人畜的食用及成份分析等方面,而将其作为耐旱植物对其分子生物学方面的研究还少见报道.羊草水孔蛋白,是具有以下氨基酸序列的蛋白质:(1)序列表中的SEQ IDNo:1;(2)序列表中SEQ ID No:1的氨基酸序列经过一个或几个氨基酸残基的取代,缺失或添加,且与SEQ ID No:1蛋白质序列具有相同活性的,由SEQ IDNo:1衍生的蛋白质.将本发明的水孔蛋白的编码基因转入其它植物,可增强转基因植物的抗旱能力.本发明应用于植物基因工程领域.
哈尔滨师范大学 2021-05-04
高品质胶原蛋白的提取及成果转化
胶原蛋白是人体含量最多的蛋白质,主要存在于人体的血管、皮肤、跟腱、韧带、软骨和骨组织中。胶原中含有 21 种氨基酸,主要为甘氨酸、脯氨酸、羟脯氨酸组成。氨基酸或成多肽链,三个多肽链形成三螺旋结构,进而形成胶原纤维。 江南大学药学院药剂学与药剂材料学研究室,致力于研究高纯度及无免疫原的胶原蛋白的提取方法,并开发其在医药和医美产品中的应用。本团队长期与无锡贝迪生物科技股份有限公司产学研合作,已将科研成果转化为三类产品,分别为胶原贴敷料,医用胶原复配型凝胶敷料以及医用胶原蛋白海绵,并都获得了医 疗器械注册证编号。双方于 2017 年 5 月起在江南大学协同创新中心成立联合研发实验室,着手胶原蛋白类相关医疗器械的开发。
江南大学 2021-04-13
谷氨酸棒杆菌医药蛋白表达体系
谷氨酸棒杆菌(Corynebacterium glutamicum)被广泛用于食品工业生产,是一种安全性很高的工业菌株;具有包括 Sec 和 Tat 分泌途径在内完善的蛋白分泌系统;没有类似于大肠杆菌(E. coli)所带来的内毒素和宿主细胞蛋白污染等问题。这些显著优点使它成为一种有吸引力的外源蛋白表达生产用的底盘细胞。目前国内生物医药领域主要依赖于 E.coli 表达体系生产医药蛋白,原创性外源蛋白表达体系的缺失,在知识产权方面将制约到我国生物医药产业的发展。该项成果有望为我国生物医药产业提供一个具有自主知识 产权的谷氨酸棒杆菌安全高效外源蛋白表达体系。
江南大学 2021-04-13
蛋白非经典分泌过程关键步骤成果
日前,清华大学生命学院葛亮课题组在《细胞》(Cell)期刊上在线发表题为“蛋白跨膜转运调节非经典蛋白分泌”(A translocation pathway for vesicle-mediated unconventional protein secretion)的研究论文,首次报道了非经典分泌过程中的蛋白跨膜转位机制。蛋白质的分泌是细胞间信息传递的重要方式。分泌蛋白通常具有N端信号肽序列以指导新生多肽链进入内质网(endoplasmic reticulum,ER)被加工、修饰,之后被运输到高尔基体(Golgi apparatus)经过进一步的加工,最终抵达细胞质膜并被释放到细胞外,这一过程被称为经典分泌途径。近年来的研究发现,许多分泌蛋白不具有典型的信号肽序列,其分泌不依赖于ER-Golgi途径,这类分泌途径被称为非经典分泌(unconventional protein secretion, UPS)途径。直接跨质膜转位(I型)与细胞内囊泡结构介导的分泌(III型)是最主要的两种UPS途径。III型UPS中,蛋白首先进入一个囊泡载体(例如autophagosome, endosome等),然后通过膜泡运输系统被运送到细胞外。由于这类蛋白缺少信号肽,一个需要解决的关键问题就是这类UPS蛋白是如何进入囊泡载体中的。 图1. TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径工作模型在这项研究中,研究人员鉴定出一个膜蛋白TMED10可能形成一个蛋白通道介导UPS蛋白进入囊泡结构。细胞实验发现,TMED10能够调控大量非经典分泌蛋白的分泌,包括炎症因子IL-1家族成员,galectin1和galectin3,以及小分子伴侣蛋白HSP5B。CLP诱导的败血性休克(Cecal Ligation and Puncture (CLP)-induced septic shock)小鼠模型中,TMED10髓系敲除的小鼠分泌更少的IL-1β, 进而导致更低的炎症反应与更高的存活率。进一步的研究发现,TMED10的C末端区域与分泌蛋白的一个motif的相互作用对蛋白的选择性转运与分泌非常重要。体外脂质体实验证明,TMED10直接介导UPS蛋白进入脂质体,并且这一过程依赖于蛋白质的去折叠。在细胞中,TMED10定位于ERGIC(ER-Golgi intermediate compartment)并且能够指导分泌蛋白进入这一膜性细胞器中。此外,研究还发现货物蛋白与TMED10的结合会诱导TMED10寡聚化形成蛋白通道从而介导蛋白的转位。基于这些实验数据与之前的研究成果(Zhang et al., 2015),作者提出如图所示的TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径(TMED10-channeled UPS , THU)工作模型(图1)。UPS蛋白在胞质分子伴侣HSP90A的帮助下去折叠并被运送到ERGIC,结合TMED10诱导其发生寡聚化形成蛋白通道,在腔内分子伴侣HSP90B1的帮助下转位进入ERGIC,之后可能通过ERGIC形成运输小泡,直接运送到细胞质膜,或进入分泌型自噬体或分泌型自噬溶酶体/MVB,分泌型自噬体又可以直接和质膜融合或首先与溶酶体融合,最终将蛋白释放到细胞外。生命学院研究员葛亮为本文的通讯作者,实验室张敏老师与生命学院博士生刘磊为本文共同第一作者。本研究受到基金委和科技部的经费资助。文章链接:https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.03.031
清华大学 2021-04-11
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