产品详细介绍奥龙数字化校园软件解决方案1.1数字化校园建设意义1.1.1解决学校信息孤岛数字化校园将学校内部的相对独立分散的业务系统，进行统一整合和有效的集成，通过“谁产生谁维护”的原则对集成数据按标准进行验证，然后把正确的信息同步给需要这些信息的部门到达所有部门相同的信息一致。同时消除对数据的重复管理，避免多部门的重复劳动，节约人力成本，保证信息标准统一。1.1.2规范业务流程数字化校园集成学校内各种业务流程，通过建立规范的、合理的、高效的业务流程可以约束工作的随意性，避免一边“省事”多处“费事”情况。而且通过合理的业务规则，不但可以提高本部门的工作效率，减轻工作压力，同时也为其它门户带来快捷和方便。1.1.3提高工作效率数字化校园使集成学校各种业务流程实现了自动化，不需或极少需要人工干预。集成的业务流程工作一旦建立好以后自动工作，工作人员只需要通过任务完成状态进行监控即可。数字化校园将人员从繁杂、简单重复的数据输入、传送、管理、检索等工作中解脱出来，信息的检索及统计报表的生成功能交给平台来完成。用户可以随时随地从信息门户获取相关授权信息。无纸化办公使学校各项行政管理工作更加便利快捷。1.1.4为师生员工提供“一站式”服务教职员工、学生和办事者可通过网络可以及时了解办事流程、学习安排、学校资源、各种申请状态等信息，免去不必要的东奔西走，减少盲目性、提高办事效率、减轻工作量，是学校为教职员工、学生和办事者提供的服务窗口。1.1.5创建虚拟大学空间，实现跨地域管理数字化校园建设以信息资源与信息服务为核心内容，实现数字化、网络化的学习、教学、科研和管理，对于学校今后创建数字化的生活空间，创建虚拟大学空间，实现教育信息化和现代化。虚拟大学空间可为学校今后的跨地域业务管理提供坚实的基础保障。1.1.6体现决策管理水平，及整体综合实力在教育行业信息化的大背景下，数字化校园的建设水平不仅体现了职教教育信息化的程度，也反映了决策者的对现代教育发展趋势高瞻远瞩的水平；更是衡量学校办学能力和教学科研水平的重要标准之一的知名度，吸引更好的生源和优秀的科研、教学人才。1.1.7有助于教学模式和观念的转变在教学中，教师们可以充分利用网络教学资源，开展网上多媒体教学实践，建立学科教学网站和教学资源库。学生可以利用数字化图书馆以及各种教学资源库进行研究性学习，同时利用互联网与其它学习者进行广泛的合作探索和讨论交流，并将学校以外的信息资源和智力资源引入到教学中。1.1.8辅助学校领导决策数字化校园还包括各级管理与决策部门，使各级领导在决策上实现数字化，利用决策支持系统结合学校数字资源、个人智力资源和计算机的计算能力，辅助改进领导决策的质量。为各级领导提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助他们进行问题的识别，并明确决策目标，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力的辅助支持。第 2 章奥龙数字化校园平台软件系列数据门户产品列表：1、奥龙-统一信息门户平台2、奥龙-统一身份认证平台3、奥龙-数据交换平台4、奥龙-数据综合分析平台5、奥龙-网站门户系统应用系统产品列表：1、奥龙-教务管理系统2、奥龙-学生综合信息管理系统3、奥龙-OA办公自动化管理系统4、奥龙-数字迎新管理系统5、奥龙-招生管理系统6、奥龙-就业管理系统7、奥龙-网络学习平台8、奥龙-宿舍管理系统9、奥龙-站群管理系统10、奥龙-三维地图信息管理系统11、奥龙-成绩自助打印管理系统12、奥龙-移动信息平台13、奥龙-图书馆自动化管理系统14、奥龙-在线考试题库管理系统

项目背景：1.夹层玻璃是由两片或多片玻璃，之间夹了一层 或多层有 PVB 膜，经过特殊的高温预压及高温高压工艺处理后， 使玻璃和中间膜永久粘合为一体的复合玻璃产品。2.夹胶玻璃因 其所具有的安全性、防盗性、隔音型、防紫外线、节能等性能广 泛应用于国内外汽车安全玻璃、建筑安全玻璃、太阳能光伏等领 域。 所需技术需求简要描述：1.PVB 膜片：①汽车前挡风玻璃用 夹层 PVB 膜的抗穿透性。试样规格 2mm 玻璃+0.76mm 胶片+2mm 玻 璃，300mm*300mm.用 2260 克的钢球在一定高度自由落体砸玻璃， 目前可以承受 3.5 米高度，目标需求胶片可以承受 4.2 米高度； ②汽车前挡风玻璃用夹层 PVB 膜的低温抗冲击性。试样规格 2mm 玻璃+0.76mm 胶片+2mm 玻璃，尺寸 300mm*300mm，在零下 20 摄 氏度条件下，用 227 克钢球在一定高度以自由落体方式砸玻璃， 目标需求可以承受 11 米高度。2.聚乙烯醇缩丁醛“PVB”：聚乙 烯醇缩丁醛的生产过程中第一步 PVA+丁醛的缩合反应，目前是 采用盐酸作为催化剂。寻找替代盐酸的催化剂或者无催化剂的方 法，要求替代材料低成本且无污染。  对技术提供方的要求:具有开展项目研发的能力及人员设备支持，以及验证和判断的科研能力，能够提供完整的解决方案。 

本实用新型公开了一种钢柱脚抗滑移装置，包括滑槽及安装在滑槽上的钢柱脚；所述钢柱脚的侧壁上设有用于限制其沿滑槽水平位移的钢支撑，滑槽中设有型钢，螺栓底座卡设在型钢的底部，螺栓底座中垂直固定有高强地脚螺栓，高强地脚螺栓的顶部穿过钢柱脚，并通过螺母固定在钢柱脚上，型钢的顶面、高强地脚螺栓的外露面与螺母的表面均包裹有抗火岩棉。本实用新型结构简单，构造合理且新颖，对钢柱脚支撑强度大且使钢柱脚可以抵抗水平及竖向荷载，保证钢柱脚不会产生滑移。

本实用新型公开了一种抗堵滴喷带，包括柔性条形带和多个喷头；柔性条形带的中部为喷灌区，柔性条形带的两侧部分别为紊流区，紊流区与喷灌区之间依次设置有滴灌区和中间连接区；其中一紊流区中设置有多条波纹状凹槽，喷灌区中开设有多个安装孔；喷灌区形成喷灌通道，两个滴灌区相对布置并连接在一起形成滴灌通道，两个紊流区压合在一起形成侧翼，侧翼中的波纹状凹槽形成紊流通道，紊流通道的进口和出口分别连通滴灌通道，两个中间连接区压合在一起形成连接翼，连接翼位于滴灌通道与喷灌通道之间；喷头包括基座、蓄液槽体、第一基片、第二基片、弹簧和螺母。实现提高抗堵滴喷带的使用可靠性并丰富抗堵滴喷带的功能。

成果简介：凡是噪声环境恶略、且需要通话的场合，都适用抗噪声通话系统。达到国外抗噪声通话产品的性能指标。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：为航天医学工程研究所研制的各种类型抗噪声通话系统全部用于航天员训练工作，解决噪声对人体的侵害，提高噪声环境下的工作效率。适合推广应用。 现状特点：噪声环境下可实现多点控制双向通话，支持有线、无线两种工作方式，在噪声环境高达120dB，能确保通话清晰、设备可靠。 所在阶段：小规模

超滤技术主要用于含分子量100～1000,000的物质的分离，是目前应用最广的膜分离过程之一。超滤是通过膜的筛分作用，将溶液中粒径大于膜孔径的大分子溶质截留，使小分子组分透过超滤膜，达到分离目的的膜过程。超滤作为一种新型高效的膜分离技术，具有无相变、操作条件温和、无第三组分引入、工艺流程简单等优点，可代替传统的分离技术，如精馏、蒸发、萃取、结晶等过程，但是超滤过程中的膜污染严重限制了超滤在分离领域的更广泛应用。国际纯粹和应用化学协会 IUPAC 将膜污染定义为由于悬浮物或可溶性物质通过物理化学作用或者机械作用，在膜的表面及膜孔内部吸附或沉积，导致膜孔堵塞或变小、膜通量降低的过程。目前，解决高分子超滤膜污染的根本途径是开发低污染超滤膜，包括开发新型高分子材料及对现有超滤膜进行表面改性。前者制膜成本较高，并在大规模应用上存在困难。而对现有膜进行表面改性则成为解决高分子超滤膜膜污染的有效途径。

本研究将构建重组溶瘤腺病毒，以期达到治疗实体肿瘤（肝癌）的目的。在肿瘤局部，利用溶瘤腺病毒诱导的炎症引起免疫细胞浸润。同时病毒可以感染并裂解肿瘤细胞，导致肿瘤相关抗原释放。而重组溶瘤腺病毒可以同时使被感染的细胞表达免调控融合蛋白PD1CD137L，在活化T 细胞的同时封闭肿瘤表面PD-L1 传递的负向信号。最终使得机体的免疫细胞能够识别肿瘤抗原，并产生特异性抗肿瘤免疫应答，最终达到清除肿瘤的目的。

抗倍特铝蜂窝板

西北地区的 70%的土地为贫瘠土壤，其中高盐碱土壤又占了近一半，这导致大多数植物很难生存，这就进一步限制了农民的可用耕地面积 （于法稳，2001）。因此，选育具有抗盐特性的作物就变得非常 重要。但是，由于缺乏合理的筛选手段和技术，且随机选育所需的人力物力都十分巨大，目前筛选得到的具有抗盐特性的作物数量很少，且抗性不强。 近些年来，科学家发现了一些能在高盐碱土壤上生长的抗盐胁迫植株，并将该植株中抗盐胁迫相关的基因进行克隆获得具有抗盐胁迫能力的转基因作物

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：