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长春医学高等专科学校
长春医学高等专科学校座落在吉林省长春市,始建于1936年,1993年经教育部批准为全日制普通高等专科学校。2001年学校与长春市职工医科大学合并,2007年与长春市直机关业余大学合并,组成新的长春医学高等专科学校。 学校占地面积47万多平方米,建筑面积19万平方米。学校实行校、系两级管理,现有教职工504名,专业技术人员335人。1978年至1992年,学校开办了临床医学、药学专业本科教育;1994年至今,开办了临床医学、护理、药学的成人本科教育。目前,学校开设临床医学、中医学、口腔医学、针灸推拿、中西医结合、卫生监督、医学文秘、卫生信息管理、医学营养、医学影像技术、医疗美容技术、眼视光技术、医学检验技术、康复治疗技术、卫生检验与检疫技术、护理、助产、涉外护理、药学、药物制剂技术、中药制药技术、生物制药技术、药品经营与管理、生物技术及应用共24个专业。 学校面向全国30个省、市、自治区招生,现有全日制在校高专学生6036人,成人本科学生1875人。毕业生得到社会广泛认可,就业率连续多年位于省内前列。学校还与澳大利亚、美国、加拿大等多国院校合作,把办学窗口面向了世界。 多年来,学校不断加强内涵建设,并形成了特色鲜明的技能应用型人才培养模式。学校以教学模拟医院为基础,实行“理实一体化”; 以社区卫生服务中心、养老康复中心为基地,开展“工学结合”、“校院一体化”;以卫生信息管理平台建设项目为依托,探索“政校一体化”,有效提升了学校的人才培养质量。学校始终秉承“教以惠生、学以达仁”的办学理念,以“善教惠生”为核心,打造了呵护生命、敬畏责任的职场文化。同时,坚持“依法治校”, 形成了以《章程》为核心的制度体系,并积极推进现代大学制度建设。 目前,学校拥有中央财政支持实训基地和专业各2个,国家级教学改革试点专业1个,吉林省示范专业6个,吉林省特色专业(群)4个,吉林省品牌专业(群)2个。国家级精品资源共享课2门,省级精品课程6门。“吉林省优秀教学团队”5个。组织编写了国家首套“国家基本药物临床应用”培训系列教材1套(7册)、国家首套临床医学系统整合教材一套(23本)、国家级护理类教改教材一套(23本)、国家级药学专业教材一套(7本),参与国家各级各类出版社教材编写累计达百余部。近年来,学校在《中国教育报》、《中国高等教育》等刊物发表多篇有关教学改革的论文。2014年,课题《面向社区培养以岗位胜任力为目标的全科医生的研究与实践》获得国家教学成果二等奖。 学校长期致力于提高服务行业的能力,服务社会的范围与途径不断拓宽。现已成为中国社区卫生服务培训基地(国家级示范社区)、教育部和卫生部第一批卓越医生教育培养计划项目试点高校、教育部和财政部央财支持的康复医疗技术专业“职业教育实训基地”、民政部紧急救援职业技能培训定点单位促进中心、国际护士专业水平考试项目协作组织成员、省全科医学培训基地、“国家基本药物临床应用”培训中心与基地等多个国家、省市级教学基地,并牵头组建了“吉林医药职业集团”。 2014年,学校落成生命科学馆,免费对社会开放,学校的生命文化在社会上得到传承和光大。 学校的发展得到了社会的认可,先后被确定为省示范性高等职业院校、省精神文明建设先进单位、、省依法治校示范校、省首家“大学生生命教育暨心理健康教育示范校”。 2014年,学校被省委、省政府评为吉林省模范集体,是吉林省获得此殊荣的唯一一所高职高专院校。 面向未来,学校将借助国家“大力发展职业教育”的东风,依托行业、根植区域,以多样化人才培养和促进就业创业为目标,以传承技术技能为使命,不断提升学校人才培养质量,努力构建出民主和谐的新医专!
长春医学高等专科学校 2021-02-01
长春师范高等专科学校
长春师范高等专科学校是于2015年经省政府批准组建的一所公办普通高等专科学校(由1962年建校的原长春幼儿师范学校和原长春特殊教育师范学校组建)。是省、市政府重点扶持建设的全省唯一一所师范高等专科学校。 学校位于吉林省长春农安经济开发区(合隆镇)长春职教园区内。学校一期工程占地面积23.8万平方米,建筑面积8.8万平方米,教学设备总值3000万元;建有高标准的教学楼、艺术楼、体育馆、图书馆、文化活动中心、学生公寓、餐饮中心等教学、生活场所。学校目前拥有160余间专业级的舞蹈室、画室、排练厅、琴房、实习实训模拟室等馆(室)。2018年启动了学校的二期工程规划和建设。 2016年学校纳入高招序列以来,参与吉林省单独招生和全国普通高等学校招生,面向全国十八个省招收高中毕业生。学校目前开设学前教育、特殊教育、音乐教育、美术教育4个师范类专业,招收高中毕业生(3年制)高等专科,初中毕业生(5年制)高等专科,现有全日制在校生人数3100余人。下一步为了更好地为地方经济和社会事业发展服务,将新增早期教育、康复教育等相关专业。 学校现有在编教职员工200余人,其中专任教师187人。70%以上教师学历在研究生学历或硕士以上,其中副教授以上职称95人,省级骨干教师3人,省级专业带头人1人,市级骨干教师(含专业带头人)29人;学前教育优秀团队1个,学校教师参与编写的幼教专科教学大纲、主编的十余种教材均已由高等教育出版社出版并在全国使用。为了更好地适应学校的发展需要,按照“双师”和产教互动的原则,还聘请了由幼儿园园长及骨干幼儿教师及高校相关专业教师等组成的外聘教师40余人。 学校将以习近平新时期中国特色社会主义思想为指导,以“让学生更出彩、让教师更幸福、让学校更发展、让社会更认可”为遵循,不断地推进学校的转型升格和改革发展。坚持“以服务为宗旨,以就业为导向”的办学方向,以“办学有特色、教师有特点、学生有特长”为目标,以培养“一专多能”的复合型人才为己任。积极推行校企合作、产教研紧密融合的人才培养模式;大胆探索“面向全体、分层教学、任务驱动、科研引路、人人成才”的内涵式发展之路。实施“四全两发两突出”的育人模式,全开放办学,全开放育人,全过程管理,全要素养成;发掘潜能,发挥主动,突出能力,突出个性的育人模式,坚持以做好“四个服务”为办学宗旨,全面贯彻党的教育方针,全面实施素质教育,坚持面向社会,主动适应就业市场的需求,形成规模、质量、效益、品牌同步发展的局面,成为长春市职业教育的一块“金”字招牌。学校将努力建设成为在全国具有一定影响力、长春市东北亚区域性教育中心的名牌学校。 学校地址 : 长春市农安经济开发区(合隆镇)长隆大街2015-1号 邮 编 : 130216 联系电话 : 85839216 85839227
长春师范高等专科学校 2021-02-01
长春人文学院
长春人文学院坐落在风景秀丽的长春净月国家高新技术产业开发区,创建于1988年,历经吉林国际语言文化学院、东北师范大学人文学院两个办学阶段。2020年12月,经教育部批准正式转设更名为长春人文学院,至今已有37年的办学历史。全国优秀教育工作者穆树源教授为董事长,博士生导师张兴海教授为校长,柳轶为党委书记(督导专员)。 学校现有东校区、西校区和双阳校区,占地面积57.6万平方米,建筑面积26万平方米。设有13个基层学院,36个本科招生专业,涵盖了经济学、管理学、文学、法学、教育学、艺术学、理学、工学等八大领域。2009年起,先后与东北师范大学等7所高校联合培养硕士研究生。在校本科生13500余人。 学校坚持以建成国内具有人文福祉特色的一流应用型大学为发展目标,坚持“成功教育”理念,其核心是立德树人,人人皆能成功,培养具有健康人格、独立思想、富于创新精神的人才。以培养具有良好人文科学素养,社会责任感强、实践能力强、创新能力强的应用型人才为目标,形成了“勤奋开拓自强育才”的校训精神。 学校坚持专家治校,教授治学,形成了一支懂教育、会管理,具有开阔视野、前瞻性战略思维和眼光,有教育情怀,专注教育管理的核心团队,涌现出一批学术造诣深、教学水平高、实践能力强的优秀教师群体。现有专任教师710余人,其中具有高级职称比例达51%,具有硕士及以上学位88%。在教师队伍中,有国务院政府津贴获得者、教育部教学指导委员会委员、国家一级编导、国家一级演员、吉林省教学名师、吉林省拔尖创新人才、吉林省突出贡献的中青年人才、吉林省高校新世纪科学技术(人文社科)优秀人才、吉林省新世纪人才、吉林省高校科研春苗人才、吉林省高校思政课教师年度影响力人物、吉林省第十八批享受省政府津贴专家、吉林省优秀创新创业人才和吉林省企业科创专员等称号。有30余名博士生导师,有31名教师被聘为联合培养硕士研究生导师。一批外籍教师常年在校任教。2024年,学校实施教师队伍建设“三百工程”,着力培育一支具有卓越教学、科研以及综合能力的青年教师队伍。
长春人文学院 2021-02-01
长春博盛量子科技有限公司
长春博盛量子科技有限公司坐落在光电技术发达的长春市,公司地理位置优越比邻长春光机所,是一个新型的集研发,生产,销售为一体的高科技光电技术企业。博盛量子公司员工和团队以光电技术学,光学,化学,计算机软件学等专业多学科的老中青三代科技人员为主体,包括博士生导师、教授和科研人才,多名高级工程技术人员。 博盛量子拥有自主创新,自主研发的激光器、激光功率计、光源、太阳模拟器、光学晶体、高分辨率红外激光卡、高精密滤光片、高密度激光护目镜及可定制尺寸光学积分球等产品,为光电科学工作者提供一个较好的产品平台。为了国家光电技术的发展,为了中华民族的光学前景,博盛公司员工义不容辞地承担起光电革命的责任,在当代光电技术学艰难攀登,在光电技术全球化激烈竞争中,艰苦奋斗,奋发图强。博盛公司员工要以创新性的先进实用技术、优质产品、以自己的学识服务于我国光电技术学,服务于工作在光电技术行业的众多辛劳的科研工作者,同时更要成为我国高技术光电产业的坚固基石和砥柱。
长春博盛量子科技有限公司 2021-01-15
可显著提高对恶行肿瘤的治疗效果的纳米药物
近日,西南交通大学材料科学与工程学院周绍兵教授团队在肿瘤靶向治疗方面取得重大进展,成果发表在《Advanced Materials》,该期刊是工程与计算大学科、材料与化学大领域的顶级期刊,在国际材料领域享誉盛名!该期刊接收与材料领域相关的顶尖科研成果,其接收率只有10%-15%,影响因子达到25.809。 周绍兵教授团队制备了一种粒径可变的、胶原酶改性的聚合物胶束,可以同时提高其向肿瘤内部的渗透和在肿瘤部位的滞留时间,从而提高治疗效果(图1)。他们首先通过两种嵌段共聚物:端基为MAL的聚乙二醇-b-聚β氨基脂(MAL-PEG-PBAE)和与琥珀酸酐修饰的顺铂复合的聚己内酯-b-聚环氧乙烷-三苯基膦(CDDP-PCLPEO-TPP)的共组装得到胶束,通过点击化学将胶原酶(可消化纤维蛋白)修饰在胶束表面,最后通过静电相互作用将硫酸软骨素修饰在胶束外层,屏蔽胶束正电荷的同时防止胶原酶在血液循环过程中被降解。在正常生理环境中,胶束粒径为100 nm左右,可实现体内长效循环而不被肾清除。当循环至肿瘤部位后,弱酸环境使得叔胺质子化,PBAE嵌段由疏水变为亲水,造成部分胶原酶改性的MAL-PEG-PBAE从胶束中解离,促进了对ECM中胶原纤维的降解,提高胶束向瘤内的渗透。同时,由于亲水性增加,胶束粒径也增大至250 nm,被“困”在肿瘤组织,难以回到血液循环中,增加了胶束在肿瘤的滞留时间。动物实验结果证实该纳米药物可显著提高对恶行肿瘤的治疗效果。 以上相关成果发表于Advanced Materials (2020, 1906745)上。论文的第一作者为西南交通大学材料学院博士研究生徐傅能,通讯作者为周绍兵教授和生命学院王毅博士。 近年来,周绍兵教授团队一直致力于高分子纳米药物载体材料的研究,取得了多项突破性成果,开发出新型靶向纳米载体和环境响应纳米载体,有效提高了恶性肿瘤的治疗效果。该团队已在Advanced Materials, Nano Letters, Advanced Functional Materials, Biomaterials, Small等高影响期刊发表了多篇论文,研究的高分子材料正与多家企业合作,期望能将相关成果尽快进行临床转化。 论文链接:https://doi.org/10.1002/adma.201906745
西南交通大学 2021-04-10
促进成骨的治疗骨质疏松症的小分子药物
中试阶段/n该药物以新的骨质疏松症的药物靶点,而且是促进成骨的药物靶点。理论上优于目前所有上市的骨质疏松症治疗药物。产品核心竞争力:通过促进成骨来治疗骨质疏松症的化学药物;目前促进成骨的药物只有PTH,属于蛋白质激素类。目前常用的双膦酸盐类药物属于抑制骨吸收药物,同时严重地抑制了骨形成。除雌激素类外,其它药物也均属于严重抑制破骨细胞活性的药物。成果的社会/经济意义(价值): 如果临床实验成功,属于首创一
武汉大学 2021-01-12
抗癌原料药卡博替尼、乐伐替尼关键中间体的合成工艺
乐伐替尼也是一种口服激酶抑制剂,它 以支持肿瘤增长的多种细胞因子作为靶点,其中包括血管内皮生长因子(VEGF)、 成纤维细胞生长因子(FGF)、血小板源生长因子受体(PDGF)等,抑制肿瘤细 施的转移与生长。4-[ (6,7-二甲氧基-4-噬琳基)氧基]苯胺和4-氯-7-甲氧基噬琳 -6-甲酰胺作为卡博替尼、乐伐替尼原料药合成中的关键中间体,其合成工艺在 国内鲜见报道,因此探索它们的合成工艺具有重要的现实意义。 自2012年、2015年美国FDA分别上市卡博替尼、乐伐替尼两种新药以来,其 原料药的合成就一直受到国外专利的保护,但国内对其的需求量很大。因此, 我们研究团队分别以麦氏酸和丙二酸原料经接枝、甲化、关环、上氯等步骤成 功合成了 4- [ (6,7-二甲氧基-4-噬琳基)氧基]苯胺与4-氯-7-甲氧基瘗■琳-6-甲 酰胺,解决了关环等技术步骤的难题,将关环、上氯等技术步骤的收率提升近25% —30%,最终产品的纯度达到98%以上。4-[(6,7-二甲氧基-4-嗟琳基)氧基]苯胺 经历5步反应目标产品收率达到45%以上;4-氯-7-甲氧基噬琳-6-甲酰胺经历6 步反应,目标产品收率达到40%以上。将该工艺路线经中试研究发现,反应充 分,反应重现性良好,各项技术指标正常,目标产品收率达40%—45%,产品纯 度达98%以上。该研究成果意味着,国内抗癌原料药卡博替尼、乐伐替尼关键中 间体的技术路线问题将不再是瓶颈问题。
重庆大学 2021-04-11
喷射混凝土用无碱液体速凝剂的制备关键技术及产业化应用
北京工业大学 2021-04-14
一种低温煅烧插层高岭土制备碱激发胶凝材料的方法
煅烧高岭土基碱激发胶凝材料是指利用活性低钙Si-Al质材料与高碱性溶液反应制备出的一种结构上具有空间三维网络状结构的新型无机Si-Al质胶凝材料,该材料制备工艺简单,生产能耗低且制备过程中二氧化碳排放量少,是一种绿色环保型胶凝材料,具有耐腐蚀、耐高温、耐久性好、干燥收缩低、早期强度高和优异的力学性能等特点,在汽车及航空工业、土木工程、交通及快速抢修、封堵核废料及重金属固化等方面,具有广阔的应用前景,已成为碱激发胶凝材料研究的焦点。
重庆大学 2021-04-14
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
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:
辽宁大学 2021-04-10
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