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程鑫課題組主攻微納加工技術(shù)，包括超高精度（亞5納米）表面圖形化技術(shù)、適用于產(chǎn)業(yè)化的大面積低成本納米加工技術(shù)、微納3D打印技術(shù)等。課題組同時(shí)開發(fā)微納加工在半導(dǎo)體器件、納米光學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程等多個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。近年來，課題組在微流控芯片領(lǐng)域開展了大量創(chuàng)新性研究工作，并取得了一系列成果。 DNA/RNA測(cè)序前文庫構(gòu)建和蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)大規(guī)模質(zhì)譜檢測(cè)等基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)研究中的關(guān)鍵技術(shù)都涉及到稀

山東大學(xué)多源固廢基土木功能材料產(chǎn)業(yè)示范生產(chǎn)系統(tǒng)招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在山東省魯成招標(biāo)有限公司2408室（濟(jì)南市經(jīng)十東路10567號(hào)成城大廈A座），疫情期間招標(biāo)文件采用郵寄方式，不需現(xiàn)場(chǎng)領(lǐng)取。獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月14日09點(diǎn)00分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

是一家模數(shù)混合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理及傳感器芯片公司，DVS視覺傳感器，數(shù)模混合人工智能芯片，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)均為瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院博士，專攻模擬電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向 點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！

本發(fā)明的主要工作是基于多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)推斷主體(用戶)之間的社 會(huì)關(guān)系(包括同類型之間或不同類型之間的主體關(guān)系，本發(fā)明中只以用 戶為例)的方法，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是指網(wǎng)絡(luò)中主體類型多種或者主體之間的關(guān) 系類型多種，關(guān)系可以分為好友和其他兩種。主要內(nèi)容包括在兩個(gè)(例 如 Twitter 網(wǎng)絡(luò)、通訊網(wǎng)絡(luò))異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的主體類型都包含有 用戶，但不同網(wǎng)絡(luò)中主體之間的關(guān)系鏈接類型是不同的在 Twitter 網(wǎng)絡(luò) 中用戶之間的關(guān)系是

蛋白酶體是細(xì)胞中用來調(diào)控特定蛋白質(zhì)的濃度和清除錯(cuò)誤折疊蛋白質(zhì)的主要機(jī)制的核心組成部分，是細(xì)胞中最普遍的不可或缺的大型全酶超分子復(fù)合機(jī)器之一，也是迄今為止發(fā)現(xiàn)的最大的蛋白降解機(jī)器。人源蛋白酶體全酶包含至少64個(gè)亞基，由蓋子 (Lid)和基座(Base)亞復(fù)合體組成的調(diào)控顆粒RP(Regulatory Particle)所激活。2016年，該課題組與其合作者在《美國(guó)科學(xué)院院刊》報(bào)道了人源蛋白酶體的基態(tài)近原子分辨的冷凍電鏡結(jié)構(gòu)，以及三個(gè)亞納米分辨的RP-CP亞復(fù)合體亞穩(wěn)或過渡態(tài)的共存結(jié)構(gòu)，并首次發(fā)現(xiàn)其中一個(gè)亞穩(wěn)態(tài)構(gòu)象的CP的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道處于開放狀態(tài)（見PNAS 2016, 113: 12991-12996）。這一發(fā)現(xiàn)被德國(guó)馬普所Baumeister課題組及其合作者在2017年的一篇《美國(guó)科學(xué)院院刊》論文中通過酵母蛋白酶體全酶的冷凍電鏡亞納米精度分析進(jìn)一步證實(shí)、引用和比較（見PNAS 2017, 114, 1305-1310）。然而，在這些工作中，CP開放態(tài)的全酶結(jié)構(gòu)離近原子分辨還有較大距離，未能充分揭示人源蛋白酶體全酶的激活后的運(yùn)動(dòng)行為。毛有東、歐陽頎課題組及其合作者在前期工作的基礎(chǔ)上，利用他們自主開發(fā)的基于統(tǒng)計(jì)流行算法的高性能計(jì)算軟件ROME（見PLoS ONE 2017, 12:e0182130）與優(yōu)化的冷凍電鏡處理方法，對(duì)ATP-γS結(jié)合狀態(tài)下的人源蛋白酶體的全酶冷凍電鏡單顆粒數(shù)據(jù)展開了深入分析，得到了6個(gè)共存的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，其中包括3.6埃分辨率的基態(tài)結(jié)構(gòu)，3.5埃的開放態(tài)CP結(jié)構(gòu)，和三個(gè)CP開放態(tài)對(duì)應(yīng)的亞穩(wěn)簡(jiǎn)并態(tài)全酶4.2埃，4.3埃和4.9埃的結(jié)構(gòu)。另外兩個(gè)中間態(tài)結(jié)構(gòu)分辨率為7.0埃和5.8埃。三個(gè)CP開放態(tài)對(duì)應(yīng)的全酶結(jié)構(gòu)的主要差別在于位于RP的AAA-ATPase激酶馬達(dá)模塊，伴隨其不同的構(gòu)象變化，至少有四個(gè)ATP-γS分子穩(wěn)定結(jié)合在不同的AAA-ATPase亞基上，為其在不同核酸結(jié)合狀態(tài)下形成的非穩(wěn)定動(dòng)態(tài)構(gòu)象提供了重要證據(jù)。該研究首次觀察到位于AAA-ATPase激酶馬達(dá)模塊中心的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道呈現(xiàn)從螺旋到鞍形不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化，為進(jìn)一步分析底物和蛋白酶體全酶的相互作用奠定了重要基礎(chǔ)。人源蛋白酶體全酶AAA-ATPase馬達(dá)模塊中心的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道發(fā)生大幅度的拓?fù)渥儤?gòu)

該項(xiàng)研究工作提出了新的面向復(fù)雜種植和灌溉條件的農(nóng)業(yè)區(qū)遙感蒸散發(fā)時(shí)空數(shù)據(jù)的融合方法，該算法采用農(nóng)業(yè)區(qū)相對(duì)均勻氣象和灌溉條件的水文響應(yīng)單元代替?zhèn)鹘y(tǒng)的分解窗口，并提出一種ET校正的方法，基于作物種植結(jié)構(gòu)對(duì)ET進(jìn)行分解和重構(gòu)。

西安交通大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院加速器中子源低能段真空設(shè)備競(jìng)爭(zhēng)性磋商