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一种基于云存储环境的连续数据保护的缓存方法
本发明公开了一种基于云存储环境的连续数据保护的缓存代理 端的设计方案,包括:缓存代理端将根据客户端的操作请求进行相关 处理。如果是用户的登录请求,缓存代理端则会判断用户是否存在, 如果用户不存在,则为该用户创建元数据记录文件、数据记录文件、 时间记录文件和数据映射表,然后进行同步,创建被保护磁盘分区的 初始镜像文件;如果存在,继续等待客户端的操作请求。如果是备份 请求,缓存代理端则会构造对应的元数据并记录到对应的元数
华中科技大学 2021-04-14
一种基于多级缓存的混合云存储系统和方法
本发明公开了一种基于多级缓存的混合云存储方法,包括:用 户登录时根据其所在的局域网加入用户组,向该用户组所在区域的超 级节点发送用户名和密码进行用户认证,超级节点根据接收到的用户 名和密码对用户进行认证,用户接收从超级节点返回的目录视图及其 所有文件的元数据信息,将目录视图发送到该用户组的组长节点,组 长节点根据接收到的目录视图判断其组缓存空间中是否包括该目录视 图中的文件,若是则将组缓存空间中存储该文件的节点的 I
华中科技大学 2021-04-14
一种云存储环境中的用户访问权限回收方法
本发明公开了一种云存储环境中用户权限回收的方法,解决现 有云环境中用户权限回收时引起安全隐患和数据重加密带来的性能开 销问题。包括:客户端进程,云存储系统进程和安全管理中心进程, 云存储系统实现令牌链管理更新,通知安全管理中心分发密钥、令牌, 对密文置入干扰块处理以及用户访问请求判断回复;安全管理中心实 现用户注册、登录,权限授予、回收,密钥管理、分发,以及用户令 牌分发。本发明利用令牌机制实现密文的干扰处理,采用立
华中科技大学 2021-04-14
利用激光点云辅助的可量测全景影像生成方法
本发明公开了一种利用激光点云辅助的可量测全景影像生成方法,包括:步骤 1,将全景影像进行 虚拟成像获得多幅框幅式影像;步骤 2,选取初始点对,并初始化各框幅式影像的外方位元素;步骤 3, 以初始点对中所有激光点到对应框幅式影像上的投影误差的和最小为条件方程,调整外方位元素初始值, 获得精确的外方位元素值;步骤 4,构建激光点云的空间索引,在空间索引中选取以曝光中心为球心的 球形邻域,球形邻域内激光点云即全景影像的邻域点云;步骤 5,计算邻域点云中各激光点的法向量, 获得邻域点云的特征;步骤 6,将邻域点云的深度和特征投影到全景影像。采用本发明生产的可量测全 景影像具有较高精度,可广泛运用于测量领域及资产调查。 
武汉大学 2021-04-13
上海知汇云信息技术股份有限公司
上海知汇云信息技术股份有限公司成立于2011年,公司专注于实验教学的科研、创新与实践。 2015年,全国首个实验操作考评系统在太原市初中理化生实验操作考试中得到应用,标志着中国实验教育进入“数字化过程评价”的新时代!2019年,知汇云考评系统在深圳市初中理化生实验操作信息化考核中得到应用,保障了实验操作考试阳光透明、公平公正、高效便捷,成为全国实验信息化考试的经典样本! 受中国教育装备行业协会委托,知汇云作为牵头单位组织《实验操作考评系统技术规范》团体标准编制工作,该标准已于2021年5月正式发布。2020年知汇云和腾讯云签署战略合作协议,强强联合,加速推进AI智能赋分的应用落地。 知汇云前身是宁波GQY视讯股份有限公司(上市代码 300076)。1993年起,GQY大屏连续八年亮相中央电视台春晚演播现场。2006年,GQY在激烈竞争中胜出,一举拿下2008年北京奥运会四大指挥中心大屏指挥系统项目。 知汇云,专注于中国实验操作考评解决方案!
上海知汇云信息技术股份有限公司 2021-01-15
云班牌青春风 电子班牌 数字班牌 智慧班牌
产品详细介绍 智慧班牌 数字班牌方案 电子班牌系统云班牌 学校电子班牌软件 云班牌 新高改特色化 解决新高考改革、分层走班教学改革下的选课走班模式的教学管理问题 支持分层教学的走班模式下为学校提供在线选课 实时发布走班模式下的课程信息和课堂内容 采集学生考勤数据为走班教学管理提供数据支持 完美支持一师一课表、一室一课表、一生一课表 功能丰富 一应俱全 便捷的选课平台  不需要电脑、手机等终端,学生在每班一台的云班牌上轻松完成选课操作 强大的走班管理   教室课表、教师课表、学生课表、走班考勤,通过云班牌轻松实现  全面的教学支撑  课前发布教学要点与课件、课中状态展示、课后反馈改进,全周期支撑教学管理 无门槛的翻转课堂  无需专属系统和设备,马上实现翻转课堂 班级文化创意平台 个性化的班级名称、LOGO展示,多形式的风采呈现 高效的资源管理平台  课件、习题、试卷、微课等多类型的教学资源轻松上传、便捷发布和高效管理 最实用的信息发布窗口  校园通知、新闻资讯、考场信息,一个后台轻松管理 最贴心的安全考勤  便捷随意刷(卡)、轻松管理出勤、家长实时掌握 我们的优势 1)课前课中课后协同支撑 课前 老师高效云备案,推送课件资源给学生,实现翻转课堂。 学生在线选课 轻松搞定,一键智能生成个性化课表。 课中 课表实时呈现,走班制更灵活。 走班云动态考勤,数据实时传递,管理更便捷。 课后 老师资源推送,学生完成知识要点,个性化学习更智慧。 课堂反馈教学质量智能分析,随时掌握学生学习动态。 2)家校协同推动家校共育 学校将公告和学生到校信息有效传递家长  消除家校沟通隔阂。 家长实时查看孩子课后作业、学习情况、在校信息等,实现家校共育。
成都云班智慧科技有限公司 2021-08-23
智慧班牌 数字班牌方案 电子班牌系统云班牌
产品详细介绍 智慧班牌 数字班牌方案 电子班牌系统云班牌 学校电子班牌软件 云班牌 新高改特色化 解决新高考改革、分层走班教学改革下的选课走班模式的教学管理问题 支持分层教学的走班模式下为学校提供在线选课 实时发布走班模式下的课程信息和课堂内容 采集学生考勤数据为走班教学管理提供数据支持 完美支持一师一课表、一室一课表、一生一课表 功能丰富 一应俱全 便捷的选课平台  不需要电脑、手机等终端,学生在每班一台的云班牌上轻松完成选课操作 强大的走班管理   教室课表、教师课表、学生课表、走班考勤,通过云班牌轻松实现  全面的教学支撑  课前发布教学要点与课件、课中状态展示、课后反馈改进,全周期支撑教学管理 无门槛的翻转课堂  无需专属系统和设备,马上实现翻转课堂 班级文化创意平台 个性化的班级名称、LOGO展示,多形式的风采呈现 高效的资源管理平台  课件、习题、试卷、微课等多类型的教学资源轻松上传、便捷发布和高效管理 最实用的信息发布窗口  校园通知、新闻资讯、考场信息,一个后台轻松管理 最贴心的安全考勤  便捷随意刷(卡)、轻松管理出勤、家长实时掌握 我们的优势 1)课前课中课后协同支撑 课前 老师高效云备案,推送课件资源给学生,实现翻转课堂。 学生在线选课 轻松搞定,一键智能生成个性化课表。 课中 课表实时呈现,走班制更灵活。 走班云动态考勤,数据实时传递,管理更便捷。 课后 老师资源推送,学生完成知识要点,个性化学习更智慧。 课堂反馈教学质量智能分析,随时掌握学生学习动态。 2)家校协同推动家校共育 学校将公告和学生到校信息有效传递家长  消除家校沟通隔阂。 家长实时查看孩子课后作业、学习情况、在校信息等,实现家校共育。
成都云班智慧科技有限公司 2021-08-23
选矿厂生产统计计算机管理系统
项目简介:《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定,其科研成果处于国内领先水平。 技术特点:本课题以大冶铁矿厂为实例,利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件,该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题,具有创新性。用户只需一次性输入原始数据,相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成,生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表,有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域:该系统既针对性,又有通用性,便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用,具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。
武汉工程大学 2021-04-11
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大,所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统,主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习,建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后,再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测,进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候,本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开,形成一种延时的预测方法,本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据,所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt,Q 的衍生量 dQ/dt,电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ,用这 些衍生量作为特征,来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定,用 0 标记稳定,用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器,建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后,将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段, 填充特征矩阵,没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列,形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后, 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动,最初的特征被抛弃,新特征补充在队尾, 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ,要把新收集来的数据与以前的数据一起,重新回到步骤 4 训练分类器,更新参数。在具体系统搭建过程中,我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学 2021-04-11
适配器和LED照明AC/DC电源管理芯片
LED半导体照明由于环保、寿命长、光电效率高等众多优点,已经成为主要的照明方式。LED一般只能在是2~3伏低电压工作,必须要设计复杂的电源转换电路,不同用途的LED灯配备不同的电源适配器。LED芯片和电源装在一起,一般空间狭小,散热条件差,驱动电源的质量直接影响半导体照明的使用寿命。对驱动电源的要求包括转换效率、有效功率、恒流精度、电源寿命、电磁兼容等。实际应用过程中,因此必须要综合考虑这些因数。LED驱动电源面临几个挑战:首先是驱动电路寿命;其次是转换效率,尤其大功率应用中,可减少热耗散;再次是调光功能;最后是控制成本。
电子科技大学 2021-04-10
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