一、技术背景 近年来，随着企业数据的迅速膨胀，存储业务响应要求越来越快，如何找到一个有效且高效的存储解决方案已经成为业界 IT 管理员们共同面临的巨大挑战。针对大量计算和存储需求的爆发式增长，虚拟化和存储基础架构必须能够提供足够弹性以及足够性能的业务支撑能力。 二、产品介绍 云之翼存储虚拟化（yiSAN）为用户提供了一款超融合、弹性配置以及可横向扩展的超融合解决方案。通过存储虚拟化技术，将物理设备上的计算和存储资源融合为一个统一的资源池，并在此资源池上提供了更为弹性存储特性以支持各类虚拟化场景的使用。云之翼存储虚拟化可在多种虚拟化平台上进行混杂部署，在同一套硬件设备上，融合了弹性计算能力及软件定义存储能力。充分利用硬件资源，实现存储计算资源的统一弹性管理，进一步降低用户的 IT 投资。 云之翼存储虚拟化场景应用： 多虚拟化平台融合 多存储架构融合 多存储介质融合 多级数据安全策略融合 多数据服务融合 三、产品架构 四、功能优势 简化软件定义基础架构 云之翼存储虚拟化将每台虚拟服务器的本地磁盘整合成一个统一的虚拟存储资源池，不仅简化了传统基础架构的复杂性，同时也避免性能瓶颈，使得整个基础架构更加易于扩展。 更加简化的弹性扩展方案 云之翼存储虚拟化整合虚拟服务器本地硬盘，当一台新的节点加入集群时，不仅存储容量增加，计算资源与存储性能都能得到同步提升。 简化应用程序的使用模式 云之翼存储虚拟化采用软件定义存储的方式，允许IT管理员在超融合存储集群中，再额外规划出一个甚至多个虚拟存储器供应用程序进行数据访问。 更为简化的数据保护方案 云之翼存储虚拟化提供了內建的数据保护机制、数据副本机制、异地数据备份等多种数据保护方案。 更低的总体拥有成本 云之翼存储虚拟化简化基础架构，节省大量的网络带宽以及管理成本。通过整合虚拟服务器中的本地硬盘，降低了部署和管理外部共用存储资源的成本。 多租户存储服务  云之翼存储虚拟化提供多租户数据隔离能力，可为不同租户提供逻辑上独立的计算和存储资源池。 实时副本及自我修复 云之翼存储虚拟化实时副本及自我修复功能不但减少管理者的负担，更可以大幅提高整体 SLA 确保数据不会因为连续的硬件故障而丢失。 数据实时压缩及去重 云之翼存储虚拟化支持实时的数据压缩及去重，可以有效增加存储空间使用率，使某些应用在虚拟化上可以达到 3~5x 的存储空间效益。

        技术成熟度：技术突破         针对船舶机械设备减振降噪需求，提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下，主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术，研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器，应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈，发明了准零刚度作动器，有效覆盖国外探测技术的频率下限，解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术，解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统，实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。         意向开展成果转化的前提条件：船舶机械设备减振降噪

不论肿瘤的来源、位置和种类，对其进行特异选择性成像与给药而不影响正常组织是癌症诊疗面临的重大挑战。北京师范大学范楼珍教授课题组研发了一种结构类似大的氨基酸的碳量子点（LAAM CQDs)有望解决这一问题。 这项研究发现，LAAM TC-CQDs的边缘具有多个游离的α-氨基酸基团，通过大中性氨基酸转运体1（LAT1）介导内吞高选择性地进入肿瘤细胞。由于LAT1 在大多数肿瘤细胞中过表达而只在少数组织 (血脑屏障、胎盘、脾脏、睾丸和结肠等)表达，因此，LAAM TC-CQDs对癌细胞具有广谱的精准靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm处发射荧光，成功用于多种肿瘤细胞的成像以及荷瘤鼠体内荧光和光声双模态成像。通过共聚焦荧光显微镜图像可以观察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多种癌细胞摄取，但是在同样的条件下却几乎不被正常体细胞摄取，细胞流式实验结果同样印证了这一发现。活体成像可以发现，LAAM TC-CQDs可以高效在肿瘤富集而几乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作为化疗药物拓扑替康（TPTC）的载体，仍然能够精准靶向肿瘤，成功将药物选择性地递送至肿瘤组织。作为TPTC的载体，LAAM TC-CQDs的化疗效率远远超过了游离的TPTC以及已经商业化脂质体载体。更有意义的是，由于血脑屏障是为数不多的过表达LAT1的正常组织之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿过血脑屏障，实现了脑肿瘤成像并成功将抗癌药物靶向递送至脑肿瘤。

不论肿瘤的来源、位置和种类，对其进行特异选择性成像与给药而不影响正常组织是癌症诊疗面临的重大挑战。北京师范大学范楼珍教授课题组研发了一种结构类似大的氨基酸的碳量子点（LAAM CQDs)有望解决这一问题。 这项研究发现，LAAM TC-CQDs的边缘具有多个游离的α-氨基酸基团，通过大中性氨基酸转运体1（LAT1）介导内吞高选择性地进入肿瘤细胞。由于LAT1 在大多数肿瘤细胞中过表达而只在少数组织 (血脑屏障、胎盘、脾脏、睾丸和结肠等)表达，因此，LAAM TC-CQDs对癌细胞具有广谱的精准靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm处发射荧光，成功用于多种肿瘤细胞的成像以及荷瘤鼠体内荧光和光声双模态成像。通过共聚焦荧光显微镜图像可以观察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多种癌细胞摄取，但是在同样的条件下却几乎不被正常体细胞摄取，细胞流式实验结果同样印证了这一发现。活体成像可以发现，LAAM TC-CQDs可以高效在肿瘤富集而几乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作为化疗药物拓扑替康（TPTC）的载体，仍然能够精准靶向肿瘤，成功将药物选择性地递送至肿瘤组织。作为TPTC的载体，LAAM TC-CQDs的化疗效率远远超过了游离的TPTC以及已经商业化脂质体载体。更有意义的是，由于血脑屏障是为数不多的过表达LAT1的正常组织之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿过血脑屏障，实现了脑肿瘤成像并成功将抗癌药物靶向递送至脑肿瘤。

视觉扫描建模：研发形成基于子地图的大尺度环境扫描建模，实现了多人协同的多阶段地图创建、拓扑-语义地图描述、无须标记点的设备对象外观稠密扫描建模。 人员综合定位：引入深度学习技术，在不需要部署额外设备、不依赖GPS信号的环境下，研发形成了基于视觉/惯导的人员综合定位系统，实现了未知环境下同时建图与定位（SLAM）、可达80m×80m室内外环境下分米级人员定位。 增强现实作业辅助：结合分层地图描述、数字化作业指导卡与作业人员定位等核心技术，配合头戴式AR智能眼镜/便携式移动终端，研发了含前后台通信结构的多人协同作业指导、作业人员安全管控、巡检路径校核、可视化装配引导等关键应用技术，形成了智能化电力运维检修、应急演练作业人员的新工作模式。

针对大规模的复杂网络系统，在理论上研究网络节点之间协同规则，研究网络结构与系统性能之间的关系，构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。