产品详细介绍苏威尔化学数字化实验室：3500元/套，包含：数据采集器、温度传感器、压强传感器、PH传感器、色度计传感器、电导率传感器、微电流传感器、滴定计数器。另有气中氧传感器、二氧化碳传感器、高温传感器、快速温度传感器、溶氧传感器、浊度计传感器等可选配。

产品详细介绍    苏威尔物理数字化实验室：3900元/套，包含：数据采集器、电压传感器、电流传感器、微电流传感器、温度传感器、压强传感器、位移传感器、磁场传感器、声音传感器、力传感器、光电门传感器。另有光强传感器、加速度传感器、G-M传感器、电荷传感器、快速温度传感器等和实验平台可选配。

产品详细介绍台面：采用实芯板台面，具有耐磨、耐刮、耐冲击、防潮等特点。 结构：采用款式新颖的新型铝木结构，框架由专业模具成型制作的铝型材配以专业接插件组合而成。型材表面经环氧树脂高温固化处理，具有耐酸碱耐腐蚀、防潮等特点。新型铝木结构具有款式新颖、连接牢固、承载能力强等特点。 配置：实验桌设计了电脑主机、显示器等设备的摆放空间，同时设计了电源盒网络接口、电脑插座等。 教学安全电源系统 1、教师主控电源安装在多媒体控制台上，可对学生进行总控、分控。 2、学生实验电源安装在开放式实验桌上，呈对称布局，为学生实验提供高低压实验电源。 实验室通风系统 1、通风风机：选用实验专用DF系列铝合金低噪音箱式风机。 2、吸风装置：选用隐蔽式吸风口（桌面通风）或万向抽气罩（顶通风），吸风装置可以旋转伸缩，使风量分布均匀。 3、通风管道：选用优质PVC风管 4、控制系统：选用变频器进行调速，具有调节精度高、使用寿命长、节能等优点。

职站是一款辅助院校教开展专业实训教学的云智能平台，可满足实训教学的教、学、练、考、赛的全场景需求，为院校打造具有专业特色的智能云上实训室。平台设计遵循着极简、高效、灵活的理念，可帮助院校老师0门槛开展实训课程，每个实训都有配套的学习资源和实训项目，支持自定义发布考核和练习，内置AI智能判分和大数据追踪统计分析，可多维度客观评价学生学习情况，并且通过可视化的图表和实验报告直观展示师生的教、学成果，可帮助院校高效，便捷地开展实训教学工作，实现实训教学的数字化、智能化升级。   特色亮点   金融+科技+大数据 平台集成有30+款产品，可满足计算机、大数据、金融，金融工程、金融科技等相关专业开设实训课程。院校可自主选择：3D银行综合、担保，Python程序设计 、经济金融建模实验、数据清洗、数据可视化 、量化投资策略建模 、大数据分析、金融随机过程、Python数据采集、区块链交易所等等。可满足计算机、大数据、金融，金融工程、金融科技等相关专业开设实验课程。 沉浸式岗位模拟与案例实操 平台采用项目化教学，通过经典案例和仿真场景让学生亲身体验理论在实践中的应用，学会灵活运用所学知识解决实际问题，提升自身的职业实操能力。 大数据统计分析 大数据追踪每个老师、学生的教学和学习情况，并进行统计分析形成可视化的图表，还支持依据不同维度进行展示，轻松实现实训教学可视化和可量化。 云上实训室 随时随地，无需安装部署，只需登录网站即可使用实验课程资源，可满跨专业跨校区，不同教学场景下的教学需求。 资源融通共享 学校可自主打造自己的精品课程中心，老师可以在这里创建优质的课程，支持视频，课件，教案等不同格式的教学资源上传，让全校甚至全国师生共同学习一起分享。 跨专业交叉实训 平台可支持定制化的跨专业交叉实训课程，依据院校新学科建设和复合型人才培养的需求，将多学科实训项目融合，帮助学生实现多学科思维融合、产业技术与学科理论融合、跨专业能力融合。  

本发明公开了一种面向服务器整合的高效物理机到虚拟机(P2V) 转换方法，该方法能够最小化 P2V 转换过程中的失效时间，包括：(1) 设计了本地 P2V 转换方法，通过配置对应的虚拟钥匙将物理服务器转 换为一台本地虚拟服务器。该本地虚拟服务器共享源物理服务器的底 层硬件资源，并且避免了传统 P2V 转换方法中耗时的磁盘拷贝和同步 过程。(2)磁盘同步模块，在远程虚拟化平台上初始化一个虚拟机镜像， 该镜像和本地虚拟服务

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。