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成果簡介：研究成果在采集路網交叉口實時交通流量數據的基礎上，由網絡通訊系統將交通流數據傳送到指揮控制中心，中央計算機依據區域交叉口車流量、車流密度、車速、延誤、停車率等指標計算形成各個交叉口的優化信號配時，生成控制方案，再網絡通訊系統控制各個交叉口的信號配時、相位等參數，進行交叉口相位選取調試，從而提高路網的通行能力，提高城市交通管理與控制及服務水平。 項目來源：自行開發 技術領域：先進制造 應用范圍：適合有電子系統生產經歷和系統集成的應用能力的企業。

項目背景無人駕駛和輔助駕駛系統具有巨大的商業應用前景，基于視覺的道路場景理解是無人駕駛和輔助駕駛系統中的關鍵技術。本項目可在提高安全性、提高道路通行能力、異常事件監測與報警方面，提供便捷易用的解決方案。研究成果：(1)針對道路目標檢測中的遮擋、光照、樣本不均衡等問題，提出多項有效解決措施。(2)針對道路標識線中的遮擋、磨損、光照等問題，提出多項有效解決措施。

本項目基于AutoCAD 2007繪圖平臺，運用ObjectARX開發工具包和Visual C++2005編譯環境，主要研究：數字地面模型的采集和轉換，地形圖的拼接，公路、鐵路的線路平面圖和縱斷面圖設計，線路縱向地面高程計算和人工獲取，線路橫向地面高程計算，路基填挖高度計算，線路沿線坐標計算，城市軌道的平面和縱斷面成圖功能及最后的折圖、裁圖功能。另外，對站場布置圖的自動生成進行了研究。 本項目研究的軟件用于鐵路、公路選線設計，平面設計部分能夠使用戶輕松自如地將自己的設計創意表達在設計

吉林交通職業技術學院是1998年3月經國家教育委員會批準的吉林省第一所獨立設置的高等職業院校，是一所以交通類為主，兼設工程機械、管理、電子信息、經濟、外語等專業相互支撐，協調發展的國家骨干高職院校。學院前身是由吉林省交通學校(始建于1958年)和吉林交通職工大學合并成立，占地面積22萬平方米，建筑面積13.9萬平方米。2010年被教育部、財政部確定為首批“國家示范性高等職業院校建設計劃”骨干高職院校立項建設單位。2013年圓滿通過國家骨干校建設驗收。 作為吉林省高等職業教育一塊閃光的品牌，多年來，學院堅持“依法治校、專業興校、人才強校、勤儉持校、廉潔奉校”的治校方略，不斷加快發展建設，辦學實力顯著增強，人才培養質量不斷提高，步入了發展的快車道。現有全日制在校學生6668人，專任教師385人，其中，雙師型教師占85%，校外兼職教師265人，教授31人，副教授118人。省政府授予的“長白山技能名師”4人，專業學科帶頭人18名，有5名全國交通高等職業教育專業帶頭人，以及一批以企業家為主體的兼職教師隊伍。 目前，學院設有道橋工程學院、汽車工程學院、管理工程學院、電子信息學院、工程機械學院、應用外國語學院、軌道交通學院、繼續教育分院等8個學(分)院，以及基礎科學部、思想政治理論教學部、體育部，3個校企合作辦學單位和1個國際合作辦學單位——長春戴爾特國際商學院;形成了以三年制高等職業教育為主，兼辦成人教育、職業技能培訓、校企合作及國際合作教育的多元化辦學格局。 學院先后開設道路與橋梁工程技術、工程造價、城市軌道交通、汽車檢測與維修技術、汽車服務與營銷、汽車電子技術、機動車保險與理賠、工程機械控制技術、計算機網絡技術、電子商務、物流管理等40個專業。有國家級重點專業2個，省級示范專業8個，5個省級特色專業群。國家級精品課程2門，省級精品課15門，省級優秀課程41門，省級優秀教學團隊6個。 2009年，學院牽頭成立了我省第一家職業教育集團——吉林交通運輸職業教育集團，構建了校企管有機結合的運行模式，形成了“廠中校”、“校中廠”、“冠名定單”等人才培養模式，建立了校企合作制度保障和合作共贏的長效機制，提高了學院辦學水平和人才培養質量，促進了校企深度合作和學生就業，每年畢業生就業率排在高職院校前列，重點專業畢業生就業供不應求，社會及用人單位一致認為學院的畢業生“職業道德好、專業素質好、敬業精神好、適應能力好”。學院的集團化辦學及其創新模式得到了社會廣泛認可，并起到引領和示范作用，被省政府授予吉林省畢業生就業工作先進單位。 學院建院以來，始終秉承“愛國 篤學 敬業 創新”的校訓，為我省交通行業培養出大批各層次應用型人才，被譽為吉林交通事業的“黃埔”，贏得了社會各界的廣泛贊譽。學院先后被省政府授予“法律進校園”先進單位，被省教育廳授予“依法治校示范校”。2014年學院被授予為“全省職業教育先進單位”。在未來的發展建設中，學院正朝著建設成為一所特色鮮明，實力雄厚，具有示范作用的高職名校闊步前進，為建設吉林高教強省做出應有的貢獻。

??????? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology，NMT）源于美國MBL實驗室（54位諾貝爾獎得主的搖籃），由神經學家Lionel F. Jaffe（美國揚格公司創始人之一）于1974年發明，2001年，美國揚格公司正式推出現代NMT。NMT是一種研究活體材料的底層核心技術，研究人員基于NMT能夠建立自己獨有的Me-Only 研究平臺，從而獲得極具創新的研究成果。 ???????? NMT可在不接觸、不損傷樣品的情況下，檢測分子/離子進出生物活體的流速（流動速率和方向），可測樣品種類繁多，小到菌、單細胞、液泡，大到組織、器官、整體都可檢測。基于NMT商業化的設備統稱為非損傷微測系統。 ???????? 揚格/旭月的非損傷微測系統包含BIO系列、CONFLUX系列（共聚焦/熒光NMT）、NMT100系列、NMT200系列、NMT100S系列、NMT200S系列、NMT150系列、NMT活體工作站系列、NMT Physiolyzer?系列等，已發展至第七代自動化智能產品。揚格/旭月的NMT系統全部采用從美國揚格（旭月北京）研發中心自主研發的imFluxes智能操作軟件，將十余年的NMT應用大數據與設備實現完美結合，并且在產品一體化、自動化、智能化、擴展升級等諸多方面都有大幅提升。 ???????? 揚格/旭月已取得基于NMT的數十項專利及軟件著作權，擁有完善的專利保護體系，所有產品全部通過中關村NMT聯盟認證和ISO9001質量體系認證。揚格/旭月所銷售的NMT專用耗材，已通過中關村NMT聯盟認證，所有耗材是揚格/旭月研發中心結合十余年的經驗、摸索并自主研發生產的。NMT專用耗材較傳統的通用型耗材保質期更長，性能更穩定、可靠，所有對外銷售的耗材全部經過嚴格的生產、檢驗流程。 ??????? 揚格/旭月的NMT研究平臺已經幫助國內外科研單位取得近百項各類專利，以及包含Nature、Cell在內的500多篇論文。同時，已銷往歐洲的瑞士蘇黎世大學（擁有包括愛因斯坦在內10余位諾貝爾獎得主），以及中國科學院、中國林科院、中國農科院、農業部下屬的眾多科研院所與高校，以及北大、上海交大等知名高校。 名稱：非損傷微測系統 代數：第七代 品牌：YOUNGER/旭月 產地：美國/中國 已獲得認證： 中關村NMT聯盟認證 ISO9001國際質量體系認證 簡介：“非損傷微測系統”是在電腦自動控制下，利用特異性離子電極，在不接觸被測樣品的情況下獲得進出樣品的各種分子/離子的濃度、流速及其運動方向的信息。它不僅可以測得單個分子/離子的流速及pH值等參數，而且還可利用多電極同時采集多種分子/離子及其參數的活動信息。被測樣品可以是單個細胞，也可以是組織或器官。測量不僅方便、快捷、多維和實時，而且對被測對象不產生任何損害。 活體、原位、非損傷測量 對整體或分離后的樣品不造成損傷，獲取正常生理狀態下信息。 實時、動態測量 動態實時地（最短在5秒左右）檢測和獲取數據。 離子、分子或雙電極測量 不同型號可檢測指標不同。 能夠測量某種離子的濃度和流速。 采購相對應耗材后可測指標: IAA、H2O2、O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cl-、Mg2+、Cd2+、NH4+、NO3-。 長時間持續測量 可進行長達8個小時以上的實時和動態監測。 無需標記 預先知道測定的是何種離子或分子，無需用放射性、化學或藥理學等標記方法，安全且環保。 不用提取樣品 可直接測量，不需要研磨等傳統的提取方法。 可測樣品種類繁多 整體、器官、組織、細胞都可以檢測（理論值：5μm-10cm均可）。 立體3D流速測量 可在樣品外進行X、Y、Z三維數據采集，清晰闡明樣品及流速的空間相互關系。 ???國產非損傷微測系統是由美國揚格（旭月北京）非損傷微測技術中心研發，由旭月公司生產，該設備的性能、質量、售后與同型號的美國進口系統完全相同，并獲得了各大科研院所、高校的一致好評。 ???北京大學、上海交大、中科院植物所、農科院環發所、林科院亞林所等多家單位均使用國產全能型非損傷微測系統，且已發表數百篇高水平SCI文章及數十項專利。目前，國產NMT系統已占市場采購總量的60%。 ????? 美國原裝進口系統是由美國揚格公司進行生產的系統，該系統全部部件（附送配件除外）均為原裝進口。售后服務由美國揚格公司在中國的合作伙伴旭月（北京）科技有限公司負責。 國產系統 型號 功能 可升級功能 NMT150-I-XY 1.檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 2.無擴展：其它指標及未來新研發指標無擴展升級。 3.檢測樣品尺寸：5μm-10cm。 4.操作方式：三維自動。 5.檢測方式：單傳感器檢測 6.數據：1D/3D。可直接檢測、輸出流速和濃度數據。 7.異常報警：有 1.可升級指標：分子檢測功能（IAA、O2、H2O2）。 2.可升級檢測方式：單/雙傳感器檢測可選。 NMT150-IM-XY 1.檢測指標：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 2.無擴展：其它指標及未來新研發指標無擴展升級。 3.檢測樣品尺寸：5μm-10cm。 4.操作方式：三維自動 5.檢測方式：單傳感器檢測 6.數據：1D/3D。可直接檢測、輸出流速和濃度數據。 7.異常報警：有 1.可升級檢測方式：單/雙傳感器檢測可選。 NMT150-SIM-XY 1.檢測指標：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 2.無擴展：其它指標及未來新研發指標無擴展升級。 3.檢測樣品尺寸：5μm-10cm。 4.操作方式：三維自動。 5.檢測方式：單/雙傳感器檢測可選。 6.數據：1D/3D。可直接檢測、輸出流速和濃度數據。 7.異常報警：有 美國原裝進口系統 型號 功能 可升級功能 NMT150-I-YG 1.檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 2.無擴展：其它指標及未來新研發指標無擴展升級。 3.檢測樣品尺寸：5μm-10cm。 4.操作方式：三維自動。 5.檢測方式：單傳感器檢測。 6.數據：1D/3D。可直接檢測、輸出流速和濃度數據。 7.異常報警：有 1.可升級指標：分子檢測功能（IAA、O2、H2O2）。 2.可升級檢測方式：單/雙傳感器檢測可選。 NMT150-IM-YG 1.檢測指標：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 2.無擴展：其它指標及未來新研發指標無擴展升級。 3.檢測樣品尺寸：5μm-10cm。 4.操作方式：三維自動。 5.檢測方式：單傳感器檢測 6.數據：1D/3D。可直接檢測、輸出流速和濃度數據。 7.異常報警：有 1.可升級檢測方式：單/雙傳感器檢測可選。 NMT150-SIM-YG 1.檢測指標：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 2.無擴展：其它指標及未來新研發指標無擴展升級。 3.檢測樣品尺寸：5μm-10cm。 4.操作方式：三維自動。 5.檢測方式：單/雙傳感器檢測可選。 6.數據：1D/3D。可直接檢測、輸出流速和濃度數據。 7.異常報警：有 無可升級功能

經過十四年的發展，工作站先后招收12批次博士后共計44人，其中已出站27人，目前在站17人。博士后擬定的選題均圍繞某個行業的投資與風險控制策略而展開，覆蓋的行業包括：信息科技、互聯網/新媒體/文化創意、生物技術/健康、新能源/節能環保、新材料/化工、消費品/現代服務以及高端裝備制造行業等。

系統主要應用于機器學習、深度學習和機器視覺等領域， 針對各團隊常見的數據管理困難、科研進度難協同等問題， 通過搭建私有云服務器，提供可視化虛擬系統鏡像， 并開發科研管理軟件，實現團隊管理的高效與智能化。

平臺以拖拽式、低代碼方式進行數據處理、可視化分析，為教師科研、學生自助數據分析探索應用提供工具支撐。在大數據分析平臺中，用戶能夠隨時更改觀察數據的維度、指標，讓數據能夠以豐富的圖表方式進行迅速、直觀的表達，同時借助聯動、鉆取、鏈接等交互操作，發現數據內部的細節規律，在操作交互過程中與數據進行直接、實時的對話。1、數據準備可視化分析平臺能夠快速完成數據的添加，并支持對于數據表的數據分析與洞察。根據分析需求，系統提供數據關聯、數據過濾、數值替換、重命名、數據分組、分段、去除空格、數據列合并、拆分、自定義列、地理分析等數據預處理功能，滿足基礎的數據清洗、轉化、集成需求。2、可視化設計支持學生通過拖拽的方式更改觀察數據的維度、指標，并將數據以豐富的圖表方式，進行迅速、直觀的表達。整體分析過程無需編碼，為學生提供極簡易用的操作體驗。平臺提供圖形的智能匹配與圖形切換功能，支持學生隨時更改圖形類型，尋找更貼切的圖形表達方式來詮釋業務含義。支持多數據表的分析模式，學生在分析時，可選擇多個表的字段直接制圖，無需提前建立數據集（寬表）。系統會自動檢索表關系，在后臺自動生成數據關系，學生也可手工指定多表之間的多種關聯關系，關聯關系支持常見的雪花、星型等模式。關聯關系一旦設定后，可被其他圖形復用，極大的增強了數據模型的靈活度，滿足了更為復雜的業務分析場景。3、圖形組件開發作為“計算機”、“大數據”專業技術學科的學生，除了掌握圖形基礎用法和分析方法外，可以利用每一個圖形的“編碼”功能實現圖形深層次的開發和自定義。還可以利用R\JS編碼的方式，進行全新的可視化圖表開發，圖表可以與當前頁面融為一體，形成完整的分析場景。4、成果管理監控總覽提供對可視化發布后成果的全局監控與管理。教師可以了解到發布的成果數量，成果收藏情況，成果訪問情況等信息。幫助教師更好的進行全局可視化成果的管理。5、數據門戶主要是針對科研人員已經發布的可視化場景、報告、Word報告進行分類管理，支持針對研發成果進行統一權限管理。

MLBP模型以肽序列向量為輸入，取代其他預測方法常用的氨基酸理化特征。利用嵌入層，從序列向量中學習出稠密的連續特征向量。然后，通過卷積神經網絡層從特征向量中提取卷積特征，并結合雙向門控循環單元層提高預測性能。

近日，我校健康科學研究所科研團隊在各自研究領域取得多項科研成果。