项目简介：一种新的基于云计算的第三方超大规模云灾备中心，突破了传统容灾备份系统对线路稳定性以及可靠性要求高等技术难题，提供基于Internet的共享备份中心数据容灾，支持完全备份、差异备份、数据镜像以及基于差异的快速恢复等功能，可满足超过10万个Windows、Linux以及Unix等用户对逻辑卷、数据库、文件等的容灾备份需求，支持公共灾备中心的建设及运营；单个文件最大可达2TB，备份中心存储容量超过24PB，提供数据动态迁移、数据加密等功能，提供灵活的统计和计费管理。本项目研究前后历时16年，具有完全的自主知识产权和自控权，拥有28项国家发明专利，通过了由金怡濂、沈昌祥、李德毅、朱中梁、黄先祥院士等参加的技术成果鉴定，专家认为“突破了传统容灾抗毁系统依赖高速专线这一长期困扰业界的技术难题，显著地降低了容灾抗毁系统的建造成本和使用成本”，“具有独创性和开拓性”。产品已小规模推广应用，用户单位包括四川省财政系统（21个地市州、183个县）等，经济效益、社会效益显著，获2008年四川省科技进步一等奖、2010年中国人民解放军科技进步一等奖。

可以量产/n成果简介：“苏云金芽胞杆菌高效杀虫工程菌”是国家科技部863研究计划，为了构建我国自有的苏云金芽胞杆菌基因工程菌，从1800个菌株中筛选出不同特异性的高毒力菌株，从中克隆了8种杀虫晶体蛋白基因，并将含有cry1Ac-P20的特异位点重组质粒导入对棉铃虫高毒力的野生菌株YBT-1520，获得了高效工程菌WG-001。该工程菌是我国拥有的自有知识产权的新一代苏云金芽胞杆菌杀虫剂基因工程菌，是我国第一个被批准进入环境释放、中试研究和商业化生产的苏云金芽胞杆菌杀虫剂基因工程菌。该工程菌杀虫晶体蛋

相对于人类病原微生物，生物防微生物与宿主互作的分子机理研究起步较晚。对杀虫防病功能蛋白质的结构和功能进行分析，不仅对揭示这些蛋白分子的作用机理具有重要意义，同时也是构建新型高效广谱微生物农药的基础。本项目选择我国分离的苏云金芽胞杆菌中具有自主知识产权的重要的杀虫功能基因，通过解析其蛋白质的空间构象和开展生物学功能研究，揭示这些蛋白质的分子作用机理。同时进行蛋白与昆虫中肠蛋白的互作，以明确其在昆虫中肠的作用靶点，为分子设计此类蛋白以提高毒力和扩大杀虫谱提供科学的理论依据。

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

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

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。 

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！

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。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。