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南京宇迪教學設備有限公司
2021-08-23
有道
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圖靈
有道精品課旗下編程學科化課程產品。創始團隊匯集學界與業界權威,包括中科院軟件所博導武延軍、清華大學博導徐葳、NOIP金牌教練乖媽。面向7-18歲青少年,致力于打造體系完整、專業科學的計算機編程普及教育通過將編程作為一門學科進行學習與訓練,從而真正培養孩子分析和解決問題的邏輯思維能力。
北京網易有道計算機系統有限公司
2021-02-01
小
猿口算
小猿口算是一款能夠幫助家長、老師減輕作業檢查負擔的學習工具類App,可通過拍照實現一秒檢查小學作業,截止2019年12月,每日檢查題目數超過2.5億,用戶數超過5000萬,全面覆蓋小學階段數學、語文各種題型。
北京猿力教育科技有限公司
2021-02-01
一種低
噪
除雜型塑料粉碎裝置
本實用新型公開了一種低噪除雜型塑料粉碎裝置,包括箱體,所述箱體的右側安裝有機箱,所述機箱的頂部安裝有電機,所述電機的底部安裝有轉軸,所述轉軸的外壁套接有第一轉輪,所述第一轉輪的外壁套接有皮帶,所述皮帶的左側設有第二轉輪,所述第二轉輪與皮帶套接相連,所述第一轉輪通過皮帶與第二轉輪活動相連,所述箱體的內壁安裝有轉桿。該低噪除雜型塑料粉碎裝置,通過電機、轉軸、第一轉輪、第二轉輪和轉桿之間的配合,在第一切刀、第二切刀和第三切刀的作用下,電機為交流伺服電機,通過調節電流通過電機所產生功率的大小進而調節電機的轉
安徽建筑大學
2021-01-12
人體姿態估計
算法
北京體育大學沈燕飛科研團隊使用人體姿態估計算法,對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環節和關節的運動進行的智能識別。工手動標記數據等方法,更為高效,可應用于海量體育視頻數據的分析和未來的體育大數據的構建。
北京體育大學
2021-04-10
抗體藥物設計平臺
算法
簡介: 抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的,2019年全球研究抗體市場規模為34億美元,預計在預測期內復合年增長率為6.2%。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子(bio-better)是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。 我們開發的智能抗體設計平臺,包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。 優勢: 1、研發成本節約3-5倍,時間節省5倍,篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導、設計實驗,減少消耗,加快速度,提高準確率 3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。 圖1:深度學習算法預測蛋白質相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2:計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證
中國人民大學
2021-05-15
抗體藥物設計平臺
算法
抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的,2019年全球研究抗體市場規模為34億美元,預計在預測期內復合年增長率為6.2%。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子(bio-better)是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。我們開發的智能抗體設計平臺,包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。 優勢:1、研發成本節約3-5倍,時間節省5倍,篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導、設計實驗,減少消耗,加快速度,提高準確率3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。
中國人民大學
2021-04-10
抗體藥物設計
算法
技術分析(創新性、先進性、獨占性)挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征,開發了新穎的優化設計算法,準確識別結合位點,準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構,可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。已經在國際競賽中取得第一名的好成績,也應用在生物和醫學實驗中,算法和程序代碼完整。
中國人民大學
2021-04-10
抗體藥物設計
算法
技術分析(創新性、先進性、獨占性) 挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征,開發了新穎的優化設計算法,準確識別結合位點,準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構,可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。 已經在國際競賽中取得第一名的好成績,也應用在生物和醫學實驗中,算法和程序代碼完整。
中國人民大學
2021-05-11
RNA修飾m6A
去
甲基酶FTO對多種RNA修飾底物的
去
甲基分子機理
FTO對人體發育至關重要,FTO酶活功能的紊亂會影響發育和多種疾病的發生,包括肥胖和癌癥等。N6-甲基腺嘌呤(m6A)作為mRNA上含量最為豐富的甲基化修飾,是首個被報道的FTO去甲基酶活生理底物。之后陸續報道FTO生理底物還包括mRNA上5’帽端后的N6,2'-O-二甲基化腺嘌呤(cap m6Am),snRNA的m6A和m6Am,tRNA的N1-甲基腺嘌呤(m1A),除此之外還有體外活性底物單鏈DNA上的N6-甲基脫氧腺嘌呤(6mA)和N3-甲基胸腺嘧啶(3mT)與單鏈RNA上的N3-甲基尿嘧啶(m3U)。FTO如何識別眾多的核酸修飾堿基,是否有催化選擇性,如何結合多種RNA,FTO為什么對cap m6Am的活性高于單鏈RNA上的m6A,及FTO為什么對單鏈RNA或DNA上的m1A沒有活性卻對tRNA或莖環結構上的m1A有活性?回答這些FTO的酶催化分子機制有待于蛋白-核酸復合物晶體結構的解析。然而FTO蛋白與核酸底物結合力太弱,致使獲得FTO蛋白-核酸復合物晶體結構一直是該領域的挑戰和難點。
北京大學
2021-04-11
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