DCV作为新一代数据中心可视化管理平台，采用数字孪生技术，实现对数字中心的虚拟仿真，让管理人员可以清晰直观的掌握IT运营中心的有效信息，实现透明化与可视化管理，进而有效提升资产管理与监控管理的效率，实现立体式、可视化的新一代数据中心运行管理。

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。

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。

基于活性小分子的化学遗传学是发现新靶点的强有力工具，但目前国内外采用的筛选物质平台大多为自然来源的分子库和已知靶点的分子库，极大限制了人们对众多未知功能基因/蛋白的认识。本项目在前期发展一锅法快速构建结构多样性化合物合成技术基础上，通过引入共价键弹头单元和杂环单元构建立体多样性共价键抑制剂库，获得高亲和性活性分子，同时通过手性中心结合精细立体化学控制实现共价键抑制剂的高选择性，为罕见肿瘤新靶点发现提供一种新型人工化学遗传学库筛选平台，为基于活性小分子靶点发现研究中缺少新结构工具分子的关键问题提供一种解决方案，从源头核心技术上为靶点发现开发一种化学异构体可获得性的优化ABPP技术，提高靶点发现效率。结合基因组学、蛋白质组学、分子生物学及理论计算新技术，也为临床转化的候选药物开发奠定基础和靶点未知的药物开发提供一种可能途径。 本化合物库特色: 1.核心结构多样性/一锅快速合成；        2.含手性或单/多季碳中心； 3.共价键单头位点多样性； 4.立体异构体可获得性 5.可多位点后续化学修饰 6.核心结构均为自有知识产权 （目前已有申请/授权专利45项） 立体结构多样性共价键抑制剂库的优势： 1.共价键相互作用高亲和性---作为潜在探针分子 2.通过立体化学控制提高选择性---克服脱靶、假阳性 3.核心结构多样性---提高表型筛选的效率 学术支撑： 1.相关研究在 Adv., Angew. Chem. Int. Ed. Chem. Sci.等发表研究论文48篇 2.前期部分研究成果作为第二完成人获得2016年度上海市自然科学一等奖 成果进展： 1.目前已有3000多个化合物，继续扩大中；约50%的化合物立体异构体可得 2.在罕见肿瘤/三阴性乳腺癌/白血病/胰腺癌细胞选择性活性（IC50< 100 nM） 3.针对已知抗新冠病毒Covid-19的重要靶点主蛋白酶（3CL）的发现良好抑制活性新分子

真菌属于“创造系数”很高的生物资源，可以产生结构多样、新颖，活性广泛的次生代谢产物，对药物和功能食品的研发都至关重要。抗生素类药物青霉素和先锋霉素、降血脂类药物洛伐他汀，以及免疫抑制剂环孢菌素的发现，都显示出真菌资源在药物研发中的优越性。真菌作为食用、药用或保健品，在我国有悠久的历史。我国真菌资源丰富多样，已报道近1000 种食药用真菌，已探明药效的真菌 400 余种，可用于开发功能食品的真菌也很多。本项目通过独特的真菌混合发酵技术，产生新结构的活性产物几率远高于单独菌种发酵，目前已经构建包含 5000 个样品的真菌代谢产物库，建立了免疫增强、抗炎和降三高模型，高通量筛选发现了多个具有增强调节和抗炎组分，具有很好的慢性病干预应用潜力。