本发明公开了一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法，首先根据 DEM 数据和土地利用数 据对遥感逐日积雪产品进行积雪单元划分;再利用 DEM 数据和多时相数据分别得到每个云像元在空间 和时间上的积雪概率;最后利用加权平均的方法获得云像元的积雪概率，评判云像元是积雪还是无雪。 本发明充分结合了积雪在空间上和时间上的相关性，以及地形因子对积雪的影响，有效地减少云对积雪 产品的影响，提高了积雪产品的精度，并且算法简单，计算效率高，易于实现。

本发明公开了一种云平台上高性能并行应用的调度方法及系统； 其方法为：设置虚拟机类型；采集网络数据包信息和自旋锁信息，并 发送给宿主机；宿主机根据 Hypercall 调用号获取信息处理函数，获取 自旋锁计数和网络数据包计数，并根据自旋锁计数单节点虚拟机同步 需求，根据网络数据包计数判断跨节点虚拟机同步请求；根据虚拟机 类型、网络数据包计数、自旋锁计数以及同步请求信号，确定 vCPU 队列中下一次被调入运行的 vCPU

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

医学院、教学医院里的临床技能实训中心用于整个中心信息化管理、人员管理、财产管理、教学活动管理、考核管理等。对整个中心数据进行采集、分析、处理等。

“基于物联网及云计算技术的设备故障诊断及预测平台”利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等现代信息通信技术，实现人与设备、人与人、设备与设备的实时互动，实现信息和数据的共享。软件产品以服务的方式向用户提供。减少企业的平台搭建费用、数据安全维护成本、服务器投资和维护成本、专业技术人员投入成本、软件升级维护成本等。所有云服务产品实现全移动化，支持IOS和Andriod系统的多个版本，并且与PC端数据实时同步。云平台配置了冗余容灾、异地备份以及通讯加密、防止暴力破解等技术解决方案。 技术优势： 1.我们在围绕以大型建筑设备为主的智能运维平台中处于领先阶段目前该行业设备比较分散，信息化程度不高，我们从2014年开始研发该智能运维平台，目前处于国内领先阶段。 2.智能运维平台数据积累量巨大，为大数据分析提供基础设备智能运维云平台经过近两年的研发，于2016年年底上线至今已得到行业内企业的认可。目前已接入上千台设备，每月新增数据条数达几十亿条，该运维平台将会是大数据平台的数据、需求、市场的直接来源。 3.产学研合作推进平台的技术发展 产学研合作将为该项目提供更多研究性成果，目前已申请发明型专利2项、实用新型专利6项，软件著作权7项。 应用概况： 该平台于2016年年底上线至今已得到行业内企业的认可。目前已接入上千台设备，每月新增数据条数达几十亿条。设备主要为建筑设备相关，如：大型中央空调主机、冷冻机、水泵等。接入设备主要分布于南京、上海、杭州、济南、贵州等地。目前平台接入企业50多家。

作为工程施工环节中最重要的一环，计量支付是准确考核工程进度、计划完成情况，进行施工产值统计、经济核算及财务拨款的基本依据。做好计量支付工作，对加强成本管理、优质高效完成工程任务具有重要意义。 纵横计量支付结算决算一体化云版软件，解决从“计量支付到结算决算”的工程数据管理，实现从“概算-计量-决算”的公路工程全过程动态管理，基于大数据、云计算进行开发，提供SaaS平台服务，使计量支付结算决算智慧化、数字化，信息化。 快速准确建立各类台账，满足各维度计量（清单计量、0#台账计量、比例计量）要求，做到标准化、规范化、精细化管理。合理的控制工程建设投资，方便全过程跟踪审计，维护参建各方合法权益。

我方与合作方联合开发了一套拥有独立知识产权的眼动识别软件以及与配合使用的外接眼动仪智能硬件。 该套设备可以自动跟踪并分析患者眼睑的肌肉动作，精确抓取不完全瞬目、眨眼过快、眨眼过慢、用眼过度等用眼习惯数据，以自主研发硬件进行智能提示，帮助视频终端引起的干眼症及眼疲劳症患者制定正确用眼习惯计划，有效辅助治疗视频终端相关性干眼及视疲劳。

我方与合作方联合开发了一套拥有独立知识产权的眼动识别软件以及与配合使用的外接眼动仪智能硬件。 该套设备可以自动跟踪并分析患者眼睑的肌肉动作，精确抓取不完全瞬目、眨眼过快、眨眼过慢、用眼过度等用眼习惯数据，以自主研发硬件进行智能提示，帮助视频终端引起的干眼症及眼疲劳症患者制定正确用眼习惯计划，有效辅助治疗视频终端相关性干眼及视疲劳。应用范围:全国人口中 60%-80%的人，都有不同程度的干眼症。2015 年即有数据公布， 全国 2000 万干眼患者。并且，每年还在以平均每年 40%左右的速度增长。2016 年仅天津医科大学眼科医院一家机构，共接诊干眼症患者 4 万余人。现阶段缺乏有效的干眼病因诊断及治疗，故急需快速诊疗，操作简单的诊疗仪器，引导患者进行工作环境下或家庭康复训练及理疗，减少干眼发病率及就诊率。本产品是基于以上需求开发的，临床应用前景广阔。效益分析:本成果对应领域为所有电子视频终端用户，尤其是已经引起干眼的用户。 目前该治疗领域的治疗方式及局限性如下： 1、滴眼液：辅助缓解干眼。不能从病因上根除治疗。 2、专业睑板腺按摩：须在院治疗，治疗环境受限。不方便患者连续治疗。 3、国外干眼症治疗仪：体积大、平均售价 12 万美金/台。单次治疗费用2000 元。限制了仪器的普及使用。 本项目的创新优势： 1、研究表明 90%以上的由于视频终端所引起的干眼症可以通过恢复正确的用眼习惯、眨眼频次、完全闭合性眨眼动作，从消除病因上根治干眼症的。本成果依据以上研究结果，引导视频终端干眼患者在家进行眼部康复训练及物理理疗。 2、本产品售价低廉，可采用出售或租售给患者的模式，短期辅助诊疗，长期预防治疗。 3、本产品体积较小，且随意摆放至视线内任意台面，即可开机使用。治疗场景不受约束，可随时随地进行眼部训练及辅助治疗。 4、本产品不直接接触人体，治疗过程无痛苦。

本发明公开了一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法和系统，将事件最优重组问题建立在保持事件之间的时序关系的基础之上，将事件重组的问题转换为迭代判断当前事件与已发生的事件之间的轨迹相关程度以及已发生事件的疏密程度的方式来解决。通过迭代最后得到事件重组后每个事件发生的时间点，选取适当的背景图像与事件特定时刻的目标图像进行拼接得到最终的摘要视频。该方法能够避免现行的动态视频摘要生成方法中不能完全包含原始视频中的