主井提升电机的主轴装置及天轮作为主要承载部件，其运行状况正常与否直接影响生产的效率和安全，关系到整个系统的稳定和安全。通过对煤矿立井提升承载部件的动态载荷结构的动态参数进行实时系统地监测，包括对主井提升机电机的主轴装置及天轮的振动监测、主井供电系统的高压开关柜、主接触器以及变压器的触头的温度监测从而保证煤矿的安全生产，避免由提升系统的故障造成的直接或间接的经济损失进行的保护措施。

产品详细介绍万深RootGA根系动态生长监测分析和显微成像系统1、用途：定时自动成像雾培、水培、琼脂培养基培、土培、沙培的盆栽农作物根系，并动态监测其根系生长速度，动态跟踪根系细微结构、根尖数和根毛变化，以及根尖病变情况，宏观动态统计分析不同时刻点根系的整体发展变化，还可分析洗净根系情况，获得根系生长的动态数据，以便科学客观地评价植物生长质量相应关键因素，如分析：光照、水肥、温湿度环境对生长与抗逆性的影响。2、系统组成：多组的自动对焦800万像素多关节的大景深拍摄仪+背光套件+透明培养器皿套件，连续变焦单筒体视测量显微镜、500万像素显微相机、手动X-Y移动显微平台+上下光源，根系分析软件和电脑（酷睿i5 8400 CPU /8G内存/500G硬盘/1G显存/ 19.5”彩显/无线网卡）。3、 主要性能指标：1）多关节的大景深拍摄仪+背光成像套件可在植物侧面等位置上，在不同时刻点自动拍照跟踪监测根系，自动生成根系的整体发展变化和生长的动态数据，动态图示标记活体根系每天的新生长区和统计其对应的新生长根量，包括不同深度位置上的根量变化。系统具备对根系生长异常的预警机制。该动态跟踪分析的根系成像视野为240mm宽*380mm高，自动拍照分析的时间间隔0.5-48小时可调（若定时拍照时间点前接入电脑，即可自动启动拍照。1台电脑能自动轮巡监测10个视野以内的作物植株原位根系动态变化（标配默认提供4套动态生长监测成像硬件，若要实时监测10个视野的作物植株原位根系，需配10套拍照成像组件）。1分钟内自动拍完全部照片后，该监控电脑即可另做他用（不用被独占）。2）可按被监控根系分块区域图像显示根量随时间变化的密度热力图，各部位的变化精细度可由分块监控大小来自定义控制。根系软件能自动生成根系生长的视频，以便按时间节点来回溯查看。3）可对原位土培根系图像进行交互引导分析、锁定编辑根系路径、修正根系的长短、粗细、位置等。具有鼠标编辑点的跟随放大镜。能自动拼接多张原位根系图。4）可做洗净根系分析：1)根总长；2)根平均直径；3)根总面积；4)根总体积；5)根尖计数；6)分叉计数；7)交叠计数；8)根直径等级分布参数；9)根尖段长分布，10)可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；11)能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12)能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。13)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。14)大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。15)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。17)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。18)各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。5）可单筒体视显微镜500万像素彩色成像（最高可放大270倍），能自动拼接多张显微根系图，可分辨小至0.01mm的根毛，方便观察根际细微结构、根尖数和根毛变化，以及根尖病变情况；手动X-Y移动显微平台可二维扫描微观根系，获得超高分辨率的大幅面根系图像。

随着科学技术的发展，互联网用户数量及应用规模不断扩大，传统互联网日益暴露出安全性、移动性、可扩展性及服务质量差等严重问题，无法满足当今乃至未来网络的需求。因此，迫切需要构思和设计全新的互联网体系与机制。近年来，国际上对新型互联网体系与机制的研究极为重视，美国和欧盟自2007年起，相继启动了FIND、FIRE和FIA等计划，但至今尚未见到综合有效解决上述问题的方案。/line在这种背景下，“标识网络体系及关键技术”项目以自主创新为主要手段，提出了新型互联网体系的构思，并获得国家973、863等科技计划的支持。项目组发明了标识网络体系及关键技术。

本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。

项目简介 随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增，以及对网络视频质量要求的增加，内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测，内容分发市场增长率将超过30%，具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发，正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上，重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议，提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP，并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文，申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。

2017年7月11日，北京邮电大学温向明教授研究团队受邀赴日内瓦参加ITU-T SG13全会，代表北京邮电大学、OAI软件联盟及开源5G中法联合实验室，全程展示了全球首个5G网络服务化切片管理编排原型系统，并提交了SBA 5G网络切片标准化提案。该系统是5G网络操作系统的核心部分，可实现灵活的网络切片管理、业务动态编排及弹性伸缩，可有效应对5G网络中场景多样化、业务动态化和网络异构化的挑战。在大会上，团队主要研究成员王鲁晗、陈昕博士接受了ITU-T新闻媒体专访，并现场展示了5G网络中典型应用场景eMBB、mIoT网络切片创建、管理流程，及端到端业务的实现。5G切片管理编排原型系统得到了与会设备商、运营商及研究机构的广泛关注。ITU-T Future Networking工作组副主席Alex Galis评论到，“This work is very impressive, I extremely expect to see it implemented in operators network!” 。温向明教授研究团队表示，研究团队将加强与国内外重要运营商展开深层次的合作，提升在国际标准化组织的影响力，共同推动5G网络切片管理编排的标准化进程，占领5G网络切片管理编排及网络操作系统的制高点，加速推动5G网络切片管理编排系统在运营商网络的商用。原文：https://www.bupt.edu.cn/info/1079/73629.htm

高校科技成果尽在科转云

本技术成果为一个功能模块，可以嵌入到一块硬件板卡或者一个网络测量设备之中，形成一种网络测 量硬件产品；也可以集成到其它网络应用系统之中，扩展和改善网络应用系统的网络、路径、链路选择的 能力。

随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。

近年来，受到国际网络安全环境的影响，网络安全越来越受到关注。对于网络中的关键设备和节点，需要采用高效、可靠的网络数据过滤设备来消除安全隐患。传统的网络过滤设备为了提高性能采用了国外公司的芯片方案进行系统设计，在提高系统有效性的同时却带来了芯片层次的安全威胁。随着相关国产芯片成熟度的提高和芯片层级的安全性威胁的加大，开发基于国产芯片方案的网络处理、过滤设备的紧迫性变的越来越大。由于国产芯片跟国外同类芯片比较性能还有差距，为了提高基于国产芯片的网络过滤设备的性能需要在系统架构和并行处理方面进行更多研究，以满足高速数据处理的需要。 本设备基于国产芯片方案，实现高性能网络分流和过滤，具有和服务器平台交互的PCIE接口，4个千兆以太网接口，具有向万兆网络平滑过渡的能力，设备核心芯片模块均采用国产芯片，设备处理能力达到千兆以上。