PandaBI 是德拓自主研发的一站式数据分析与决策系统。 帮助客户快速搭建自己的大数据可视化分析平台，完成多数 据整合，建立统一数据口径，并提供灵活、易用、高效可视 化探索式分析能力，提升客户数据洞察能力，并将数据决策 快速覆盖各种应用场景，使客户成功转型为“数据驱动”的 智慧型应用。 PandaBI 为客户提供的核心价值在于用直观、多维、实时 的方式展示和分析数据，力足于提供简洁、实用操作体验， 全面激活内部数据。

Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求  

数据资源中心主要用于维护系统分析所用的数据源、构建数据模型、新建视图，并进行数据权限分配与管理。师生可以根据实验和实训需求，自定义新的数据源，作为学生实验练习的数据。同时也满足教师科研项目需求，对接各类科研数据。支持数据按人员、按类型进行分类，确保满足不同数据的精准使用要求，也保证教学与科研的顺畅进行。1、 数据管理数据源管理支持多种类型数据源添加、API数据接口配置；数据模型支持同一数据源下的数据分类管理、元数据管理和维护、数据抽取加速、数据权限设置等功能；模型授权支持将数据模型按照组织机构、角色、组的方式授权给设计用户；总体上来说，数据管理实现各类科研数据的统一接入、管理与权限的按需分配。2、开放数据超市数据超市提供了30多个维度、700多个二级类目、上万个业务标签的全维度业务数据画像，数据总量超过500亿，存储总量超过100T，日均增长超过500万条,为企业采购风控、销售客户评估、AI精准获客、精准招商、投融资、高校科研机构、政府事业单位及各类专业人员提供了企业活力指数评估和全息数据画像，从微观、中观、宏观多方面提供了各类企业数据分析报告、行业趋势报告和相关指数。同时基于国家电网创新应用开发平台、中广核新能源数据价值创新联合体等行业组织，可以精准提供电力、新能源等产业的真实业务数据，为高校相关课题研究提供数据支撑。

吉星实训移动数据采集推车，用于职业院校、高校实训室，从不同角度展现实训过程，内置操作系统，触屏即可完成拍照、录制、回看等操作，HDMI直连电视，一体化灵活设计，满足不同实训场景的移动需求，解决移动实训中围观教学以及推车场景应用单一的问题。 在教学过程中，利用实训移动数据采集推车，解决移动实训围观展示、实训录制、微课编辑难的问题，提高学校进行实训课程授课的效率与便捷性。

吉星跨时代实训移动数据采集终端，用于职业院校、高校实训室，双角度高清展示，触摸控制，内置专用操作系统，HDMI直连电视，单双屏切换，放大微距细节画面拍摄精细操作过程，解决精细操作中围观教学和微课录制的难题。 在教学过程中，利用实训移动数据终端，解决精细操作课程细节展示、实训录制、后期编辑难的问题，提高学校进行精细操作实训课程授课的效率与便捷性。

在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。

《美国国家科学院院刊》（ PNAS）在线发表了清华大学医学院生物医学工程系和清华-北大生命联合中心杜亚楠教授研究组题为“纤维化扩展中旁张力信号介导的肌成纤维细胞和纤维细胞通讯”(Matrix-transmitted paratensile signaling enables myofibroblast-fibroblast crosstalk in fibrosis expansion)的研究长文。该研究应用单细胞力学刺激和体外仿生模型结合数学模型计算，系统探究了基质材料介导的力学信号在细胞间通讯的时空作用模式、分子基础，及其在纤维化发展蔓延过程中的作用，为细胞间力学信号介导的成纤维细胞（FB）-肌成纤维细胞(MF)互作提供了直接证据，并将这种纤维化发展进程中基质纤维介导的新型细胞间通讯模式命名为 “旁张力信号”（Paratensile signaling）。组织器官在受到损伤之后，会发生损伤修复，诱发组织纤维化。如果没有有效的控制措施，慢性纤维化疾病会最终导致组织硬化，诱发器官衰竭。有研究表明，在现代社会死亡病例中有将近50%与组织器官的慢性纤维化相关，包括此次新冠肺炎，会伴有肺部纤维化，重症患者纤维化进一步蔓延可导致呼吸衰竭，肺部纤维化也是愈后后遗症的重要风险因素之一。成纤维细胞的持续激活是各类组织纤维化中的主要诱因，在组织器官受到损伤或病毒感染之后，组织内的成纤维细胞FB会受到“旁分泌因子”（paracrine factors），例如TGF-b，PDGF等诱导，激活分化成为肌成纤维细胞MF，并分泌大量的细胞因子及细胞外基质，造成更广泛的成纤维细胞激活和组织硬化，进而引起组织器官内纤维化区域蔓延。除了感知化学信号，部分研究显示体外细胞会导致细胞外基质生物化学及生物物理性质的改变，也有研究表明细胞能够感受细胞外基质的物理特性，比如硬度、粘弹性等并作出响应。2017年，杜亚楠课题组发表于《自然·材料》的研究发现，在肝脏纤维化早期，肝窦内皮细胞可通过胶原纤维束传递力学信号激活星型细胞，导致肝脏纤维化蔓延。但是到目前为止，纤维化进展过程中细胞外基质材料介导的细胞间力学通讯的模式是否保守，以及其在组织器官内的蔓延模式、相关分子机制尚不明确。图1 组织纤维化扩展中旁张力信号介导的细胞间机械通讯示意图旁张力信号包含三个过程，一、力学信号的产生；二、力学信号在细胞外基质传递；三、周围细胞接受力学信号刺激作出响应。此过程介导了纤维化区域在组织内的扩张蔓延。研究团队首先在单细胞和多细胞水平上，通过统计FB和MF细胞收缩力和互作结果，显示细胞间存在基于胶原纤维化介质的细胞间通讯。为了进一步证明细胞间的机械通讯行为，团队建立了基于原子力显微镜可通过胶原纤维对单细胞施加可控、细胞级别力刺激的研究平台，利用该平台尽可能去除旁分泌等化学信号对细胞造成的影响。团队研究了来源于不同组织（肝脏、心脏和皮肤）的成纤维细胞对于旁张力信号的响应模式，即旁张力信号作用机制的三个过程：力的产生-力学信号在细胞外基质传递-临近细胞感受力学信号作出响应；研究发现距离施力细胞70微米 之外的细胞能在1秒之内对旁张力信号作出响应，并且初步证明细胞表面胶原蛋白受体Integrin/DDR2和机械力敏感钙离子通道Pizeo1介导了细胞间力学信号向细胞内生物化学信号的转变。 基于实验现象，团队进一步建立了基于单纯旁张力的数学模拟计算方法（Fibroblast - Myofibroblast Populated Collagen Lattice model, FMPCL），利用该数学模型可重现体外实验结果，包括细胞力产生、胶原纤维束的聚集及旁张力信号介导的成纤维细胞的激活，同时可预测在单细胞、多细胞水平下细胞间作用距离对于细胞激活的程度。在细胞水平研究的基础上，进一步结合微加工技术、组织工程手段和报告基因系统，分别构建了可模拟纤维化蔓延界面的体外纤维化灶扩展（ fibrotic foci expansion）模型和可模拟心脏纤维化扩展的体外仿生模型，并结合数学仿真，发现在纤维化组织和正常组织交界面（border zone）存在广泛的MF-BF细胞间旁张力通讯，导致界面不断扩展、纤维化区域蔓延。使用激光切割技术切断介质胶原纤维束，能够显著的阻断纤维化区域的蔓延。同样，阻断细胞间旁张力通讯能够抑制体外仿生模型中心脏纤维化的蔓延，证明了旁张力信号在组织纤维化扩展蔓延中不可或缺的作用（图2）。图2 纤维化蔓延界面和心脏纤维化仿生体外组织模型和数学模型在纤维化蔓延界面体外（A）和数学模拟（B）仿生模型中，在未干预的情况下，纤维化区域呈现显著蔓延并伴随着成纤维细胞的激活。通过显微切割技术切断纤维化界面的胶原纤维阻断旁张力信号，纤维化蔓延趋势得到显著抑制。同样在模拟心脏心室壁的组织纤维化模型和数学模拟模型中（C），在未干预情况下均出现显著纤维化蔓延，但是经过小分子BAPN处理抑制胶原纤维重塑，纤维化区域的蔓延得到抑制。该研究为细胞外基质材料介导的细胞间机械通讯提供了直接证据，“旁张力”细胞间通讯模式是对现有基于生化因子的“旁分泌”信号机制的重要补充（见视频），为纤维化病理研究提供了新视角，为临床干预纤维化疾病提供了新思路。清华大学医学院生物医学工程系教授、北大-清华生命联合中心研究员杜亚楠为本论文通讯作者，杜亚楠研究组已毕业博士刘龙伟、硕士于鸿升为本文的共同第一作者。杜亚楠课题组已毕业博士赵辉、鄢晓君，在读博士生龙艺、吴钊钊、尤志峰、周律等对此项工作有重要贡献。该研究得到了北京市自然科学基金、北京市自然科学技术委员会和国家自然科学基金的资助。文章链接：https://www.pnas.org/content/early/2020/04/30/1910650117?from=groupmessage&isappinstalled=0

日前，我校化学与材料科学学院陈希教授与华中科技大学吴钰周、钟芳锐教授合作，以共同通讯作者在Nature主刊在线发表文章“Enantioselective[2+2]-cycloadditions with triplet photoenzymes”。

本发明公开了一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法，该方法能够让用户自定义需要扩展的路网区域，并快速地将用户需要扩展的路网范围连接到原有网络中，同时保留了原路网的数据信息，最终得到利用OSM数据进行扩展后的路网数据文件。在实际工作中，用户会遇到需要在已有路网基础上扩大研究范围的情况，本发明由用户自定义选择需要扩展的路网范围，自动从OSM数据中提取扩展路网信息后与已有路网数据进行合并，保留了原有用户已经维护好的路网信息，节省了人工逐条添加路段和对扩展后路网进行重复校核的人力和时间成本，同时提高了扩展路网的准确性。

本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并