云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种安全可靠、弹性可伸缩的云计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。  一、产品优势 弹性计算10年深厚技术积淀，技术领先、性能优异、 稳如磐石 稳定：单实例可用性达 99.975%，多可用区多实例可用性达 99.995%，云盘可靠性达9个9，可实现宕机自动迁移、快照备份。 弹性：支持分钟级别创建千台实例，多种弹性付费选择更贴合业务现状，同时带来弹性的扩容能力，实例与带宽均可随时升降配，云盘可扩容。 安全：提供DDoS防护、木马查杀等服务，提供支持可信计算、硬件加密、虚拟化加密计算的实例，通过多方国际安全认证，ECS云盘支持数据加密功能。 高性能： 单实例最高可选256vCPU ，内存6TB，主频3.8GHz，性能最高可达2400万PPS，80Gbps，100万IOPS，1600万session，网络时延20us+。 易用性： 丰富的操作系统和应用软件，通过镜像可一键简单部署，同一镜像可在多台 ECS 中快速复制环境，轻松扩展。 可拓展性： ECS 可与阿里云各种丰富的云产品无缝衔接，可持续为业务发展提供完整的计算、存储、安全等解决方案。 二、产品功能 1、丰富的实例类型和多种存储选择 面向各类企业应用场景，云服务器ECS将提供超过100款高性能规格族供您选择。按您的实际业务场景可选择不同配置实例搭配1到65块不同容量的存储磁盘。 2、VPC专有网络 基于阿里云构建的一个隔离的网络环境，专有网络之间逻辑上彻底隔离，只能通过对外映射的IP（弹性公网IP和NAT IP）互联。由于使用隧道封装技术对云服务器的IP报文进行封装，所以云服务器的数据链路层（二层MAC地址）信息不会进入物理网络，实现了不同云服务器间二层网络隔离，因此也实现了不同专有网络间二层网络隔离。专有网络内的ECS使用安全组防火墙进行三层网络访问控制。 3、快照与多种镜像类型 快照与多种镜像类型，支持您的业务快速部署。 4、多种付费和存储选择 通过包年包月、按量付费、节省计划、预留实例券和抢占式5种付费模式分别满足长周期低成本以及周期高弹性的计算要求。  四、应用场景 1、通用Web应用：大部分Web应用使用的架构，阿里云推荐C/G/R系列服务器，兼顾高效搭建使用及高性能处理能力。 2、在线游戏：高并发、瞬时计算量大的场景，阿里云推荐高主频及GPU服务器实现高计算性能与高图像渲染性能的需求。 3、大数据分析：对于频繁对存储读取的大数据应用场景，阿里云推荐大数据实例及本地盘实例，主从节点皆有性能优异表现。 4、深度学习：对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景，阿里云推荐GPU实例及AMD实例，不但性能表现卓越，同时大量节省成本

一、项目简介 以中医学理论为依据，将采集的望、闻、问、切等信息用数据形式表达，强调客观地评价人体健康状态和病变本质，并对所患病、证给出概括性判断。另外，在中医大数据的时代背景下，完善中医人工智能辅助诊疗服务平台与应用的功能性。通过设计高效的在线信息分析技术，加强对病患终点结局的把握。 二、前期研究基础

1、复杂作业环境下多参数的智能感知技术；2、人工智能中枢控制系统实现；3、智能电液控制技术；4、终端轨迹规划及精确控制技术；5、自动扫描、分析技术与系统协调作业；6、基于影像分析的地面监控系统和远程操作系统实现；7、井下多传感信息融合及检测技术；8、井下网络数据传输系统平台构建；9、无线与有线光缆通信异构融合与组网技术；10、地面井下信息互通，以及与矿井综合自动化平台的高效融合技术

深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。

本项目以风电场扇区管理为研究对象，通过开发工程尾流模型和改进机组偏航控制品质，将尾流效应模型与场内机组偏航指令有效结合，以管理各机组尾流所覆盖的扇区，利用风电场多机组的偏航协同控制，实现以多机群或风场级发电量为优化目标的机组偏航动作，从而提高整体发电量。主要包括以下内容： （1）风电机组偏航参数优化方法 围绕偏航系统的稳态误差校准展开研究，利用SCADA历史数据及高精度传感测量装置，开发数据驱动的校准分析方法，改进机组偏航控制系统的信号品质，提升机组功率输出性能。 （2）机组级尾流复合建模方法 以特定机组为研究对象，通过测风仪与风向标数据，分析前排机组尾流空间分布特性，以建立有效简化的工程尾流模型。在此基础上，结合先进CFD风场仿真与现场测试，主动改变上游机组的偏航角，测试量化上游机组的尾流效应变化对下游机组的特性影响，最终建立起机组尾流效应到单机发电量的数学联系。 （3）风电场级尾流评估技术 以风电场中机组位置信息为依据，整合机组级尾流模型得到描述整场尾流效应的流场模型，基于风场当前的运行状况、机组受尾流影响等方面的分析，考虑尾流叠加空间耦合的影响。划分得到处于下游且受尾流影响较大的机组群，分析扇区管理实现优化改进的可行性及优化区域范围。 （4）扇区优化管理技术 在场级流场建模及评估的基础上，研究风场内多机组的扇区协同管理调度。以提高整场的发电量为目标，利用优化算法集中式优化整场各机组的动态偏航角，以降低尾流对后排机组的影响。

激光智能增材制造系统是将激光3D打印系统与激光制造仿真物理模型，CAD、CAE、CAPP、CAM技术，高精度多种在线控制系统相结合的下一代增材制造设备。该系统可根据三维模型特征优化加工路径；可根据工件材质和性能要求，通过模拟程序得到优化加工参数；在制造过程中，可通过尺寸扫描测量，实时调整加工量；通过温度、图像、等离子光谱等传感器在线采集特征信息，实时调整加工参数；制造完成后，可给出热处理参数，进一步提高产品性能。系统整体智能化程度高，集成度高，在实现激光金属3D打印的同时，可大幅提高打印工件的尺寸精度和机械性能。该技术适用于复杂高性能产品设计制造、核心工件再制造、航空装备、核电装备、轨道交通装备、海洋工程装备等高端制造领域，还可用于模具精准修复。

为了更广泛和充分地利用冷却水余压，通过水轮机将冷却水系统中的余压转化为电能，并采用智能化电源管理技术，优先使用水轮机发出的电量供给风机电机运转所需，不足部分则由电网补充，由此实现了对余压的广域利用。发电机组在转速变化时仍然能够正常发电，从而实现更加高效节能。该技术已经可以进行工程应用。 

基于国家数控重大专项项目“可重构智能数控系统与装备技术”，提出了数控流水线技术的开放式可重构数控系统技术。该技术实现了智能数控系统流水线的可重构。并广泛应用于数控一代及产业结构升级优化、全闭环高精度数字化制造、3D打印、智能机器人控制及工业生产自动化控制等各类工业环境。已支撑和创建“天大精益”、“泰森数控”自主产业化品牌，其产品在五轴联动木雕数控加工设备、六轴联动全闭环高精度螺旋锥齿轮加工装备、钎具T型螺杆高效数控设备、轴承套类双通道自动化加工设备及五轴电池焊接自动化设备等工业产品中取得了技术突破及

本技术采用大数据智能分析算法，处理高速列车运行过程中产生的大量数据，智能辨识高速列车运行状态。以高速列车外部受流装备为对象，从受电弓状态实时感知与能耗分项统计两个角度，展示非侵入式智能感知技术在高速列车的最新应用。 1.受电弓状态实时感知 获取受电弓的原始信号并进行预处理，获取多个原始数据向量；对原始数据向量进行多尺度分解，从每个子频带提取特征量并构建时序特征向量；将特征向量和受电弓故障的分类标记作为特征映射数据，训练故障识别预判机制；以原始数据向量和故障类型分别作为输入输出数据，训练故障识别模型。对受电弓的实时电流信号进行处理，得到原始数据向量和特征向量，故障识别预判模型根据特征向量对受电弓进行故障预判，若有故障，故障识别模型根据原始数据向量对受电弓的故障类型进行识别。实现列车运行状态下，对受电弓进行实时在线监测与故障类型识别，且无需在列车外部及路网沿线另外加装硬件设备。 2.列车能耗分项统计 通过大数据智能分析方法，结合位于电路关键位置部分传感器提供的实时数据，可对动力系统、空调系统、照明系统、厨卫系统、用户交互系统等不同功能模块，提供非侵入式能耗分项统计。统计结果能为铁路管理部门提供参考，优化列车运行管理模式，改进各系统的运行机制，降低高速列车运行能耗。 图1 高速列车受电装置 图2 受流装置故障特征映射及辨识方法 图3 不同功能模块设备的提取特征 图4 不同设备的分项能耗统计