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產(chǎn)品詳細(xì)介紹

作為個(gè)性化教育的首倡者，學(xué)大致力于幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)成績(jī)，激發(fā)潛能。學(xué)大教育集團(tuán)已經(jīng)制定和實(shí)施一個(gè)以結(jié)果為導(dǎo)向，以學(xué)生為中心的服務(wù)匹配模式。相比傳統(tǒng)的班級(jí)式輔導(dǎo)，學(xué)大的服務(wù)模式是根據(jù)每個(gè)學(xué)生的需求和喜好量身定制個(gè)性化輔導(dǎo)方案，同時(shí)匹配全職的專(zhuān)業(yè)輔導(dǎo)小組進(jìn)行一對(duì)一的輔導(dǎo)。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：唐杰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國(guó)家級(jí)人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)、大語(yǔ)言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系98級(jí)張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長(zhǎng)、清華創(chuàng)新領(lǐng)軍博士王紹蘭等為核心的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)。 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的科技情報(bào)挖掘與智能服務(wù)平臺(tái)，申請(qǐng)專(zhuān)利40余項(xiàng)。2019年，通過(guò)科技成果轉(zhuǎn)化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認(rèn)知智能大模型，與學(xué)校合作研發(fā)了雙語(yǔ)千億級(jí)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對(duì)話(huà)模型ChatGLM，具有雙語(yǔ)、高精度、快速推理、可復(fù)現(xiàn)、跨平臺(tái)等核心優(yōu)勢(shì)，在此基礎(chǔ)上開(kāi)源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過(guò)1000萬(wàn)次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進(jìn)水平。它支持更長(zhǎng)上下文，具備更強(qiáng)多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，大大降低推理成本。同時(shí)，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據(jù)用戶(hù)意圖，自動(dòng)理解、規(guī)劃指令以完成復(fù)雜任務(wù)。GLMs個(gè)性化智能體定制功能亦同時(shí)上線(xiàn)，用戶(hù)用簡(jiǎn)單提示詞指令即能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實(shí)現(xiàn)大模型的便捷開(kāi)發(fā)。

2020年1月26日，同濟(jì)大學(xué)醫(yī)學(xué)院、附屬東方醫(yī)院左為團(tuán)隊(duì)在預(yù)印本網(wǎng)站bioRxiv上發(fā)布的研究成果顯示：II型肺泡很可能正是2019-nCoV感染的靶細(xì)胞。 左為團(tuán)隊(duì)基于中國(guó)科學(xué)院上海巴斯德研究所和中國(guó)科學(xué)院武漢病毒研究所的兩項(xiàng)最新研究成果，對(duì)新型冠狀病毒感染人的機(jī)制和通路繼續(xù)深入進(jìn)行分析。團(tuán)隊(duì)利用共享數(shù)據(jù)庫(kù)，采用高通量單細(xì)胞測(cè)序的方法，針對(duì)庫(kù)中當(dāng)時(shí)的8名患者，分析了43000多個(gè)人體肺細(xì)胞的單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)（健康人），希望找到病毒最先攻擊的位置。“受體的門(mén)開(kāi)在哪里，病毒會(huì)先攻擊哪個(gè)部位？都是我們非常想知道的。”左為說(shuō)，研究結(jié)果顯示，病毒首先攻擊的不是上呼吸道，而是位于人體深部的肺泡。 

發(fā)現(xiàn)擬南芥BAK1和CERK1分別作為共受體的兩條過(guò)去認(rèn)為彼此獨(dú)立的免疫信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路存在信息流動(dòng)（crosstalk），并因此產(chǎn)生細(xì)菌誘導(dǎo)的真菌抗性。同時(shí)，該研究首次發(fā)現(xiàn)植物受體激酶可通過(guò)近膜區(qū)磷酸化進(jìn)入一種介于“失活”和“激活”的中間狀態(tài)，即“警戒”（primed）狀態(tài)。值得注意的是，茄科植物本氏煙的CERK1因?yàn)榻^(qū)沒(méi)有對(duì)應(yīng)擬南芥CERK1的可磷酸化位點(diǎn)，不能響應(yīng)flg22進(jìn)入警戒狀態(tài)，而擬南芥的CERK1卻能在本氏煙細(xì)胞中受flg22誘導(dǎo)進(jìn)入警戒狀態(tài)，提示通過(guò)基因編輯改造農(nóng)作物自身CERK1的近膜區(qū)使之獲得對(duì)應(yīng)擬南芥CERK1的可磷酸化位點(diǎn)，有望成為提升農(nóng)作物廣譜真菌抗性而又不會(huì)造成持續(xù)生長(zhǎng)抑制的新策略。

技術(shù)成熟度：理論突破 反應(yīng)器采用一體式生物流化床，好氧區(qū)，投加了懸浮載體果核活性炭，形成活性污泥及生物膜的有機(jī)結(jié)合體；缺氧區(qū)，安裝三相分離器及攪拌片，使泥水混合均勻，能夠及時(shí)排出反硝化所產(chǎn)生的氮?dú)猓M(jìn)而提高脫氮效率。 設(shè)備所有結(jié)構(gòu)均在同一殼體內(nèi)，工藝運(yùn)行方式靈活，由于其運(yùn)行過(guò)程中不需額外投加碳源和絮凝劑，其運(yùn)行費(fèi)用較低。針對(duì)我國(guó)農(nóng)村污水處理面臨的不易聚集處理的問(wèn)題，這種單體新型污水處理設(shè)備對(duì)我國(guó)農(nóng)村污水處理有著較大的實(shí)用潛力。 運(yùn)用一體式生物流化床處理村鎮(zhèn)小區(qū)生活污水，為該工藝的應(yīng)用推廣提供科學(xué)的運(yùn)行控制參數(shù)。 針對(duì)我國(guó)農(nóng)村污水處理面臨的不易聚集處理的問(wèn)題，這種單體新型污水處理設(shè)備對(duì)我國(guó)農(nóng)村污水處理有著較大的實(shí)用潛力。

本發(fā)明提供了一種面向軌跡挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：在原始數(shù)據(jù)庫(kù)中提取離散的軌跡點(diǎn)，對(duì)軌跡點(diǎn)進(jìn)行歸類(lèi)提取后形成若干個(gè)獨(dú)立的軌跡段集合；對(duì)每一軌跡段集合中的軌跡點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)定位點(diǎn)檢測(cè)，若判斷該重復(fù)定位點(diǎn)為歷史定位點(diǎn)，則刪除；對(duì)每一軌跡段集合中的軌跡點(diǎn)進(jìn)行定位異常點(diǎn)檢測(cè)，若判斷為定位異常點(diǎn)，則刪除該軌跡點(diǎn)，得到若干條完整的軌跡；對(duì)所述完整的軌跡進(jìn)行簡(jiǎn)化壓縮，得到壓縮軌跡；存儲(chǔ)所述壓縮軌跡；同時(shí)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，保證系統(tǒng)可以持續(xù)、穩(wěn)定運(yùn)行。本發(fā)明提供的方法通過(guò)對(duì)提取出的軌跡點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)定位點(diǎn)以及定位異常點(diǎn)清除，保證了軌跡數(shù)據(jù)的正確性和完整性，提高了軌跡數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種苜蓿播種機(jī)用開(kāi)溝器，主要由開(kāi)溝裝置、開(kāi)溝器架、導(dǎo)肥裝置和導(dǎo)種裝置組成。開(kāi)溝裝置主要由側(cè)翼鏟、滑刀和擴(kuò)溝板組成，旨在開(kāi)出適宜苜蓿種子發(fā)芽的高質(zhì)量種溝；導(dǎo)肥裝置由導(dǎo)肥管和散肥器組成，用于將肥料導(dǎo)入種溝側(cè)面；導(dǎo)種裝置主要由導(dǎo)種管組成，旨在將苜蓿種子導(dǎo)入由開(kāi)溝裝置形成的種溝內(nèi)。本實(shí)用新型能夠滿(mǎn)足苜蓿播種開(kāi)溝的要求，可以開(kāi)出高質(zhì)量種溝，利于苜蓿種子出苗及第二年返青。本實(shí)用新型適用于大部分地區(qū)的苜蓿播種，特別是寒冷、干旱地區(qū)。

本實(shí)用新型涉及農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域，尤其是一種超聲波雙向交叉振動(dòng)土壤挖掘裝置。包括縱梁，還包括超聲波發(fā)生器、縱向超聲振動(dòng)換能器、垂向超聲振動(dòng)換能器、縱向超聲振動(dòng)變幅桿和垂向超聲振動(dòng)變幅桿，所述縱向振動(dòng)變幅桿的一端與縱向超聲振動(dòng)換能器固定連接，縱向超聲振動(dòng)變幅桿的另一端與變幅式鏟刀的一端固定連接，所述垂向超聲振動(dòng)變幅桿的一端與垂向超聲振動(dòng)換能器固定連接，垂向超聲振動(dòng)變幅桿的另一端與縱向超聲振動(dòng)變幅桿固定連接，縱向超聲振動(dòng)變幅桿與垂向超聲振動(dòng)變幅桿之間呈垂直設(shè)置，所述超聲波發(fā)生器分別通過(guò)信號(hào)電纜線(xiàn)將信號(hào)傳遞給縱向超聲振動(dòng)換能器和垂向超聲振動(dòng)換能器。有效地解決了土壤切削挖掘作業(yè)中阻力大、耗能高等問(wèn)題。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于張量的用戶(hù)軌跡數(shù)據(jù)挖掘方法，包括： (1)獲取用戶(hù)的歷史軌跡數(shù)據(jù)；(2)將歷史軌跡數(shù)據(jù)中時(shí)間差超過(guò)設(shè)定時(shí) 間閾值的數(shù)據(jù)分割，形成多段連續(xù)的軌跡數(shù)據(jù)；(3)針對(duì)每段連續(xù)的軌 跡數(shù)據(jù)，提取用戶(hù)在每段軌跡上的停留點(diǎn)；(4)將停留點(diǎn)劃分為起始點(diǎn) 和目的點(diǎn)，通過(guò)地圖匹配方法獲取對(duì)應(yīng)的路段序列；(5)將停留點(diǎn)數(shù)據(jù) 與路段序列組建成一個(gè)三維張量；(6)對(duì)于一個(gè)用戶(hù)查詢(xún)請(qǐng)求(S,D)找到 起始點(diǎn)和目的點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)