本发明公开了一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统，包括：获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子；按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动；将反向传播神经网络与虚拟手术力反馈系统相结合，实现了对网络化虚拟手术中延迟、抖动和丢包问题的自适应调节。

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。

项目成果/简介:复杂地层钻探取心工艺技术及实验装置，2016年，高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖。

科研成果：复杂地层钻探取心工艺技术及实验装置，2016年，高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖。

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真实验仪软件可用于低成本批量化规范化仿真实验教学，同时还可以在模型设计，系统问题（伪影）分析和解决，放疗模拟定位，提高磁共振扫描效率，人工智能影像诊断领域样本增广方面有应用。

采用Intel i386EX单板微机作为系统核心，具有Windows环境的汇编语言和C语言源程序调试环境，具有单步、跳过、断点、连续、变量跟踪等调试手段，全面支持80x86实模式和保护模式的教学实验，支持课程设计和电子竞赛。

项目成果/简介:云南大学省部共建云南生物资源保护与利用国家重点实验室张志刚团队于2020年2月2日开始对之前发表的马来穿山甲病毒组学数据(该数据由2019年3月24日无法救护成功的穿山甲肺的样本获取)（Liu et al. 2019, Viruses 11, 979）进行重新组装和全面系统地分析，发现这批马来穿山甲携带SARS-CoV-2相近的冠状病毒（命名为Pangolin-CoV），其与SARS-C

1、产品介绍 国家大力鼓励信创产业发展的背景下，本实验箱基于OpenHarmony操作系统，是一款结合主流人工智能外设模块、物联网通信模块，满足实训需求，助力开发者提升OpenHarmony的应用开发。 OpenHarmony全场景实验箱，为开展鸿蒙系统实践教学的专用平台，通过该实验平台实现鸿蒙系统下的OpenHarmony北向应用开发、OpenHarmony南向设备开发等关键技术，使学生在深入了解鸿蒙系统的基础架构、技术原理、开发流程的同时，掌握基于标准鸿蒙系统和轻量级鸿蒙系统的应用开发的技能，为未来从事鸿蒙应用开发打下坚实的实践基础,打造智慧农业、智能家居、智能医疗、智能安防、智慧交通等现代智慧场景的综合应用的能力。 本实验箱适用于OpenHarmony操作系统在高校的移动互联、物联网、人工智能、创新创业等相关专业中实践教学的应用和推广。主要适用于高校、职业院校、培训机构、企业、开发者和相关师生。具备功能齐全、课程资源丰富、场景灵活组合等优势，实现了产学研创一体化的教育模式。 2、产品展示   图2.8 开源鸿蒙创新实验平台展示 3、产品特点 先进性 l性能卓越：搭载嵌入式边缘计算处理器RK3566/rk3568，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及11.6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 l支持多操作系统：鸿蒙（OpenHarmony）、Linux； 扩展性 l定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 l项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的鸿蒙应用场景设计和创新。 实验箱采用磁吸式模块设计，不仅可以轻松地吸附在验箱上，从而简化了安装和拆卸过程，而且用户可以根据实际需求随时添加或更换模块，从而灵活地拓展实验箱的实验内容和应用场景。 配套 课程与实验：支持包括鸿蒙北向应用开发、鸿蒙南向设备开发等在内的丰富课程和实验。 该产品除软硬件双开源，可二次开发和学习使用外,还配备针对设备完整的实训指导书完整丰富的教学实训素材资源。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 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。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。