本发明提供了一种虚拟存储服务器系统，所述系统包括一个计 算节点和若干个存储节点，其中：所述计算节点包含 CPU、内存、主 板以及存储部件，所述存储部件由若干固态盘构成；所述存储节点包 含一个低能耗存储控制器和一组磁盘；所述计算结点和存储结点之间 通过网络互联，计算结点的存储空间和存储结点的存储空间共同构成 一个虚拟存储空间；在任何时间点，计算结点和存储结点中存在一个 作为主存储控制器，整体管理整个虚拟存储空间，对外提

本发明公开了一种安全云存储系统的分层密钥管理方法。通过 构建二叉 Trie 密钥管理树和基于此树的密钥推导机制完成对非对称密 钥和对称密钥的高效组织管理，降低了数据拥有者管理密钥的复杂度， 提高了数据的安全性。通过引入满足多跳性的 ElGamal 代理重加密机 制完成密钥的更新，将访问策略变更引发的密钥重加密部分负担转移 到 CSP；利用延迟更新策略将数据的重加密开销转移到被共享用户端， 降低了数据拥有者的处理开销，

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

本发明公开了一种纠删码存储中负载感知的数据归档方法，包 括步骤：获取纠删码存储集群中生产集群的每个节点的负载权重值， 并将负载权重值存储在数组中，并根据节点负载权重值来确定不同条 带在生产集群中的归档节点集合。对第 i 个条带，初始化其归档节点 集合为空，从第 i 个条带的数据分布集合中选择负载权重值最高的节 点，并判断该节点的负载权重值是否大于该节点的数据块个数，如果 为是，则将该节点对应的数据块填充在该条带的归档

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

本发明公开了一种基于 HBase 的大数据存储与检索方法及系统，本发明基于数据文件字段映射表， 利用 HBase?Thrift 客户端，通过定义好的 RowKey 表达式生成行键，将按行存储的数据导入到 HBase 数 据库中。在保持一致性的前提下，将数据对象的多特征值按照多种组合方式加入形成行键，与普通列值 数据组成 HBase 数据行，按不同行键组成方式存放在多张 HBase 数据表中，进行多特征值数据检索时 根据行键中的几个特征值匹配可快

本发明提供一种群体作物根系的垂直分布监测装置，包括：第一步进电机、第二步进电机、第三步进电机、视觉传感器、控制板和至少一个透明管；所述第一步进电机、第二步进电机和第三步进电机分别为空间上x、y和z轴设置,用于实现对所述视觉传感器的移动控制；所述视觉传感器通过导线与所述第三步进电机连接，用于采集所述群体作物根系的地下根区图像；所述控制板用于根据透明管的位置发送指令将所述视觉传感器送入透明管；所述透明管设置于群体作物种植区域的地下，多个不同的透明管依不同植株的位置而分散设置。本发明可以在不影响群体作物自然生长的情况下实现现场无人操作、根系垂直分布图像的自动采集与实时传输，进而实现全程自动监测。

西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究，于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》（Nature）在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。该论文构建了“人口流动-风险源模型”，模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布，便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时，研究人员基于匿名移动电话位移数据，对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析，这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示，湖北省的封城举措是非常正确的，它能及时控制传染源的传播，有效降低了各地疫情的风险。此外，研究人员发现，根据2020年2月19日武汉外流人口的分布，能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外，通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是，他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情，该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警，并探测出社区传播严重的地区，在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据，以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到，任何国家的决策者都可以使用这种方法，利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估，并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一，美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称：“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”该项研究发布后，国际上有BBC等30多个新闻媒体报道，国内媒体也有许多报道，其中，央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外，该项研究也表明，中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的：论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构，第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外，通过论文可以看出，我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的，与第三方的手机流动性数据完全契合，以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。

Ø 目前硝化棉（NC）生产厂家对其质量的监控主要是采用各种方法测定其含氮量，而人们在应用过程中发现，不仅是NC的含氮量，而且氮量分布的均匀性也是影响其一系列工艺和应用性能的重要指标之一。但一直以来缺乏一套能够在工业上应用的快速、准确、有效地表征NC氮量分布均匀性的指标和测试方法。北京理工大学纤维素技术研发中心与四川北方硝化棉公司联合，研制出一套在国内外首创的NC硝化均匀性质量快速分析仪。该系统以偏光显微镜为核心部件，同时集成了现代CCD、角度传感器和计算机硬软件，是目前国内外唯一能够同时测

本发明公开了一种高速公路网交通流量分布的预测方法，假设已经预测了高速公路网在某一时间标度下各入口站的未来产生量和各出口站的未来吸引量，通过站点的历史流量分布来计算现状流量分布和现状效用系数，之后计算预测流量分布，得到预测结果。本发明的有益效果在于：（1）对高速公路流量分布预测具有较高的预测准确率；（2）算法收敛速度快；（3）采用滑动窗口技术，能够充分利用历史流量数据，从而准确、有效的修正分布预测模型中的参数，提高预测的准确度；（4）具有较好的普遍适用性，不局限于某一特定高速路段。