产品详细介绍1.1 产品简介 嵌入式录播追踪一体机是实现对图像信号进行采集、预处理、自动追踪导播和录制，并进行输出的前端设备。可支持4路1080P视频信号和两路音频信号的采集，并提供多种画面合成方式供用户选择。嵌入式录播一体机结合了硬件系统的高性能，软件系统的灵活性和兼容性的优势，支持全高清视频的采集、编码，实现多屏合一的方案。能够在复杂的环境下高效运行，适应不同直播录制场合，可广泛应用于教育行业、远程医疗、监控及可视电话、政府部门、军事应用等。 集成的追踪自动导播切换功能与录播共用相同的视频源，无需增加额外的摄像头，采用先进的机器学习，图像智能分析等算法，使得设备即装即用无需调试。既降低了录播系统的成本，又大简化了设备的安装调试过程。 1.2 产品优势  全芯片嵌入式架构     硬件集成、嵌入式操作系统，保证长时间工作稳定，有效防止病毒和网络攻击，确录制资料安全。  高品质音效     支持双声道高清音频（AAC-LC）编码，支持标准CD格式的44.1K采样，完美音质享受。  超强图像性能     采用领先的核心视音频处理技术，卓越的信号处理能力，自如应对多达2路1080P@60fps或者4路1080P@30fps全高清视频编码。  丰富的接口设计，自由接入任意信号源     系统提供多组HDMI（DVI-I）、HD-SDI、YPbPr及VGA信号接口，高清视频分辨率支持1080P@60，能够自由接入任意信号源，全面满足各类需求。  高低码流同步录制     录制过程支持高低不同速率的录制码流，同时生成点播服务的MP4文件。  集成追踪自动导播切换     录播和追踪集成于一体，可自动导播切换。  导播策略可配置     导播策略支持在线配置。 1.3 产品功能  视频输入     嵌入式多媒体高清录播机可精准检测4路视频信号和1路音频信号，优良的兼容多种品牌的型号和摄像机的模拟信号，可适应复杂的采集场景。对采集到的信号源编号处理，对接相应的物理接口，便于用户了解信号源对应的设备。自动识别和匹配各种分辨率，能支持1080@60的高清信号，配置灵活。  画面合成     将采集到的摄像机信号、PC屏幕信号、摄像头信号任意组合，多种画面合成方式适用于多场合的使用需求。  视频输出     配置HDMI和VGA两个输出接口。可自动检测出输出口所接显示设备的分辨率和刷新率。对于输出参数支持灵活的自动匹配和人性化的手动设置，在摒弃以往繁琐操作的同时，也可提供用户更舒适的视觉享受。  多协议支持     采用主流的H.264视频编码和AAC音频编码，采用RTMP，RTSP，RTP传输协议，为系统提供良好的适用性。可编码输出高低不同的视频质量，用户可根据网络环境选择合适的视频质量。  存储     以标准MP4格式进行文件存储，普适于各类播放终端，灵活易管理。

PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；  （3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等； （4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求； （5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试； （6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

中山大学附属第三医院脑病中心将最新研发的“云上三院”掌上智慧医疗平台提前投入抗“疫”一线，平台紧急开发了“云上三院 · 战‘疫’专版”，陆续上线了“新冠风险自评”“疫期心理自测”“心理远程诊室”“方舱之声”四个板块，以弥补传统线下医疗模式的不足。 附属第三医院脑病中心“云上三院 · 战’疫’专版”服务模式 四个板块上线后迅速取得良好效果，其中“新冠风险自评”服务了近20万人群，智能筛选出7.8%的新冠肺炎高风险患者并提醒其及时检测和自我隔离，为防控新冠肺炎传播、缓解民众紧张情绪、避免盲目就医提供了有力保障；“疫期心理自测”服务了25万人群，智能筛选出13.5%的中重度焦虑/抑郁患者（包括前方医护人员），并指引其免费线上咨询和治疗；为了解决特殊时期心理医生资源不足和医患无法面对面就诊的困境，平台又紧急开发了“心理远程诊室”和“方舱之声”，提供心理在线咨询和音乐治疗，实现了精神心理疾病线上一站式诊疗闭环服务。 “心理远程诊室”版块上线后，为了尽可能多地帮助线上出现的诸多中重度精神心理问题的患者，附属第三医院精神心理诊疗团队自发组成10人的“心理志愿者服务队”，他们在“云上三院”的“心理远程诊室”轮流值守在线服务，获得了广泛的赞誉。 附属第三医院医务人员正在指导患者使用“云上三院” 

面向服务的P2P网络支撑平台（ServiceorientedPeer-to-peernetworkingIntegratedSystem，简称SPIS），拟建立一个广域网范围内，集资源整合与利用为一体，面向服务的Overlay网络支撑平台，提供文件共享、CPU资源整合、网络存储、极速传输等基本网络服务。/line在本系统中采用结构化P2P网络技术作为Overlay网络的实现技术，实现对当前网络中的存储资源、计算资源、带宽资源及信息资源的整合，已完成以下工作：/line对Chord算法进行改进，提高Chord路由算法的效率和节点查找成功率，完成JavaRMI版的Chord实现；/line基于以上工作开发面向服务的P2P网络支撑平台（SPIS）及其公用工具集，为开发人员提供一套API以进行二次开发；基于SPIS，分别实现文件共享服务、网络存储服务、计算力资源整合服务和极速传输服务。/lineChord算法改进：针对Chord路由算法的邻居修复算法存在缺陷，提出了增强型邻居修复算法(EnhancedFingerFixAlgorithm,EFFA)，提高了查找效率。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流 大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。 无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。 本成果以历史客流数据分析研究为起点，通过轨道交通客流预测，为轨道交通运营优化提供科学依据，以提高轨道交通服务质量，方便市民出行，为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。

技术简介 针对国家大气污染防治战略与山东省大气污染防治规划，建立多平台高精度全覆盖的卫星遥感火灾监测技术体系，显著提高卫星遥感火灾监测技术水平，成果应用于山东省春秋季秸秆焚烧火点遥感监测工程。 创新点及性能指标 （1）研究Himawari-8、MODIS、FY等系列遥感卫星影像，为火点实时监测提供数据支持； （2）突破火点识别与火点提取关键算法，显著提高秸秆焚烧火点监测精度，为监管部门秸秆焚烧治理提供技术支撑； （3）实现卫星实时监测-算法集成-野外核查自动化流程，提高火点监测与监管效率； （4）为秸秆焚烧、森林火灾、草原火灾、工业热源等监测提供技术解决方案。