1 项目简介本项目建立的生物云平台，以基于 Web 的方式提供服务，用户可以轻松快速获取服务，国内外普遍缺乏成熟的技术，标准和平台。我们首次把独具特色的机器学习模型预测算法与最新的高通量测序方法（ non-polyA RNA-seq） 相结合。我们的研究对象为长链非编码 RNA（ non-PolyA），目前国际上还很少有人通过高通量测序技术对疾病的 lncRNA 进行全面预测分析和功能分类。随着测序速度不断提高，测序成本不断降低，本项目将来可以发展为面向人民大众的个性化医疗服务的平台。 图 1 生物医学信息云平台的产业化方向 http://www.incrna.org图 2 生物医学信息云平台的应用程序一览 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本项目使用的核心技术“基于整合性生物信息云计算和新一代测序技术（ incRNA） 的非编码基因组疾病（如癌症）检测技术平台”已经通过软件查新认证（ 20121022044750914）。正在准备申请国家版权局软件著作权登记证书。2 效益分析（ 1）随着新一代高通量测序技术的发展，生物信息数据爆炸式增长，数据解读成为生物医学研究和临床应用的巨大问题，我们团队依托清华大学生命学院鲁志实验室在生物信息学，尤其是在 lncRNA 领域的技术专长开发的云计算平台将为广大科研工作和和临床用户提供可靠的数据分析云服务，提高他们的科研效率，为科学的发展做出贡献。 （ 2）我们团队通过与中国人民解放军总医院，上海肝胆医院等十多家临床单位的合作，将为鉴定癌症的早期诊断和药物治疗提供新的靶点，这不仅会增强中国基础临床科学的发展，通过临床应用还会为病患者带来癌症早期诊断、健康管理等个性化医疗服务，这将具有广泛的社会效益。 （ 3）通过我们打造高通量测序数据分析云计算平台和开展以癌症早期检测为主要内容的个性化医疗服务，将为中国培养一批高水平的生物信息数据分析人才，这将增强中国在生物信息学方面的实力。

一、产品概述 1、本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配、入库等训练， 2、包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对工件分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。 3、该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。 二、技术性能 输入电源：单相～220V±10% 50Hz 工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m 装置容量：＜1.5kVA 实训平台尺寸：1500mm×880mm×1400mm 安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准 三、设备结构与组成       该实训平台由ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统、欧姆龙智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、供料单元、输送单元、供料废料暂存单元、加工废料暂存单元、工件组装单元、仓库单元、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。    1、ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统     由机器人本体、机器人控制器、示教单元、输入输出信号转换器和抓取机构组成，装备气动手爪、可对工件进行搬运、装配、拆解等操作。 （1）机器人本体由四自由度关节组成，固定在型材实训桌上，具有4个自由度。 （2）最大的工作半径为450mm （3）最大负载6kg （4）机器人示教单元有液晶显示屏、使能按钮、急停按钮、操作键盘，用于参数设置、手动示教、位置编辑、程序编辑等操作。 2、欧姆龙智能视觉检测系统       配备一套欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过I/O电缆连接到PLC或机器人控制器，也支持串行总线和以太网总线连接到PLC或机器人控制器，对检测结果和检测数据进行传输。 3、西门子可编程控制器单元       配备西门子S7-1200 CPU1214C AC/DC/RLY可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。     4、RFID数据传输系统     采用西门子RFID数据传输系统，安装在环线输送单元的左端圆弧处，电子标签已埋在工件内部，检测距离为40mm。当工件从环线输送单元经过左端圆弧处时，RFID检测系统可以准确地读取工件内的标签信息，如编号、颜色、高度等信息，该信息通过工业现场数据总线传输给PLC，用来实现工件的分拣操作。 5、供料单元  由料斗、回转台、导料机构、工件滑道、开关电源、可编程序控制器、按钮、I/O接口板、通讯接口板、电气网孔板、直流减速电机组成，主要完成将工件从回传上料台依次送到检测工位。 6、输送单元       包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、传送带、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。 7、工件组装单元 由工件光纤传感器、加工台、气缸、小物料等组成，安装在传送带上，用于装配工件。 8、仓库单元 由铝型材和机玻璃组成3×3库体组成 9、废品暂存仓 安装在型材实训桌上，分别对供料异常物料暂存，对加工异常物料暂存。 10、触摸屏 7寸，是一套以先进的Cortex-A8 CPU为核心（主频600MHz）的高性能嵌入式一体化触摸屏。 四、实训项目 1.机器视觉系统的原理、使用和调试 2.六轴工业机器人系统的原理、使用和调试 3.六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换 4.工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试 5.机器视觉系统模板设置、编程与调试 6.通过示教单元手动调试工业机器人 7.通过示教单元设置、修改各控制点坐标 8.通过示教单元编写、修改工业机器人程序 9.机器人追踪坐标整定 10.工业机器人系统的软件二次开发编程 11.智能视觉图像输入编辑与调试 12.智能视觉结果给出编辑与调试 13.智能视觉颜色比对测量 14.智能视觉编号比对测量 15.智能视觉尺寸比对测量 16.智能视觉角度测量 17.智能视觉系统与工业机器人综合应用 18.PLC程序编程与调试 19.智能视觉系统与工业机器人综合应用 20.变频器与交流电机主电路的连接 21.变频器面板的参数设置与操作 22.变频器面板控制交流电机调速 23.通过变频器外部端子控制电机启停 24.气动方向控制回路的安装 25.气动速度控制回路的安装 26.气动顺序控制回路的安装 27.气动系统气路的连接 28.磁性开关的位置调整 29.气动系统调试 30.RFID数据读写编程与调试

南京大学国际地球系统科学研究所和地理与海洋科学学院张永光教授、居为民教授和陈镜明院士团队在全球变化和陆地碳循环领域取得重要进展。未来全球变暖的速率及陆地生态系统对全球变暖的响应是《Science》杂志列出的未来25年需要解决的125个重大科学问题之一。工业革命以来，人类活动造成大气中二氧化碳（CO2）的浓度持续上升。CO2浓度的不断增加，在通过温室效应导致全球变暖的同时，也提高了植被的光合作用速率（即CO2施肥效应），增加陆地生态系统吸收大气CO2的能力（即碳汇能力），从而减缓全球变暖的速率。研究表明，大气CO2施肥效应是造成近几十年来全球陆地生态系统碳汇显著增加的决定性因素，也是全球变绿的主要驱动因子之一。因此，在全球尺度定量化评估CO2施肥效应，并分析其时空变化格局，有助于准确评估全球陆地生态系统的固碳能力以及其变化趋势、降低未来气候变化预测的不确定性十分重要。 尽管基于控制实验可以在叶片和冠层尺度对CO2施肥效应的机理进行了的研究，但控制实验的数量、空间分布和物种代表性有限，全球尺度CO2施肥效应的时空变化得定量评估尚不清楚。长时间序列遥感观测为全球CO2施肥效应研究提供了数据基础。因此，该研究首先基于系列卫星传感器的观测数据，研制了1982-2015年全球新型植被指数（NIRv）数据，验证其作为全球植被光合作用（总初级生产力，GPP）指示器的可行性；在此基础上，构建了准确评估全球CO2施肥效应的检测-归因模型，揭示了近四十年全球CO2施肥效应的时空变化特征，评价了结果的可能不确定性；最后，结合欧洲ICP Forests等机构提供的欧洲地区叶片氮磷观测和全球陆地水储量等遥感数据，揭示了全球CO2施肥效应时空变化的可能原因。 研究表明，全球CO2施肥效应在近四十年呈现显著的下降的趋势；2001-2015年的全球CO2施肥效应比1982-1996年显著降低。全球超过70-80%的陆地植被区域CO2施肥效应呈现下降的趋势，欧洲、西伯利亚、南美洲和非洲大部以及澳大利亚西部地区尤为明显；在少部分地区CO2施肥效应存在着上升的趋势，例如东南亚部分地区和澳大利亚东部地区。多个生态系统模型同样能够模拟出全球CO2施肥效应的下降趋势，但显著低于基于遥感数据的结果。

北京邮电大学网安院密码攻防教学实验平台采购项目竞争性磋商

基于三维数字化信息管理系统的健康管理和3D打印云平台 卫生行业信息化建设已经走过了二十多个年头，IT 技术的应用越来越成为卫生行业前进必不可少的助推器，IT 技术的应用正在走向如何利用信息化技术提高医疗质量减少医疗差错，如何利用信息化技术进行医疗服务的创新，如何将分散的医疗资源整合，为人民提供更安全更完整的医疗服务。基于远程影像会诊（

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7