艾维虚拟化软件基于X86硬件平台，采用了基于内核的KVM虚拟化的技术，提供包括虚拟机迁移、虚拟网络、HA、计算与存储资源动态调整等功能，可用于创建按需、弹性、实现自我管理且可以作为服务进行动态分配的云计算虚拟基础架构。艾维虚拟化软件既可以作为搭建私有云与公用云计算平台核心软件，也可以与高端服务器中集成并形成集计算、存储、虚拟化和云平台于一身的云一体机。云一体机具有预置的虚拟化、集群存储和云管理平台，自动化的交付部署和管理虚拟资源，并通过预置的虚拟化快照、迁移等功能可以保证业务的连续性和高可用性，对关键数据提供磁盘，卷及节点级别的多层次冗余保护。 主要性能指标：1. “北斗二号”兼容芯片组具有自主知识，可广泛应用于铁路、电信以及军事等关系国计民生、国家安全等领域；2. 性能评测指标接近业界顶尖公司VMWARE产品；3. 分钟级千台虚拟机部署、多层次的虚拟化安全、超高速虚拟化存储等分项技术领先。应用领域：国防、军工、政府等需要国产自主可控核心软件的客户；为避免供应商绑定，愿意低成本的虚拟化产品的客户。

人每日硒需要量约为 50-200ug，中国有三分之二的地区缺硒，补充无机硒可引起蓄积毒性。有机硒易吸收，且毒性小。植物硒多糖是有机硒的重要类型，不但具有无机硒的活性还具有多糖的各种生理功能。党参多糖已证实具有提高免疫，抗肿瘤，益智等多种活性。将硒与党参多糖有机结合不但可以提高党参多糖的功效，同时起到补硒作用。最大程度发挥党参多糖及硒的药用价值。 

集装化异型托盘，专利号：ZL201210100485.2，是一种新型托盘，可提高铁路车辆装卸作业效率、降低劳动强度。该产品主要适用于盛装于袋类包装的产品装卸运输。集装化异型托盘设置有上下叉孔，适用于不同场合，非常适合于机械快速装卸；正常情况下，机械装卸一列车（40辆）需3小时以上，使用这种托盘的情况下装卸一列车仅需要30分钟。西北地区适用于集装化异型托盘的货物包括氢氧化钠（钾）、聚氯乙烯、盐化工产品、化肥等过亿吨，该产品的开发有很好的市场前景。

我国生产止血芳酸的企业主要有：常州寅盛药业有限公司、湖南洞庭药业有限公司、常州市远华化工有限公司、常州市阳光药业有限公司等企业。多是采用以对甲基苯甲酸为原料，在溶剂中氯化，得到对氯甲基苯甲酸，然后和氨水反应，得到对氨甲基苯甲酸，通过精制得到最终产品止血芳酸。 在氯化过程中，为了控制杂质的生成，对甲基苯甲酸的氯化转化率一般控制在60-65%，这样就会产生大量的固体废料。以常州寅盛药业有限公司为例，企业2014年生产止血芳酸400吨，产生这种固体废料约300吨（折干计）。目前多是以固废的

石油焦全球年产超过1亿吨，我国超过1000万吨。石油焦的优点发热量高、灰分低，缺点是挥发份低、燃烧困难、含硫高、比重大、比表面大、孔径发达。石油焦在油中稳定分散很困难，传统的稳定分散理论已不适用石油焦/油等非水分散体系。南京大学开发的新型稳定剂和新型界面改性剂有效提升了石油焦在油中的稳定分散，提升了石油焦的资源化利用。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

本发明公开了一种基于区域热度的缓存管理方法，通过对数据 块的筛选，只缓存热点数据块，减少了缓存写满后的替换操作，由此 提高缓存命中率、延长 SSD 使用寿命；具体包括：(1)创建哈希表和二 叉树并初始化，记录磁盘区域号、各磁盘区域对应的热度值、两个指 向左右子区域的指针以及子区域的热度值；(2)对于每次读写请求，根 据磁盘区域大小和读写请求数据块对应的地址更新哈希表及二叉树信 息；(3)根据区域热度值筛选出频繁访问的

产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作，APP与电商、外卖软件结合，将网上购物彻底融为一体；同时与互联网公司合作，提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度，真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务，并能提升效率、安全性，以及节省财力、人力，并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点，收集用户反馈评价，统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费，并最终普及三星级小区及更多居民居住区。