云之翼超融合一体机是自主研发的新一代超融合解决方案。基于云之翼自研的服务器虚拟化和存储虚拟化技术，将计算、存储和网络集成于X86服务器之中，并通过云管理平台实现IT资源的可视化管理，为客户提供硬件与软件，产品与服务一体的云数据中心。  云之翼超融合一体机实现了资源模块化的横向弹性伸缩，形成统一的计算与存储资源池，不仅可以减少数据中心服务器数量，整合IT资源，达到提高资源利用率和降低整体拥有成本的目的；而且可以利用软件定义数据中心技术，建立一个安全的、资源可按需调配的数据中心环境，为业务部门提供成本更低、服务水平更高的IT基础架构，从而能够针对业务部门的需求做出快速的响应。 一、产品优势 降低成本 1、空间、电力和运维成本都大幅降低，可有效节省40%-60%的综合成本；2、支持存储旧产品，可对现有的物理存储进行集中管理，进行利旧建设； 数据更安全 1、数据多副本存储，无需任何额外成本，即可实现数据双活；2、数据可靠系数高达99.99% ；3、数据可用性更高，最大支持10副本； 多平台支持 1、支持Citrix、VMware、Hyper-V、KVM等多种虚拟平台，实现不同的超融合组合方式；2、支持与Amazon S3等第三方平台对接，实现混合云存储模式； 降低门槛  1、软硬件一体化整合，开箱即用；2、仅需x86服务器，无需购买独立存储, 简化网络拓扑； 性能更卓越  1、I/O路径全优化，多种数据本地化优化；2、对服务器及存储虚拟化进行深度优化，存储性能提升30%〜50%； 按需建设 1、根据当前需求最小化建设，支持横向扩展，避免硬件过度投资；2、支持动态添加、积木式建设、线性高效扩容，适应不同时期业务，按需扩展； 二、应用场景 软件定义数据中心 借助超融合架构，以软件定义的IT架构实现统一融合的数据中心全虚拟化资源池建设。 开发与测试平台 借助超融合架构，智能调度计算、存储和网络资源，实现开发测试环境的快速搭建。 分支机构 借助超融合架构，为分支机构提供一站式业务应用交付，实现总部对分支机构资源的统一管理。 桌面云建设 通过超融合构建桌面云，不仅可以提供桌面云所需的性能、可用性、可扩展性，同时还可以降低架构的复杂性、管理难度，以及建设成本。 关键业务应用 关键应用对业务连续性和性能都要求非常高，将关键应用部署在超融合上，可以提高系统的性能、可扩展性、可管理性，同时降低成本。 应用新建及扩容 借助超融合架构，实现计算、存储、网络资源池化，提供应用快速上线和资源按需扩展的能力。

广泛用于工业、农业、厂矿、医药卫生、煤炭、地质等科研单位对各种植物、土壤、沙（d<1.5mm）、矿质物及各种粮食进行粉碎处理。 1、本产品粉碎室采用不锈钢制作，以达到粉碎物的性。 2、选用风冷式高速电机，能快速粉碎各种软硬中草药。 3、投入量大，并按装定时器，粉碎物清除方便。 4、操作简便、造型美观、粉碎效果好等特点。 技术参数 电源电压220V50Hz 功率460W 外形尺寸φ140*290mm 粉碎参数24000转/分,细度:60-180目（经过滤200目）

浙江大学水质自动监测站竞争性磋商

一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

项目成果/简介:一种树径生长量的自动测量装置，通过无线网络节点远程监测装置实现实时监测树径的实时生长量和生长状态；包括装置固定模块和测量模块；装置固定模块将测量模块固定于树干上需要测量树径变化量的位置上；测量模块包括带有弹簧的直线位移传感器、测头端滑轮、转向滑轮、导向滑轮、无弹性细钢丝绳、卡头和测头端滑轮与带有弹簧的直线位移传感器的连接部分；无弹性细钢丝绳通过转向滑轮、导向滑轮和测头端滑轮后，无弹性细钢丝绳环抱于需要测量树径的位置上，通过卡头将无弹性细钢丝绳两端卡紧；根据带有弹簧的直线位移传感器的位移量来确定树径生长的变化量。