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近日，我校動科學(xué)院“肌肉生物學(xué)與豬遺傳改良創(chuàng)新團(tuán)隊”在《PLOSBIOLOGY》期刊發(fā)表題為“OptineurinpromotesmyogenesisduringmuscleregenerationinmicebyautophagicdegradationofGSK3β”的研究成果，博士研究生史曉晨為論文第一作者，王永亮副教授與吳江維教授為共同通訊作者。

西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院李小波團(tuán)隊在The Plant Cell在線發(fā)表了題為An unexpected hydratase synthesizes the green light-absorbing pigment fucoxanthin的最新研究論文，報道了"海洋雜色藻巖藻黃素(Fucoxanthin)生物合成途徑中末端酶，其催化了巖藻黃素中特征的酮基(keto)的產(chǎn)生"。

在低頻率下，細(xì)胞的儲能模量和耗能模量均表現(xiàn)出對頻率的弱冪律依賴性；在高頻下，儲能模量近似為常數(shù)，而耗能模量與頻率成線性關(guān)系。此外，自相似多級結(jié)構(gòu)模型的轉(zhuǎn)折頻率可以描述不同細(xì)胞狀態(tài)或類型的粘彈性力學(xué)響應(yīng)差異，還可以定量地表征惡性腫瘤細(xì)胞與健康細(xì)胞的差異。

打印設(shè)備詳細(xì)信息：索要完整打印設(shè)備資料請訪問清鋒科技官網(wǎng)下載 3D打印機(jī)-LuxCreo清鋒科技   教育科研解決方案 3D打印作為一種新型生產(chǎn)方式，可以加速產(chǎn)品開發(fā)周期，滿足多 材料、復(fù)雜形狀、任意批量的生產(chǎn)需求，是全球最受關(guān)注的高科 技行業(yè)之一。擁有3D打印課程、設(shè)備的院校、科研機(jī)構(gòu)在創(chuàng)新、 創(chuàng)造方面均有著得天獨厚的優(yōu)勢。LuxCreo致力于推動行業(yè)發(fā)展， 為科研創(chuàng)新、數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型以及行業(yè)人才培養(yǎng)等方面提供支 持。 打印設(shè)備 iLux系列桌面機(jī)，Lux系列工業(yè)機(jī)，可作為研發(fā)、教學(xué)、實驗等配套設(shè)備，滿足不同項目需求 打印材料 EM彈性材料、TM韌性材料、透明韌性材料、Dental齒科等材料，可滿足消費、醫(yī)療、工業(yè)、汽車、航空航天等學(xué)科的教學(xué)研發(fā)需求 打印軟件 LuxFlow模型處理軟件，支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)入、文件修復(fù)、智能2D/3D擺放、生成支撐、切片、路徑填充等功能，便于快速進(jìn)行現(xiàn)場教學(xué)演示、培訓(xùn)實操、學(xué)術(shù)研發(fā) 清鋒科技在3D打印技術(shù)、軟硬件、材料等方面積累了來自全球各個高校的頂尖人材，可結(jié)合院校、機(jī)構(gòu)所需進(jìn)行相關(guān)的培訓(xùn)及講座，助力教育科研工作更加系統(tǒng)、科學(xué)。同時，清鋒科技在北京、寧波及美國硅谷均設(shè)有打印中心，可為學(xué)生及科研人員提供進(jìn)一步深入了解3D打印的場地支持。 客戶收益 院校 提升院校教學(xué)硬件水平，有助于培養(yǎng)未來的3D打印人才生動展示課本、教案內(nèi)容，增加教學(xué)趣味性資深3D打印行業(yè)專家親自授課 科研機(jī)構(gòu) 快速將模型、數(shù)據(jù)形成實物，簡化步驟，縮短論證時間結(jié)合最新技術(shù)，加速研發(fā)新產(chǎn)品，輸出有價值易商業(yè)化的研發(fā)項目全球頂尖3D打印工作團(tuán)隊提供技術(shù)支持 Lux 3+系列 工業(yè)級 DLP光固化3D打印機(jī) Lux 3+產(chǎn)品介紹 LuxCreo Lux 3+是生產(chǎn)級DLP 3D打印機(jī)，依托于清華、哈佛、劍橋、佐治亞理工、北卡羅納州立等名校的光機(jī)電、材料、軟件專家近10年的研發(fā)成果。Lux 3+ 3D打印機(jī)適用于快速、高精度打印原型件、測試件和小批量件。Lux 3+使用高品質(zhì)4K DLP 技術(shù)，硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計方案得到了10萬各種不同零部件打印的檢驗。基于EAPTM的高速離型技術(shù)，我們開發(fā)了彈性、堅韌、高精度、高彈、耐溫、透明的材料，滿足工業(yè)、醫(yī)療、科研等各領(lǐng)域的打印需求。Lux 3+ 可接入LuxCreo的軟件生態(tài)，實現(xiàn)輕量化設(shè)計、高速切片、設(shè)備互聯(lián)、智慧工廠管理。 清鋒的Lux工業(yè)機(jī)解決方案1．增材設(shè)計軟件某研究所的增材制造實驗室需要設(shè)計不同的結(jié)構(gòu)，有的結(jié)構(gòu)需要實現(xiàn)輕量化、晶格化，且一次打印時放置不同的模型。清鋒提供了兩款可支持某研究所增材設(shè)計需求的軟件：晶格創(chuàng)建軟件LuxStudio：可以快速的選擇合適的晶格單元，并生成出可打印的晶格化模型。（登錄鏈接：https://studio.luxcreo.cn）數(shù)據(jù)前處理軟件LuxFlow：具有模型修復(fù)、自動生成支撐結(jié)構(gòu)和優(yōu)化部件放置，以最大限度地提高生產(chǎn)力。2．打印速度清鋒的Lux工業(yè)機(jī)是基于面曝光的增材制造技術(shù)，采用低離型力膜，同時擁有準(zhǔn)確性、細(xì)節(jié)表現(xiàn)力以快速打印速度的優(yōu)勢的3D打印設(shè)備。打印尺寸為293*165*380mm，可打印耐溫剛性部件，打印30個，只需要55分鐘，極大地提高了打印速度，加快材料驗證、實驗迭代。案例：某科研院所，使用Lux系列打印機(jī)快速驗證材料性能在采用傳統(tǒng)的塑料3D打印工藝生產(chǎn)高性能部件遇到問題時，某研究所選擇使用LuxCreo的Lux工業(yè)機(jī)系列塑料3D打印解決方案，評估利用新的增材制造工具進(jìn)行有效、高效驗證的可能性。在對 Lux工業(yè)機(jī)解決方案開展了可行性研究之后，某研究所材料開發(fā)團(tuán)隊確定了增材制造的生產(chǎn)力，并決定可以考慮采用該解決方案打印部件。 主要參數(shù) 技術(shù) 高速光固化LEAPTM 光源 DLP 4K@405nm 適用材料種類 支持堅韌、彈性、高精度、透明、耐溫材料 材料性能 材料性能見材料數(shù)據(jù)表TDS 樹脂在線加熱 最高至45℃ 打印范圍 293x165x380mm（XYZ） XY分辨率 76.5µm Z軸動態(tài)分辨率 20~150μm（取決于樹脂） 波長 405nm 打印速度 ≤120cm/h（取決于樹脂、模型和層厚） 軟件 LuxFlow，LuxLink 智能輔助 校平，溫濕度，打印狀態(tài)監(jiān)控，光強(qiáng)自動校準(zhǔn) 設(shè)備外觀 設(shè)備尺寸 850x780x1865mm 設(shè)備重量 250kg 操作環(huán)境 設(shè)備連接 2×USB, Ethernet 操作系統(tǒng) Windows 10, 64-bit 文件輸入 .stl，.stx 電氣 200-240 V，50-60 Hz，1000W 溫濕度 18 ~28 ℃；＜60% 通風(fēng) 請參閱 TDS 了解參考材料特性或聯(lián)系技術(shù)支持 售后支持 質(zhì)保 12個月 技術(shù)支持 終身技術(shù)支持 其他配置 輔助配置 UV固化箱；超聲波清洗機(jī) 選配件 烤箱；廢氣吸收裝置；料盒 關(guān)于清鋒科技(LuxCreo)清鋒（LuxCreo）是一家以樹脂（塑料）為材料、連續(xù)液面成型的面曝光3D打印技術(shù)為核心的科技型企業(yè)。創(chuàng)業(yè)初年，LuxCreo便在寧波同步建立“智能工廠”。截止到目前，LuxCreo 擁有大規(guī)模的 3D 打印生產(chǎn)線，借助領(lǐng)先的設(shè)計生成軟件以及高性能的 3D 打印材料，從設(shè)計、生產(chǎn)、運輸、管理四個環(huán)節(jié)為智能制造業(yè)全鏈條賦能，快速滿足不同規(guī)模產(chǎn)品開發(fā)迭代上市的需求。也正是基于智能工廠中的增材設(shè)計、設(shè)備操作和維護(hù)、車間布局和管理經(jīng)驗教訓(xùn)，清鋒總結(jié)出囊括打印機(jī)、軟件、材料處理、后處理、應(yīng)用、實訓(xùn)的課程以及科研解決方案。www.LuxCreo.cn 如有合作需求或者感興趣的產(chǎn)品，可以掃描下方二維碼聯(lián)系清鋒 ↓↓↓ 公司電話：010-63941626公司郵箱：business@luxcreo.com市場電話：18614034268官方網(wǎng)站：www.LuxCreo.cn公司地址：北京市海淀區(qū)建材城中路27號金隅智造工場S5幢1017

本項目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運營新模式。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實時數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運維：開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運維等一系列工程實現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對接 有效感知能力： 實現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標(biāo)的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運維人員現(xiàn)場配置和檢測 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場升級 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實現(xiàn)對智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統(tǒng)籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動，外部算法的調(diào)用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測數(shù)據(jù)是否按時上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進(jìn)行分類，并推送給相關(guān)的運維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 按照標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)池進(jìn)行對接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時間段內(nèi)不丟失 4、智能運維 開發(fā)一套基于移動APP的智能運維系統(tǒng)，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統(tǒng)自動告警和現(xiàn)場突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實物照片

項目簡介：《選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機(jī)管理系統(tǒng)研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。 技術(shù)特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當(dāng)前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發(fā)選礦廠生產(chǎn)統(tǒng)計計算機(jī)管理系統(tǒng)軟件，該系統(tǒng)解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創(chuàng)新性。用戶只需一次性輸入原始數(shù)據(jù)，相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產(chǎn)日報表可當(dāng)天上報。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)、工程技術(shù)人員、管理工作者和統(tǒng)計分析人員可根據(jù)工作需要任意瀏覽、調(diào)用、打印各種報表，有利于正確指導(dǎo)現(xiàn)場操作、生產(chǎn)調(diào)度、組織管理和領(lǐng)導(dǎo)決策。應(yīng)用領(lǐng)域：該系統(tǒng)既針對性，又有通用性，便于計算機(jī)管理網(wǎng)絡(luò)化。可在全國同類礦山企業(yè)中推廣使用，具有廣闊的應(yīng)用前景和良好的社會、經(jīng)濟(jì)效益。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊(yùn)含的價值也越來越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測部分。訓(xùn)練部分通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓(xùn)練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類別標(biāo)記、特征壓縮、分類器類型選擇。預(yù)測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預(yù)測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預(yù) 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預(yù)測方法，本發(fā)明對復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預(yù)測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關(guān)鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進(jìn)行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標(biāo)記穩(wěn)定，用 1 標(biāo)記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓(xùn)練分類器;當(dāng)分類器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進(jìn)入預(yù)測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預(yù)測結(jié)果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補(bǔ)充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預(yù)測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲;Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線預(yù)測;Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。