南京智农云芯大数据科技有限公司(简称AgriBrain)是一家专注农业领域大数据分析与人工智能解决方案的高科技公司，基于自主研发的无代码AI平台GrowthBrain、自动化表型引擎PhenoBrain和高精度全基因组选择算法平台GSBrain，旨在为科研、教育和企业用户提供低成本、高效率、智能化的AI解决方案。 GrowthBrain无需编程简单拖拽即可实现海量算法训练和分析，傻瓜式设计无需用户具备算法背景，旨在降低AI应用门槛让用户更专注自身业务领域。PhenoBrain可以使得客户根据自身场景进行快速的本地分析、调用或集成,同时相比业内高昂的表型平台，具备低成本、高个性化等优势；GSBrain中的全基因组选择算法，经三组数据实验数据验证比当前国际开源算法稳定提升 9%~45%，可更高效的进行子代筛选和更精准的指导基因编辑。 公司核心团队由美国上市公司的研发、南农等顶尖高校的机器学习、表观遗传、农学等专业背景成员组成，合作客户包括上海交大、中国农大、上海农科院等知名单位。 

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景：         3D模型能够给人以更强烈的视觉刺激，震撼程度远远高于二维画面。有了物体的三维数据，可以产生任意视图，视图间能保持正确的投影关系，这为生产工程图带来了方便。此外还能生成透视图和轴侧图，这在二维系统中是做不到的。   我们的日常生活是在三维空间下开展的，那么对于生物体而言，三维空间的数据展示才是最真实的。举例：我们检测到的数据是浓度（点），单个位点浓度的进出（线），两个位点浓度的进出（面），多个位点浓度的进出（立体）。不同的维度所展现的内容不同，科研的发展趋势必将是向多维方向，向上发展。   产品介绍 名称：NMT-3D数据分析软件V3.0（MageFluxV3.0） 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品是立体的，使用立体图形及3D数据能够才能更加真实的展现样品情况 如何获得3D数据是较难的问题 解决方法： NMT是检测活体样品的技术，并拥有三维流速数据监测的功能，配合NMT-3D数据分析软件，能够制作科研人员可直接观看的三维可视化流速数据图。更加直观，更加真实地展现样品在立体空间中的流速情况   功能特点 1.基本功能： 展示可视化三维流速数据图 可以录制三维流速云数据图视频 可以随时随地查看图形 可根据客户需求进行定制材料模型 流速指标展示的颜色自定义 2.软件参数： 根据科研人员上传的数据信息和建模信息，帮助科研人员生成可以裸眼观看的三维可视化流速数据图。还可以对流速数据图进行：      1）手动平移、缩放和旋转      2）自动围绕x轴、y轴和z轴旋转      3）录制并下载1分钟之内的三维可视化流速数据图的视频      4）背景色调整，可调整为任意颜色      5）任意选择一个或多个显示内容，包括：离子流速、分子流速、材料、材料比例尺、离子流速比例尺、分子流速比例尺      6）调整离子流速比例、分子流速比例，可以设置离子分子比例联动      7）调整材料透明度

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

由于受到云、气溶胶等不利天气的影响，基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题，阻碍了地表温度产品的实际应用。

提供一种高分辨率光学推扫卫星稳态重成像传感器校正方法及系统，包括构建单片TDICCD非稳态严密几何模型和虚拟CCD稳态成像严密几何模型，根据虚拟CCD稳态成像严密几何模型得到有理函数模型，建立单片TDICCD影像与虚拟CCD重成像影像的一一映射关系，从而根据原始的单片TDICCD影像生成传感器校正后影像。本发明技术方案结合虚拟CCD成像原理，利用多片TDICCD非稳态几何模型与虚拟单线阵CCD稳态几何模型定位的一致性，实现多片CCD影像的无缝拼接的同时，校正由平台震颤引起的影像变形，提供用户标准景影像和对应高精度RPC参数，便于后续图像应用。

一种大规模并发数据流处理系统及其处理方法,涉及数据处理技术领域,所解决的是提高流处理器处理效率的技术问题.该系统包括数据流单元缓冲区,数据流单元聚类队列池,数据流单元映射表,流处理器池,数据流读取部件,DSU聚类分配部件,任务调度部件,计算后处理部件,所述流处理器池由多个GPU构成,其中数据流读取部件用于将并发数据流写入数据流单元缓冲区,DSU聚类分配部件用于对数据流单元缓冲区中当前被处理的数据流单元进行分类,任务调度部件用于将数据流单元聚类队列池中的就绪队列加载至流处理器池中的GPU上执行流计算,计算后处理部件用于将GPU的计算结果返回到数据流.本发明提供的系统,能提高流处理器的处理效率.

本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.

2020年1月30日，天津大学生物信息中心新型冠状病毒基因组注释数据库上线，并纳入中国国家基因组科学数据中心向全球开放服务。天津大学生物信息中心的高峰教授、罗昊博士采用已研发的ZCURVE_CoV系列软件对包括新型冠状病毒(2019-nCoV)在内的两千余株冠状病毒的基因组进行了基因识别和酶切位点预测，并以数据库(ZCURVE_CoV Database)的形式提供网上服务。