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? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

產品詳細介紹主要技術參數： l 電源電壓 ：220V±10% 50HZ, 耗電量：≤50W l 比色時間：5秒 l 量程范圍：0-1,999吸光度值,0-99.99%濃度值 l 測量元素：硅、錳、磷、銅、鎳、鉻、鉬、稀土、鎂、鈦、鋅、鋁、鉛、鐵等 l 測量精度：符合GB/T223.3-5-88標準。 主要特點： l 兼容GQ-3A型微機三元素分析儀的全部功能 l 儀器功能齊全，適合于生鑄鐵、球鐵、普碳鋼、合金鋼、合金鑄鐵、有色金屬如：銅 合金、鋁合金、礦石等材料中多元素的分析 l 機外溶樣，操作簡便，無管道電磁閥腐蝕老化現象，性能更穩定，可靠性更高

PandaBI 是德拓自主研發的一站式數據分析與決策系統。 幫助客戶快速搭建自己的大數據可視化分析平臺，完成多數 據整合，建立統一數據口徑，并提供靈活、易用、高效可視 化探索式分析能力，提升客戶數據洞察能力，并將數據決策 快速覆蓋各種應用場景，使客戶成功轉型為“數據驅動”的 智慧型應用。 PandaBI 為客戶提供的核心價值在于用直觀、多維、實時 的方式展示和分析數據，力足于提供簡潔、實用操作體驗， 全面激活內部數據。

高校教研大數據分析系統 數據洞察現在，智慧決策未來 核心功能 群體動態畫像 用動態發展變化的眼光，采用數據動態描繪“學生”、“教師”的群體特征，為“學生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據。 動態學情跟蹤、預警 關注學情動態, 跟蹤每個學生實時的出勤率、課堂參與度、作業完成率&優秀率，進行學業趨勢預測、作業抄襲預警、掛科預警，幫助學校針對性調整教學過程。 教學質量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學質量異常預警。 成績分析、預警 多維度洞察教學問題、卷面命題分析，持續改進，驗證決策措施有效性。 命題質量分析 支持單卷單題區分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯題難度及知識情況分析。 學生成績分析 學生個人的各科成績在班級、年級位置、變化趨勢，以及知識點強弱分析、偏科分析、學業預測和實際結果對比。 教師成績分析 班級學生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯題難度-知識點分析），與其它班級對比等 學院、校級管理者成績分析 多維度數據洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學科、學院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質）。 產品優勢 數據全流程 打通日常教學、教學質量評價、學期考試、成績分析等教學數據周期及各環節。 全角色 面向高校教學組織的各個角色成員（學生、學科教師、班主任/輔導員、學科負責人、院級及校級管理者等）提供數據應用場景。 數據可視化及洞察 分析展現及數據挖掘，可進行數據下鉆，對異常預警進行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數據洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學動態及異常預警，支持微信業務通知、審批待辦，分析數據實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務系統和第三方系統數據對接。  

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教學大數據分析展示平臺作為專為高校教研開發的數據挖掘分析應用系統，致力于通過對學校教學中的數據的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

該報告對于新街口街道制定生活服務業三年規劃，具有較強的指導作用，相關研究結論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復制、篡改、銷毀和拒絕服務等攻擊，對已有RFID應用系統進行測試。系統具備開放式體系架構可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統具備安全性評估功能，可對被測系統生成檢測報告。系統包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統能夠實現以下技術： ？ 標簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標簽執行盤存攻擊、復制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數據庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結果和系統建議會生成pdf報告。 基于RFID技術的應用設計是完全開放的，RFID技術在應用中缺乏完善的安全機制，將會給消費者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統可應用在RFID應用系統的安全測試上，在系統上線前及時幫助發現安全漏洞。

RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。

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