产品详细介绍 并发处理能力强 服务器具有CPU+GPU方式并发处理能力，可同时处理和分析多路网络视频信号。 功能强大，集人脸/表情/人体姿态/声纹识别分析等功能于一体 ·对教师角色可进行讲授、板书、巡视、提问等教师行为分析，可分析教师教学情绪等应用； ·对学生角色可进行学生人脸考勤、学生情绪识别、学生行为（起立、听讲等）识别、学生 姿态识别等应用； ·对课堂可进行师生声纹识别、知识点识别、内容识别等应用。 集成度高、可靠性高 嵌入式一体化设计，部署和维护简单，分析精准化，设备运行稳定可靠。

应用于传统PC、多架构（VDI/VOI/IDV）桌面整体建设与应用的展示，通过定制化的数据展示投射大屏，可直观、清晰的展示桌面云的整体建设数据、桌面访问数据、应用数据、使用趋势等信息。 应用场景 展示厅、监控室 需要针对整体建设数据，应用数据进行监控、展示与汇报，实时掌握大规模建设的传统机房/云机房的使用状态，桌面与软件的应用趋势，通过图形报表直观展示 产品架构 产品功能 云资源实时动态数据展示 通过大屏实时监控资源服务的整体情况，动态展示，当天服务数据一目了然。 资源总体概况、资源使用率 清晰直观了解实时的服务器、存储使用资源，接管教室、终端、桌面总数以及在线数。 教室/终端服务数据实时监控 可视化呈现教室状态、教室使用排行、教室终端情况，终端类型占比、终端状态、终端使用时长。 桌面应用服务数据统计 大数据展示桌面类型占比、桌面状态，桌面一周访问量排行、桌面累计服务次数排行、桌面操作系统类型和占比（win7、win10）。 教学软件服务数据统计 针对所有接管教室的实验教学的应用软件总数、软件类型、软件累计使用排行。 实验室投入使用趋势数据 一周、近一个月服务数据趋势展示，方便对比分析。 用户价值 1、可视化呈现，整体建设信息化展示手段 实现对校园信息云实验室建设全貌集中展现、多维度业务数据联合分析、机房应用状况全面感知，提供基于高校实验环境特点的建设报表与应用状况，直观展示当前云桌面服务中心的建设数据，桌面与应用数据展示。 2、强化云机房管理和制度保障 针对不同院系、不同类型的实验室的应用情况进行实时分析，清晰的展示不同实验室的在线数，桌面访问数据，为实验室的整体管理提供一线真实数据支持。 3、云机房扩容的决策支持 针对云机房的应用趋势数据分析，根据云桌面资源桌面在线情况精细到小时的在线数据展示，能够有效分析资源的负载程度，提早规划扩容方案。

一、方案介绍 云之翼服务器虚拟化（yiServer）是一款具有出色可靠性、高可用性和安全性的企业级服务器虚拟化解决方案。  云之翼服务器虚拟化将服务器物理资源抽象成逻辑资源，让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器，不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，从而提高资源的利用率，简化系统管理，实现服务器整合，让整体的IT结构对业务的变化更具适应力。 云之翼服务器虚拟化包含了必要的工具，可帮助创建全面隔离、极为灵活的多租户虚拟网络架构。这种策略驱动的架构可以确保，虚拟机在一个资源池中迁移时，虚拟机网络配置可始终跟随该虚拟机迁移。策略在虚拟网络一级定义，确保了始终可以达到网络安全要求，而不受虚拟机配置影响。 二、方案架构 三、方案优势 利用率高 通过服务器虚拟化的整合，提高了CPU、内存、存储、网络等设备的利用率，同时保证原有服务的可用性，使其安全性及性能不受影响。 可用性高 用户可以方便地备份虚拟机，在进行虚拟机动态迁移后，可以方便的恢复备份，或者在其他物理机上运行备份，大大提高了服务的可用性。 应用部署快 采用yiServer技术只需输入激活配置参数、拷贝虚拟机、启动虚拟机、激活虚拟机即可完成部署，缩短了部署时间，免除人工干预，降低部署成本。 运营成本低 yiServer令系统管理员摆脱了繁重的物理服务器、OS、中间件及兼容性的管理工作，减少人工干预频率，降低运营成本，使管理更加强大、便捷。 能耗低 通过减少运行的物理服务器数量，减少CPU以外各单元的耗电量，达到节能减排的目的。 兼容性高 yiServer提供的封装性和隔离性使大量应用独立运行于各种环境中，管理人员只需构建一个应用版本并将其发布到虚拟化后的不同类型平台上即可。 调动灵活 数据中心从传统的单一服务器变成了统一的资源池，用户、数据中心管理程序和数据中心管理员可以根据虚拟机内部资源使用情况灵活分配调整。 减少宕机 yiServer 可以减少计划内服务器宕机，减小故障影响，预防灾难并搭建始终可用的虚拟基础架构。服务器和应用升级可以在正常工作时间完成。 四、应用场景 校园数据中心 企事业单位数据中心 政府机构数据中心 运营商数据中心

一种支持对地观测数据元数据注册的映射方法及系统，首先构建存储观测数据元数据信息的注册信 息模型，包括构建观测数据元数据注册信息模型的注册包;依据观测数据元数据注册对象，构建注册信 息模型的外部对象类;依据观测数据元数据对象之间的相互关系，构建注册信息模型的关系类;依据观 测数据元数据的分类信息，构建注册信息模型的分类架构;依据观测数据元数据的相关属性，构建注册 信息模型的扩展属性类。然后构建观测数据元数据信息模型到注册信息模型的映射关系，包括构建观测 数据元数据信息模型到注册信息模型的映射流程;构建观测数据元数据类型和注册对象的类型映射;构 建观测数据元数据属性到注册对象的属性映射。

本发明公开了一种多数据类型的群集运动数据采集系统，包括：实验图像采集单元、运动数据采集单元和上位机处理单元。实验图像采集单元包括摄像机、支撑架、可控光源、稳压源；运动数据采集单元包括惯性传感器和主控机，惯性传感器包括三轴磁力计、三轴陀螺仪、三轴加速度计；主控机通过蓝牙与上位机处理单元连接通信；上位机处理单元包括图像处理模块和传感器数据存储模块；图像处理模块对采集的群集运动目标视频图像进行处理，获取运动目标的轨迹信

本发明公开了一种基于渲染应用数据访问特点的数据管理方法。 与现有渲染应用所用的磁盘阵列存储方式不同，本技术方案通过对渲 染应用访问数据特点的总结，针对不同数据类别进行不同的存储设计。 使得保证渲染应用正常运行的情况下，有效使用渲染结点内存，减少 了传统渲染存储的数据存取时间。除此之外，由于针对帧数据的特点 进行了数据预取的考虑，所以在渲染运行过程中，几乎内存中都能存 储到渲染所需要的数据，这样加大了内存利用率。同时，

本发明公开了一种面向数据处理的能耗优化数据集分配方法， 包括：把待分配数据集按照 IOPS 属性值从大到小依次排序形成待分配 数据集队列，数据中心服务器也按照 IOPS 能力从大到小依次排序构成 待分配服务器队列；同时创建已分配服务器队列和各个数据中心服务 器的已分配数据集队列，从上述待分配数据集队列头部取出第一个待 分配数据集，同时判断已分配服务器队列是否为空，若已分配服务器 队列为空，则从待分配服务器队列头部选取

数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析、处理。数据采集器是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。本项目所设计的多功能数据采集器具有8路24bit的A/D转换接口、2路SPI总线、1路I2C总线和6路GPIO，能适应于高精度数据采集的需要。提供多种通信接口，包括CAN、USB、RS232和TCP/IP等，保证其与上位机和其他各种工业、商业设备的实时通信。主控芯片采用ADI公司的Blackfin系列DSP处理器进行数据接收和预处理，保证了数据的准确性、实时性和系统的可靠性。为了方便用户进行二次开发，该数据采集器提供了+12V、+5V、+3.3V等多种电源接口，结合所提供的8路A/D转换接口、2路SPI总线、1路I2C总线和6路GPIO，用户可以方便地外挂各种传感器模块。基于丰富的通讯接口，用户亦容易开发上位机应用软件或控制装置，进而达到快速设计出自己的产品的目的。已申请国家发明专利?项：《一种基于CAN总线的在线故障检测系统》 公开号：10145852

本项目是基于windows系统的综合性数据防护系统，拥有数据驱动级隐藏保护与文件彻底销毁等主要功能。本项目由学生自主开发并且参加2011年全国第四届大学生信息安全大赛获得全国二等奖。

1 成果简介本项目是基于云计算技术开发的模块化数据中心，将成为未来云服务端的主要模式，是新一代的绿色智能数据中心。设计思路：是一种具有通用性和便于维护的模块化（集装箱式）数据中心，为微数据中心模式的运行提供硬件支撑，这种模块化数据中心相比于现有的数据中心更有利于分散部署和运行维护，与目前业内的其它厂商的集装箱数据中心相比，不过多追求于单位面积所容纳的数据处理能力，而是侧重于 IT 设备、供配电设备以及制冷设备的模块化设计，侧重于利用物联网技术加强集装箱数据中心的综合监控能力和远程运维能力，提高数据中心整体的模块化程度，降低数据中心的维护、维修难度，缩短数据中心的部署和维修时间，提高数据中心的组态性，降低云计算的运行成本。 本项目开发的模块化数据中心为软件与硬件相融合的产品。在完成集装箱数据中心设计的同时，开发一整套云计算管理中间件，用于对整个云计算平台的管理、维护，为应用提供安全、高性能、可扩展、可管理、可靠和可伸缩的软件支撑平台。  图 1 加工定制现场 根据模块化数据中心的功能要求，依据国家有关标准和规范，结合各种系统运行特点进行总体设计。设计方案以功能完善、技术规范、 安全可靠为主，确保系统的可靠安全运行，满足微数据中心运行模式对集装箱数据中心的要求。 模块化数据中心包括六个子系统和一个云计算服务管理平台。 （ 1）智能 IT 设施系统； （ 2）箱体及智能机柜； （ 3）智能电源管理系统； （ 4）智能制冷系统； （ 5）智能防雷保护系统； （ 6）物联网智能监控系统。 其中子系统（ 6）除了包括对模块箱体内部温度、湿度和外部温度的环境监控、箱体内动力设备的监控、空调制冷设备的监控，还包括消防系统和安全门禁系统，是一个基于先进物联网技术和理念的综合监控系统。 模块化数据中心的设计思路以最优化的综合统筹设计和系统实施，提高这种绿色智能数据中心关键设备的供给能力。针对微数据中心模式的应用，模块化数据中心的设计从整体规划、集成、服务、运营、管理等几个方面综合考虑。2 技术指标（ 1）安全可靠性 云数据中心必须具有高可靠性的，不能出现单点故障。要对数据中心布局、结构设计、设备选型、日常维护等方面进行高可靠性的设计和建设。在关键设备采用硬件备份、冗余等高可靠性技术的基础上，采用物联网技术及相关的软件技术提供较强的管理机制、控制手段和监控与安全保密等技术措施提高云数据中心的安全可靠性。 （ 2）灵活性与可扩展性 集装箱数据中心具有良好的灵活性和可扩展性，能够根据今后业务的不断深入发展的需要，扩大设备容量和提高用户数量和质量的功能。具备支持多种网络传输、多种物理接口的能力，提供技术升级、设备更新的灵活性。 （ 3）通用性 目前的市场上的集装箱数据中心在机架的设计上往往按照特定的 IT 设备的安装尺寸进行设计，力求空间的充分利用而牺牲通用性，我们设计的云数据中心要能够适应多数的服务器结构，以满足一定阶段内利用集装箱对传统数据中心改造的要求，侧重于数据中心的通用性。 （ 4）标准化 虽然集装箱数据中心尚处于发展的初级阶段，未出台针对集装箱数据中心的国际、国家标准，但在系统的结构设计中务求基于国际标准和国家颁布的有关标准，包括各种建筑、机房设计标准，电力电气保障标准以及计算机局域网、广域网标准，坚持统一规范的原则，并为多模块部署的增容奠定基础。3 应用说明针对模块化数据中心最大的特点是便于部署和完善的远程监控能力，结合清华大学信息技术研究院在海量数据处理方面的优势，综合云计算平台的应用，提出一种新的计算基础设施运营方式，称之为微数据中心模式。所谓微数据中心模式是针对一个单位或者一个特定区域，根据这个单位或者特定区域的应用需求部署模块化数据中心，这个数据中心为该局部范围提供云平台服务，用户不需要高性能的计算机即可拥有高性能的计算能力和高性能计算机提供的服务，不需要都具备高速电信服务商互联网连接即可获得高性能的网络连接，与此同 时可以享受云平台所提供的各种服务。微数据中心的部署方式不同于现有的分散数据中心方式，微模式利用模块化可伸缩、便于维护的特点，将数据中心部署到用户侧，使其更接近于用户的应用。 模块化数据中心内部设备完全采用模块化设计，利用物联网的技术实现模块化设备的有效监控和科学管理。数据中心出现故障时不需要现场专业的技术人员维护、维修，仅仅由操作人员即可通过完善的物联网监控系统和科学的设备管理系统即可完成数据中心的维护、维修，最大程度上的模块化设计又可以保证数据中心的快速修复，这样将极大降低分散部署数据中心的维护、维修费用，从而为微数据中心运行模式提供实际支撑。 作为一种新型的计算基础设施运营方式，为了实现一种比“ 湿租” 模式更进一步的应用方式，提供用户和客户所需计算平台，在模块化数据中心设计的同时将开发一整套云计算服务管理平台。实现对整个云平台的管理、维护，为应用提供安全、高性能、可扩展、可管理、可靠和可伸缩的服务，实现基于云计算的产品创新和应用模式创新。4 效益分析超过 70%的全球前 1000 企业都将在今后 5 年内对数据中心的设备进行更新与扩展，应用和计算密度的快速增长，使得资本压力不断上升，数据中心的电力消耗在过去 10 年增长了 5 倍，一台 1U 服务器的使用成本高达采购成本的 2 倍，并且还在继续增加、能源价格飙升也导致更加困难的局面，用于空调冷却的电力甚至超过了计算用的电力。传统数据中心IDC 能源的巨大消耗急需呼唤新一代数据中心的出现。因此，模块化数据中心将有 70%市场需求率。 模块化数据中心的设计与升级方便，一体化交付，货到即用，灵活部署，智能化管理技术保证数据中心上线后可以无人值守，具有便捷的移动性、易部署性和智能性，可以作为移动式数据中心、企业政府的数据中心以及大型云数据中心的部署模块。 项目研发初期投资 1000 万元。形成建设规模达年产 50 套模块化数据中心后，年销售总额预计超 30000 万元。5 合作方式商谈。6 所属行业领域信息领域。