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。

一、技术背景 随着云桌面的普及，人们不再满足于将云桌面仅仅用于日常办公，处理简单的文字或浏览网页，专业3D软件、Win10等高端应用场景也需要云桌面来支撑，而在这些应用场景中，GPU是不可或缺的。云桌面的应用体验要与高端PC无差别，这才是用户的心声。如何才能满足用户对高性能云桌面的需求，GPU虚拟化由此应用而生。 二、技术介绍 vGPU，即真正意义上的GPU虚拟化方案，就是将一块GPU卡的计算能力进行切片，分成多个逻辑上虚拟的GPU，以vGPU为单位分配GPU的计算能力，并将单块GPU卡分配给多台虚拟机使用，使得虚拟机能够运行3D软件、播放高清视频等，极大地提升了用户体验。真正实现了GPU资源的按需分配，实现3D虚拟化的全场景交付。同时大大降低图形图像用户的使用成本以及提高数据的处理效率和数据安全性。 三、技术架构 四、技术优势 按需交付GPU 根据不同场景应用需求交付GPU，避免GPU资源闲置或不足，从而降低成本。 良好的3D用户体验 可兼容各种不同行业、不同场景的3D软件，为用户提供良好的3D效果体验。 提高数据安全性 借助虚拟化及VGPU，可实现了对 3D 应用程序和大型数据集安全的远程访问，且无需牺牲性能。 实现虚拟机实时迁移 可将正在运行的虚拟机从一台物理服务器移动到另一台物理服务器，从而将停机时间降至最低，并且不会丢失数据。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

本实用新型提供一种用于饱和蒸气压实验的可视微小气流量调控器，该调控器包括用于减压调节的 第一竖管和用于增压调节的第二竖管，两个竖管分上下结构连接成一个整体，两个竖管顶端侧壁各连接 一个出气管和一个下端伸入竖管底部的进气管，进气管的下端为尖嘴管；出气管上设有活塞。使用时在 竖管底部盛少量液体，气流通过液体冒泡而出，通过连接在出气管的活塞调节并观察冒泡速度以实现可 视气流调节，开关活塞控制气泡个数以实现微小气量控制。出气管设置于竖管顶端侧壁保证了足

（专利号：ZL 201410326059.X） 简介：本发明公开了一种应用于固体燃料燃烧机理研究的可视装置，属于燃烧实验加热设备领域。本发明中内管与外管之间形成的环形空腔为加热腔，在外管的外周设置有耐火隔热层，耐火隔热层上设置有窥视窗；样品推送装置安装于炉体的第一密封法兰，该样品推送装置用于将固体燃料送入炉体的内部；进排气系统安装于炉体的第一密封法兰和第二密封法兰上，该进排气系统用于调整炉体内部的燃烧气氛及压力；数据采集系统分别与进排气系

久爱致和为解决运输过程不透明、关键节点管控难、数据反馈滞后等问题，需构建一套灵活适配多业务场景的TMS运输管理系统。鼎软天下为久爱致和赋能物流数字化升级，通过系统落地，达成订单全流程履约全程可视、关键节点信息精准推送、运输数据差异高效处理、全链路监控追溯可查，最终实现物流业务的全方位统筹与智能管控，夯实数字化运营基础。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证

石油钻井模拟教学平台以顶部驱动钻机为制作蓝本，钻井井场模型按1:24比例微缩制作，平台由钻井井场教学平台、压力调节站柜、ZSC-Ⅱ钻井司钻操作台、钻井模拟教学平台控制软件、虚拟仿真系统等组成；适用于大中专院校、职工培训等多层次教学，培养复合型、交叉型人才，它集演示和操作于一体，实现了泥浆大循环、司钻操作、远程监控、动力驱动等模拟功能。 石油钻井模拟教学平台通过虚实结合，搭建实物平台，运用三维软件虚拟仿真表现培训内容，能实不虚，虚实结合，相互补充。在使学员对石油钻井的井场布局、钻机主要部件、井控装备、固控设备及管汇安装进行初步了解的同时，还可通过演示操作来加深学员对钻井六大系统的认识。将高危险高能耗的现场作业通过动画模拟的方式在实验室中实现，使教学安全绿色无污染，节省了现场培训的成本。而且通过动画模拟操作训练，使岗前基础知识的学习更加生动牢固。 演示钻井作业六大系统： ①动力驱动系统：演示为钻机各大系统提供动力的各种设备的布局设置和传输路径等。 ②起升系统：演示钻机钻进、起下钻及钻头钻进的过程。 ③旋转系统：演示由顶部驱动装置驱动电机的旋转运动带动钻杆旋转钻进的过程。 ④循环系统：演示固控设备布局、井控及泥浆循环过程等。 ⑤井控系统：演示井控设备的布局及结构组成讲解； ⑥控制系统和监测显示仪表：演示通过司钻操作台的仪表对钻进参数如大钩负载、转速、泵压、地压、钻速等进行测量和记录，并对钻井过程进行控制 虚拟仿真主要训练科目有： 1 司钻台仪表操作 2 顶驱开机操作 3 顶驱钻进操作 4 顶驱起钻操作 5 顶驱下钻操作 6 电动钻机转盘下钻操作 7 电动钻机转盘钻进操作 8 电动钻机起钻操作 9 顶驱钻机倒划眼操作 10 活动解卡操作 11 正常起下钻关井认知训练 12 钻进关井认知训练 13 空井关井认知训练 14 司钻法压井认知训练 15 工程师法压井认知训练 16 边循环边加重法压井认知训练