植物生物反应器的研究进展及发展方向 姓名 （内蒙古科技大学生物技术系） 摘要利用转基因植物作为生物反应器生产外源蛋白,包括抗体、疫苗、药用蛋白等较之其他生产系统具有很多优越性。本文简介了植物生物反应器的研究发展历史和现状, 并对植物生物反应器领域的发展作了一定的展望和讨论。 关键词植物抗体; 口服疫苗; 药用蛋白;转基因; 生物反应器 植物生物反应器是生物反应器研究领域中的一大类, 是指通过基因工程途径, 以常见的农作物作为化学工厂，通过大规模种植生产具有高经济附加值的医用蛋白、工农业用酶、特殊碳水化合物、生物可降解塑料、脂类及其他一些次生代谢产物等生物制剂的方法[1]。 1 植物生物反应器研究内容 1.1植物抗体(plantibody) 抗体(antibody) 是动物体液中的一系列球蛋白,称为免疫球蛋白(Ig) 。它们可介导动物的体液免疫反应。在植物体内表达编码抗体或抗体片段(如Fab 片段和Fv 片段) ,获得的产物就称为植物抗体。植物抗体最大的优点是使生产抗体更加方便和廉价。尤其在生产单克隆抗体方面,利用植物生产要比杂交瘤细胞低廉的多。据估计,在250 m2 的温室中利用苜蓿生产IgG的成本约为500～600美元/ g ,而利用杂交瘤细胞生产抗体的成本约为5 000 美元/g 。因此,利用植物生产抗体具有广阔的市场前景。目前,利用转基因植物表达的抗体包括完整的抗体分子、分泌型抗体IgA、IgG、单链可变区片段(scFv) 、Fab 片段、双特异性scFv 片段以及嵌合型抗体等不同类型的抗体。 植物不仅作为生物反应器器生产抗体用于医药产业,而且植物抗体介导的免疫调节在植物抗病育种上也很值得研究。Fecker 等将抗甜菜坏色黄脉病毒(BNYVV) 的外壳蛋白基因的scFv 转化烟草,产生的scFv 定位于细胞质中或通过末端的连接信号肽而分泌到质外体,结果发现转scFv 的植株出现症状的时间明显迟于对照。Tavladoraki 等将抗菊芋斑驳病毒(AMCV) 的外壳蛋白基因的scFv 转入烟草后,发现感病率下降50～60 % ,出现症状的时间也明显迟于对照。LeGall 等将针对僵顶病植原体主要膜蛋白的scFv 转入烟草中,并通过细菌信号肽把scFv 定位到质外体,将转基因烟草接穗嫁接到被植原体侵染的砧木上,没有表现病症,而对照的非转基因接穗却出现严重的僵顶病症状甚至死亡。 另外,在植物细胞中表达具有催化或钝化酶和激素作用的抗体,从而对细胞代谢进行调节,这对于植物代谢机理的研究非常有用。Owen 等将植物光敏色素单链Fab 抗体转入烟草中,转基因烟草光敏色素下降40 % ,而且该转基因烟草种子表现出异常的依赖光敏色素萌发的能力。Shimada等在烟草内质网中高效表达了抗赤霉素前体分子A19/ 24 的scFv ,A19 和A24 分别是A1 和A4 的前体,转基因烟草中A1含量降低并表现矮化[2]。 1.2口服疫苗(edible vaccine)
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
生物反应器 指以活细胞或酶为生物催化剂进行细胞增殖或生化反应提供适宜环境的设备，它是生物反应过程中的关键设备。生物反应器的结构、操作方式和操作条件的选定对生物化工产品的质量、收率（转化率）和能耗有密切关系。生物反应器的设计、放大是生化反应工程的中心内容，也是生物化学工程的重要组成部分。 分类从生物反应过程说，发酵过程用的反应器称为发酵罐；酶反应过程用的反应器则称为酶反应器。另一些专为动植物细胞大量培养用的生物反应器，专称为动植物细胞培养装置。 发酵罐发酵罐若根据其使用对象区分，可有：嫌气发酵罐、好气发酵罐、污水生物处理装置等。其中嫌气发酵罐最为简单，生产中不必导入空气，仅为立式或卧式的筒形容器，可借发酵中产生的二氧化碳搅拌液体。 若以操作方式区分，有分批操作和连续操作两种。前者一般用釜式反应器，后者可用连续搅拌式反应器或管式及塔式反应器。好气发酵罐按其能量输入方式或作用原理区分，可有： ①具有机械搅拌器和空气分布器的发酵罐这类发酵罐应用最普遍，称为通用式发酵罐。所用的搅拌器一般为使罐内物料产生径向流动的六平叶涡轮搅拌器，它的作用为破碎上升的空气泡和混合罐内的物料。若利用上下都装有蔽板的搅拌叶轮，搅拌时在叶轮中心产生的局部真空,以吸入外界的空气,则称为自吸式机械搅拌发酵罐。 ②循环泵发酵罐用离心浆料泵将料液从罐中引出，通过外循环管返入罐内。在循环管顶端再接上液体喷嘴，使之能吸入外界空气的,称喷射自吸发酵罐。 ③鼓泡塔式发酵罐以压缩空气为动力进行液料搅拌，同时进行通气的气升发酵罐。目前，世界所发展的大型发酵罐是英国卜内门化学工业公司的发酵罐，它以甲醇为原料生产单细胞蛋白的压力循环气升发酵罐,其直径为7m，高为60m，总容量为 2300m□，自上至下有5000～8000 个喷嘴进料。目前，还有些发酵产品，如固体曲等，使用专门设计的能调节温、湿度的旋转式固体发酵装置。 生产甲烷（沼气）用的是嫌气发酵罐，也称消化器或沼气发生器，这种发酵罐装有搅拌器，顶部有的有浮顶。 污水生物处理装置中，最简单的是曝气池，装有表面曝气叶轮。为了节省占地面积，开发了一种利用气升式发酵罐原理的深井式污水处理池或大至 20000m□的多循环管式曝气装置。此外，还有生物滤池和生物转盘等装置，把能降解污水中有害物质的菌或原生动物，以生物膜的形式附在填料或转盘上。 酶反应器可分游离酶及固定化酶反应器两大类。 ①游离酶反应器以水溶液状态与底物反应。若为分批釜式反应器，酶就不能回收；若用连续釜式反应器并附有一个能把大分子的酶留在系统内的超滤装置则可使酶连续使用。也可将酶液置于用超滤材料制成的U形管或中空纤维管中,并将其置于釜式或管式反应器进行操作，这样也可使酶连续使用。后者接近连续管式反应器。 ②固定化酶反应器除了和化学反应器类似的固定床反应器和流化床反应器外，还有多种特殊设计。例如：将酶固定在惰性膜片上，再卷成螺旋状置于反应器中,或将酶固定在中空纤维的内壁制成反应器；也可将固定化酶置于金属网框中进行酶反应。在反应中产气(如CO2)严重时，可考虑采用多层酶反应器。采用固定化细胞时的反应器，基本上和固定化酶反应器相同，但在好气培养时要便于空气导入和废气排出。
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7715847391.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
万方数据
２００７年第２７卷第５期水利渔业（总第１５３期）－７? 水池培养微藻也是一种生物反应器技术，但其效率比较低。研究较多的是利用封闭的光生物反应器来培养微藻，但这项技术目前还未达到大规模实用化的阶段。有些海洋异养微藻可以通过发酵进行培养，这也是一种生物反应器技术。美国有公司利用发酵法培养异养微藻，生产ＥＰＡ和ＤＨＡ，已经达到工业化生产的阶段”ｏ。随着研究的继续深入，ＥＰＡ和ＤＨＡ新的生理功效及作用机理将不断被发现和揭示；然而，短缺的ＰＵＦＡ生物资源却始终制约着ＥＰＡ和ＤＨＡ的广泛应用，积极寻找廉价的ＤＨＡ和ＥＰＡ生物资源已成为一种迫切要求。国外较早开展了ＰｕＦＡ生物资源开发和利用的研究工作，发现海洋徽藻具有大规模生产ＰｕＦＡ的潜力，并取得了不少成就”Ｊ。 利用海洋微藻生产多不饱和脂肪酸的研究始于２０世纪舳年代初期，并且多以自养微藻生产ＤＨＡ和ＥＰＡ为主，其中的三角褐紫藻、紫球藻、盐生微小绿藻、球等鞭金藻、硅藻等当时被认为最有可能实现微藻产业化，但其结果并不尽人意”１。开放大池培养微藻存在极低的产量和难以对一些高纯度、高价值的产品进行纯种培养的缺陷，使其在推广微藻大规模培养上受到诸多因素的限制。培养过程受光照、温度等自然环境影响较大，并且易被真菌、原生动物和其它杂藻污染，同时水分蒸发严重，二氧化碳供给不足ｏ“。这峰因素最终都将导致细胞培养密度偏低，ＰｕＦＡ含量不高，使得采收成本过高。因此，人们又设计出密闭光生物反应器，基本上可以解决上述问题，并通过控制培养液浓度实现了连续培养。现在的光生物反应器已经发展为柱式光照发酵罐、管式及板式恒化反应器以及可实现培养条件计算机在线控制的光纤式光生物反应器等多种类型。 利用密闭式光生物反应器培养微藻，能减少污染发生，可提高产量６０％一３００％，同时还可以降低收获成本。然而，密闭式利用光生物反应器依然存在着许多不足”ｏ，例如培养后期由于细胞浓度的升高，限制光的穿透，降低了光照效率；在培养过程中由于水压增加，使细胞受到损伤；利用海洋微藻生产多不饱和脂肪酸反应器内容易累积氧气，降低脂肪酸的去饱和程度；反应器和生物传感器上易发生附着，这种培养技术成本也较高。因此制约微藻工业化生产的发展。 为了解决高效廉价这个困扰微藻产业多年的封闭式光生物反应器的设备难题，一种新型结构的封闭式光生物反应器——“膜式气袋内光源太阳能光生物反应器”应运而生，它具有结构简单、造价低廉、运行可靠、适应性强、单位体积培养液受光面积大、微藻产量高且质量好等优点；并且可以调整光质，从而达到微藻产品成份的定向培养。所以非常适合于微藻生物资源的大规模开发应用，有极大的开发潜力”’。 利用膜式气袋内光源太阳能光生物反应器设备及配套技术，处理有机废水及工厂排人的二氧化碳废气，可以在治理环境污染的同时，生产出具有很高经济价值的微藻及深加工附加值高的新型生物医学产品、功能性食品、动物免疫抗病饲料添加剂、高生物效价的人类及动物食品蛋白源等。同时，还可以利用工厂排放的二氧化碳废气为原料，廉价地通过光合作用对二氧化碳进行再生，开发燃料油、燃料气等微藻绿色再生能源产品．获取新能源。同时，膜式气袋内光源太阳能光生物反应器相配套的微藻养殖技术及微藻干燥技术也正在研究中。这项新型的干燥技术可解决因微藻产品干燥成本过高而制约微藻产品普及应用的瓶颈。可以大幅度降低微藻的生产成本，并且由于采用了低能耗的低温干燥技术，还可以最大限度地保护微藻所含的生命活性物质，提高产品质量和产品价值。 气升式光生物反应器是另一种封闭式高效光生物反应器。与高等植物一样，藻类靠太阳光能进行光合作用，利用水和二氧化碳合成有机物，同时放出氧气。它的代谢类型与微生物发酵有重要区别。作为一类光生物反应器（ｐｈ０１０ｂｉｏｒｅａｃｔｏｒ）的藻类生物反应器，光能利用和无机碳源供应是设计中应重点考虑的问题。在发酵罐设计中，要充分保证氧气的供应和有效传递，以满足微生物代谢和生长的需要。相反，藻类生物反应器要防止溶解氧过饱和，因为氧气过多会抑制Ｒｕｂｉｓ∞的活性，使光合作用的效率降低。气升式生物反应器是根据藻类的生物学特性，以实用化和无人值守下长期运转为目标进行选型和设计的“…。这是一种新型的外照光、内循环、正向导流、通气管下行式的光生物反应器。由反应器主体、光照系统、三参数（温度、ｐＨ、溶解氧）或单参数检测系统组成，也可根据需要灵活组合。二氧化碳配气装置可配制不同浓度的二氧化碳，以便为反应器中的藻类提供无机碳，以满足其光合作用的需要。该类型藻类生物反应器已用于螺旋藻生产厂藻种、水产育苗的饵料微藻的大量培养、藻类高值化产品生产和大型海藻细胞工程育苗等方面，均已获预期的良好效果”“。 根据实际应用结果，并与其它各类光生物反应器比较，这种气升式反应器的优点是：①造价低、易操作、实用性强，可在无人值守条件下长期运转；②占地面积小，光能利用效率和产量高；③结构简洁，可防止藻类附壁、缠绕和形成死角，有利于长期培养；④搅拌装置湍动温和均匀，剪切力小，不损伤藻类，循环速度高并形成湍流，提高光能利用效率，可实现高密度培养；⑤培养液无氧饱和。温度不会异常升高，不需要附加脱氧装置，不需要采用附加的降温装置和措施。 中国科学院工程研究所集多年研究反应器的丰富经验，研制了系列新型气体提升式光生物反应器。该反应器气液中混合充分、剪切力低、传质性能好；同时，该反应器结构简单、性能稳定、易于放大，面板式设计使操作更简便，可广泛应用于藻类及其它光台生物细胞的悬浮培养““。目前已经完成２Ｌ和２０Ｌ光照反应器，２Ｌ光生物反应器广泛应用于实验室的微藻、大藻和植物细胞的培养研究，便于摸索培养工艺、条件实验、考察多因子的影响规律。考虑研究工作的需要，该光生物反应器设计了光照定时控制和光强调节系统，可满足不同培养体系对光照条件的要求。培养过程中的温度、ｐＨ、溶氧可以实现在线控制，设置了多路供气系统。 ２０Ｌ光生物反应器主要用于微藻、大藻和植物细胞 万方数据
https://www.doczj.com/doc/7715847391.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。
动物乳腺生物反应器的原理及进展 摘要： 动物乳腺生物反应器技术是转基因技术的应用，于上世纪80年代提出，其目的是利用动物乳腺产生目的蛋白。利用该技术生产的蛋白具有低成本，高活性，易提取纯化的优点。虽然该技术尚处于发展时期，但具有广阔的应用前景和巨大地商业潜力，是许多公司大力发展的对象。 关键词：动物乳腺生物反应器、原理、进展、优点
动物乳腺生物反应器（mammary gland reactor）是指利用动物 乳腺特异性启动子调控元件指导外源基因在乳腺中特异性表达，并能从转基因动物乳汁中获取重组蛋白的一种生物反应器。1生物反应器(bioreactor) 经历了3 个发展阶段：细菌基因工程、细胞基因工程、转基因动物生物反应器。细菌基因工程产物往往不具备生物活性,必 须经过糖基化、羟基化等一系列修饰加工后, 才能成为有效的药物, 而细胞基因工程又因为哺乳动物细胞的培养条件要求相当苛刻,成本 太高,限制了规模生产。动物生物反应器具有产品质量高,容易提纯的特点，弥补了其它各类基因表达系统的缺陷。它是在转基因技术体系基础上发展起来的。7自从上世纪80年代出现以来，已经取得了许多 突破，现己成为生物技术研究的热点。并向商业化阶段转变，显示 了广阔的应用前景。并且利用转基因动物乳腺生物反应器生产饮用奶，以期望获得既能满足蛋白质需要，又能增加抵抗力的品质全面的奶，为人类服务。2 1、动物乳腺生物反应器的原理 乳腺生物反应器的原理是应用重组DNA 技术和转基因技术，将目的基因转移到尚处于原核阶段的动物胚胎中，经胚胎移植得到转基因乳腺表达的个体。1 外源基因在乳腺特异性表达需要乳蛋白基因的一 个启动子和调控区，即需要一个引导泌乳期乳蛋白基因表达的序列，这样才能将外源基因置于乳腺特异性调节序列控制之下，使其在乳腺中表达再通过回收奶获得具有生物活性的目的蛋白。它是一个专门化的分泌腺体，可以生产出具完全生物活性的药用重组蛋白质，其纯化
浅谈大数据与人工智能的发展必要性 全球迎来人工智能发展新一轮浪潮，人工智能成为各方关注的焦点。从软件时代到互联网，再到如今的大数据时代，数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变，可以说大数据引领人工智能发展进入重要战略窗口。 从发展意义来看，人工智能的核心在于数据支持。首先，大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。人工智能的发展也需要学*量的知识和经验，而这些知识和经验就是数据，人工智能需要有大数据支撑，反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步，两者相辅相成，任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。 其次，人工智能创新应用的发展更离不开公共数据的开放和共享。从国际上看，开发、开放和共享政府数据已经成为普遍潮流，英美等发达国家已经在公共数据驱动人工智能方面取得一定成效。而我国当前仍缺乏国家层面的整体战略设计与部署，政府数据开放仍处于起步阶段。在开放政府数据成为全球政府共识的背景下，我国应顺应历史发展潮流，抓住大数据背景下发展人工智能这一珍贵历史机遇，加快数据开发、开放和共享步伐，提升国家经济与社会竞争力。
从发展现状来看，人工智能技术取得突飞猛进的进展得益于良好的大数据基础。首先，海量数据为训练人工智能提供了原材料。据We Are Social公司统计，全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65％，活跃互联网用户突破了40亿人，接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC 预测，2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。如此海量的数据给机器学习带来了充足的训练素材，打造了坚实的数据基础。移动互联网和物联网的爆发式发展为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。 其次，互联网企业依托大数据成为人工智能的排头兵。Facebook 近五年里积累了超过12亿全球用户；IBM服务的很多客户拥有PB级的数据；Google的20亿行代码都存放在代码资源库中，提供给全部2．5万名Google工程师调用；亚马逊AWS为全球190个国家/地区超过百万家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。在中国，百度、阿里巴巴、腾讯分别通过搜索、产业链、用户掌握着数据流量入口，体系和工具日趋成熟。 再者，公共服务数据成为各国政府关注的焦点。美国联邦政府已在Data．gov数据平台开放多个领域13万个数据集的数据。这些领域包括农业、商业、气候、教育、能源、金融、卫生、科研等多个主题。英国、加拿大、新西兰等国都建立了政府数据开放平台。在我国，2011年香港特区政府上线data．gov．hk，上海率先在内地推出首个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山、南京等城市也都陆续上线数据平台。
植物生物反应器的研究进展及应用 王勇 （广西工学院生化系20110401022） 摘要：随着植物转基因技术的发展，将植物体作为生物反应器生产有用的生化产物是当今生命科学技术研究中最热门的领域。植物生物反应器是近年来生物技术领域新的研究方向，利用农作物进行疫苗、药用蛋白的生产，具有广阔的市场前景和商业价值。植物系统具有低成本、安全和易规模化优势，其表达生物活性药用蛋白能力已被许多研究所证实；同时，植物药用蛋白产品还表现出潜在的市场和广阔应用前景。利用植物生物反应器生产药品是生物制药的一个分支，该技术通过基因工程植物生产药用蛋白质分子、肽和二级代谢物，具有成本低、规模化生产等优点。 关键词：植物生物反应器；转基因植物；重组蛋白；制药 随着人类经济社会的发展，对传统农业产品的要求也越来越高。现代生物技术，尤其是农业生物技术的迅速发展，对全球现有的农作物种植和生产结构能够产生重要影响。植物生物反应器是生物反应器研究领域中的一大类，是指通过基因工程途径，以常见的农作物作为化学工厂，通过大规模种植生产具有高经济附加值的医用蛋白、工农业用酶、特殊碳水化合物、生物可降解塑料、脂类及其他一些次生代谢产物等生物制剂的方法。植物生物反应器就是利用植物这个系统，包括植物细胞、组织器官以及整株植物为工厂，来生产具有商业价值的生物制品，包括疫苗、抗体、药用蛋白等，许多研究证实植物系统
具有表达活性哺乳动物蛋白的能力，在产品质量、成本和安全方面已显现出优势，并很快得到科学家和生物制药业的认可．据预测，未来5～1O年植物将成为临床治疗或诊断药品的主要生产系统。 1 植物生物反应器特点及优越性 许多研究证实植物系统具有表达活性哺乳动物蛋白的能力，在产品质量、成本和安全方面已显现出优势，并很快得到科学家和生物制药业的认可。科学家预测，不久的未来，植物生物反应器很可能成为生物化学药物及多种有用蛋白的重要生产系统。植物作为生产药用蛋白的生物反应器，为人类提供了一个更加安全和廉价的生产体系，与微生物发酵、动物细胞和转基因动物等生产系统相比，它具有许多潜在的优势。以生物学生产要求很高的疫苗为例，它的优点有：(1)技术较成熟，成本低廉，使用方便，易于推广；(2)植物具有完整的真核细胞表达系统，能准确地进行翻译后加工；(3)无须提取纯化过程，可直接食用免疫；(4)比传统的免疫途径更有效，植物细胞中的疫苗抗原通过胃内的酸性环境时可受到细胞壁的保护，直接到达肠内黏膜诱导部位，刺激黏膜和全身免疫反应；(5)安全性好，不需要注射器和针头之类的设备，避免了某些血液传播疾病。如果不以整株植物作为生产单位，而是用带有生产目的产物特性的植物细胞或组织作为生产单位，结合植物细胞培养和发酵工程方法，则可以像微生物发酵生产一样大规模工厂化生产目的产物。与人工栽培相比较，这种生产方式具有独特的优点：(1)节约自然资源，减少对土地资源的占用，同时不受地区、季节、气候等自然条件的影响；(2)细胞培养个体差异
关于大数据 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之八十的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能 人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能和大数据之间的联系
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。 当下，互联网行业又迎来了一次新的热潮！就是从互联网时代开始向数据时代转变！新的时代的到来，代表着行业技术又要进行一次全新的更新换代，以往的技术开始变得不适用，新的技术将要出现。即使在行业内工作很多年的人也要重新开始学习新的技术。现在正是学习大数据的好时期，南京课工场针对行业的快速变化，及时掌握大数据应用产业的发展需求，为学员提供符合企业用人需求的课程体系和大数据技能，还等什么，赶紧抓住这个换道超车的好时机吧！
搅拌气升式生物反应器的研究进展 席仁荣，吴振强 （华南理工大学生物科学与工程学院，广东广州510640）摘要：搅拌气升式反应器作为一种新型高效的生物反应器，因为其独特的优势而越来越受到重视，具有良好的研究和应用前景。概述了搅拌气升式反应器的国内外研究进展，着重评述了搅拌气升式反应器相比于传统机械搅拌式反应器和气升式反应器的所体现出的优点，详细介绍和分析了该新型反应器的基本结构、流体力学性质及相关的重要表征参数，并对其在生物发酵和化工行业中的应用和发展进行了回顾和展望。 关键词：搅拌气升式反应器；传质性能；结构 中图分类号：TQ 050.1 文献标识码：A文章编号：1000–6613（2008）02–0218–05 Research progress of mechanically stirred airlift bioreactors XI Renrong，WU Zhenqiang （Collegy of Bioscience and Bioengineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，Guangdong， China） ABstract：The mechanically stirred air lift bioreactors are a kind of novel and high-performance bioreactors，which are paid more attention due to their excellent merits in recent years and may have a good prospest. The corrent research progress of mechanically agitated airlift bioreactors at home and abroad is summarized. The paper also compares the mechanically stirred air lift bioreactors with mechanically stirred bioreactors and air lift bioreactors and points out its strengths. Besides，the basic structure ，hydromechanics characteristics and relevant parameters of the novel bioreactors are introduced and analyzed in detail as well as their applications in fermentation and chemical industry in the future. Key words：mechanically stirred airlift bioreator；mass transfer performance；structure 气升式反应器和机械搅拌式反应器在生物发酵、化工等领域中得到了广泛应用[1]。气升式反应器在流体黏度相对不高、需要温和的搅拌[2]和氧传质要求较低[3－4]时非常有效，但操作弹性小、轴向梯度高径比（H/D）大、高黏度时相间传质差等不利因素制约了其发展。与其相比，传统的机械搅拌式反应器则有更广泛的操作应用范围，混合程度较高，但它们没有确定的混合模式、不能高速的通气、快速机械搅拌的剪切力对于丝状菌和动植物细胞的培养不利。为了扩展反应器的应用范围，许多研究者通过多种途径来改善它们的性能，包括改进反应器型式、结构、增加内构件等，其中，将搅拌式反应器与气升式反应器结合形成的新型机械搅拌气升式反应器因其能够同时解决传统搅拌和气升式反应器的一些限制而引起了国内外学者的广泛注意。在气升式反应器中合理设置搅拌，可有效地破碎细胞，扩大传质面积并增加循环速度及扰动，强化传递性能，获得足够高的氧传质效率和热传递性能，并且能耗可以缩减至传统搅拌系统的30％。Moo-Young等[5]较早地指出在气升式反应器的导流筒中加上一个低剪切力轴流搅拌桨，这可能是搅拌气升式反应器的最初模型，其性能优于单纯的气升式反应器。同样，这种搅拌气升式反应器已经被证明比传统的单层六平叶圆盘涡轮桨需氧发酵罐具有更高效率[4－6]。LüXiaoping 等[7]认为在高黏度介质的气升式反应器中，机械搅拌比静态混合器对传质的改善更有效。目前国内对这种新型混合反应器甚少有系统的
大数据与人工智能 数据科学已经在决策科学、社会科学、经济学里面扮演越来越重要的角色，所以这种交叉融合，这种碰撞对我们每一个人来讲都是学习的机会，也是一些施展才华的空间。最近在各个场合有一些分享，今天我尤其要把这个讲座做好。今天是我儿子第一次坐在下面听我的讲座。 过去我们做的这些工作是跟数据有关系的。一个大数据、一个人工智能，这两个放在一起，今天很多的企业会这么重视，在这里给大家分享一下我们自己的故事。百度在过去两年多的时间里面，在人工智能领域有很多技术方面的投入。今年李彦宏在两会上提出中国大脑，很受关注；麻省理工学院科技评论杂志去年专门发表了一篇评论性文章，介绍百度的人工智能之梦。在国外主流的科技杂志里面报道一个中国企业的科技研发，还是比较少的。我自己感到非常的振奋。 百度的背景，和很多的互联网公司都是一样的，从技术的纬度来讲，他本质上是一个基于大数据的人工智能公司。我们是提供一个搜索引擎，这个搜索引擎下面有一个非常精致的结构，它可以搜索到各种信息、知识，而且服务是完全免费的、给用户带来价值的。但是我们获得了了大量的搜索行为数据，并实现它的商业价值，就得通过广告、推送服务。从数据到价值，这中间就需要大量的技术，尤其是基于大数据的人工智能技术，包括机器学习，自然语言处理，语音识别，图像识别。 最近在全社会，无论是在中国还是美国，还是科技媒体，还是研究机构，还是商业公司，都在谈自动驾驶、机器人、物联网、个性化、VR、AR。其实这些都是AI的各个领域，现在AI已经成为科技创新的主战场，它不光是未来时，而且是
现在进行时。我们看电影《超能陆战队》，看似是未来的东西，但是今天很多领域正在发生，也在产生价值。 到底什么是人工智能？严肃的科学定义到今天为止，没有一个广泛接受的定义。比如说，有一种说法叫强人工智能，有一种说法叫弱人工智能，还有基于符号逻辑的、也有基于统计模型的，有不同的观点。抛开这些不同的观点，通常一个人工智能系统有这样几个方面： 第一，我们希望这个系统具有感知的能力，就像人一样，有五官，可以感知周围的环境是什么样的。 第二，获取这个感知以后，对面临的环境有一个理解。比如说对于一个机器人来讲，他在感知到这个环境以后，如果想到后面去跟一个同学聊天，他需要寻找最佳路径。他必须要理解，那条路是走不通的，那条是可以走的。 第三，在理解的基础上做出决策，从而达成目的或完成任务 一个机器要感知，然后理解，然后决策，这是一个过程。今天在市场上面无处不在充斥着智能产品：智能汤勺、智能水杯等等。我们把一个老式的收音机和智能设备放在一起比较，他们有什么不同？区别一个系统、一个产品是不是真的具有智能的能力，有一个很重要的纬度，就是这个系统能不能随着用户用它的次数越来越多，它变得越来越聪明，它是不是真的随着经验积累在不断的演化。如果它是这样的，它就是一个能够自我学习、自我进化、自我演化的、智能的系统。所
生物反应器的现状及发展趋势 【摘要】：生物反应器的研制不仅对现有生物产业的发展起着关键作用,而且可以用于进行高附加值化合物、药物等的生产。生物反应器在生物产品研究工作中是一个必不可少的重要工具和手段。人类正面临人口膨胀、陆地资源减少和环境恶化等全球性问题。传统的生产模式已经很难适应经济快速发展的需要，生物反应器的研究工作正在世界范围内蓬勃兴起。本文对生物反应器的现状及发展趋势进行了综述。 【关键词】：生物反应器；结构；功能；优缺点； 1 生物反应器的定义 生物反应器：生物反应器是利用酶或生物体（如微生物）所具有的生物功能，在体外进行生化反应的装置系统，是一种生物功能模拟机，如发酵罐、固定化酶或固定化细胞反应器等。 2 生物反应器的分类 2.1 发酵罐 2.1.1 发酵罐的主要构造 其主体一般为不锈钢制成的主式圆筒，其容积在一平方米至数百平方米。内部及顶部、底部有附件。 2.1.2 发酵罐的主要分类 （1）通气机械搅拌罐 通气机械搅拌罐（后面简称发酵罐）是许多发酵过程的首选设备，具有高传质和传热能力，理想的气液混合效果，较长的液体停留时间和较宽的操作气速。但缺点也明显，郾剪切力较大，损害许多剪切敏感型微生物能耗大，混合不均。因此，发扬通风搅拌罐的优势，克服其缺点是当前发酵罐研究的重点之一。通风搅拌罐改进工作主要在搅拌系统，包括搅拌器和多层搅拌系统的优化，搅拌器主要是采用新型搅拌器或改进标准搅拌器，目的是减少桨叶尾流的漩涡以便节能，或者改变反应器的流态，使得剪切力可以均匀的分布，保护反应器中的微生物。多层搅拌系统很早就开始使用，但由于对其工作机理研究不够深人，多年来一直采用简单的经验设计方法，没有发挥其应有的优势。 目前对于通风搅拌发酵罐的认识已经到了一个新的高度，主要表现在研究的内容和手段两面面，从内容看，对多层搅拌系统的研究不只是以单搅拌研究为基础的延伸，而是以多层搅拌为研究目标研究的深度和广度都在扩展，同时，研究溶液性质对传质和混合的影响，使得得出的成果更接近实际，为进一步的精确设计提供了相当的基础，尽管目前这些进步还不能实现完全通过计算就可实现发酵罐的放大设计。当然，这些成果的取得是伴随研究手段取得的进步，一些先进的仪器和技术为深入了解现象的内在规律提供了可能，如用于观察流体流动状态的多普勒流体分析仪、多普勒速度仪，分析工具计算流体力学及软件，准确测量体积氧传递系数Ｋｌａ动压法等等。对于气液系统，用最小的功率消耗获得最大的气含率是最重要的设计目标，组合搅拌系统的底搅拌必须采用纯径向流搅拌器（如圆盘直叶涡轮搅拌桨），顶部采用混合流搅拌桨（如折叶开启式涡轮搅拌桨）向下输送液流，且液流应在湍流状态。得到最大的气含率就相当于得到最大的气液传质系数，这个结论有助于在设计时找出获得最大传质系数Ｋｌａ同时功耗最低的设计参数。同样在搅拌系统设计中，引进新型高教的搅拌器可以进一步提高发酵罐的效率和表现。另外，搅拌系统设计的另一个重要原则就是对发酵液的理化性质的关注，由于发酵液成分复杂。对Ｋ－ａ的影响也是比较显著的，因此，根据发酵液的特性设计搅拌系统也是非常必要的，由于目前还无法量化描述发酵液成分对发酵过程传质传热的影响，大型发酵罐的设计应以小型试验为基础，选择适合的关联式作为放大依据。可能是最佳的设计方法。尽管，对发酵罐搅拌系统的研究已经取得了许多可喜的进展，但仍有许多同题需要深入研究。总体上，
文化自信之三：互联网+与大数据、人工智能与核心技术阅读下面的文字，按要求作文。（60分） 材料一：一些购物或新闻app会根据用户的性别、年龄、所在城市、喜好等进行及时的有针对性的推送信息，这些经过加工筛选后的信息显然更全面，准确性、匹配度更高，从而大大方便了用户，提高了效率。 材料二：有用户反映某打车软件，存在“杀熟”现象。同样的行程，iPhone用户比小米用户贵10%。同时，测试的两款手机设置的起点和终点都一样，车型类型一样，也没有新用户补贴，但是级别更的用户费用更贵。 材料三：近日美国媒体披露，一家名为“剑桥分析公司”的数据分析企业，在未经授权的情况下，获取了美国社交媒体“脸书”多达5000万用户的信息，用于设计软件，以预测并影响选民投票。消息一经曝出，舆论一片哗然。
以上文字引发你怎样的思考？请写一篇文章加以阐述。要求：选好角度，明确文体，自拟标题；不脱离材料的容及含义的围；不要套作，不得抄袭；不少于800字。 【时代背景】 “大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动”。日前，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。总书记在主持学习时，深刻分析大数据发展现状和趋势，结合我国实际对实施国家大数据战略、加快建设数字中国作出部署要求，为用好大数据、赢得新时代发展的战略主动指明了方向。 随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。有人感叹：数据是新的石油，是本世纪最为珍贵的财产。作为信息化发展的新阶段，大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响。“谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。