V2G技术，简单的来说，就是将电动汽车的动力电池，作为电网中的分布式电源，在用电高峰时通过逆变技术向电网回馈能量，而在用电低谷时电网通过整流，对电动汽车充电，从而实现电动汽车和电网的友好能量交互。 目前，大部分研究工作主要集中在电动汽车智能充放电优化模型的建立上，很少关注到提出优化方法的求解算法。另外，鲜有文章检验其方法对于大规模电动汽车入网调度的可行性。在此背景下，蹇林旎课题组首先对

以服务区域产业人才培养体系为目标，校企双轮驱动数字化产业高质量发展，联合政府、行业、企业、学校一同打造，大数据驱动下的产教融合基地、智慧产业学院、虚拟仿真实训室为在校生、行业产业人员双师培训等，支撑高质量数字经济人才培养。

满足各专业基础性实验、综合性实验、研究探索型实验的应用需求。

随着新信息技术的应用，我们走进云时代 云突破了IT基础设施的物理限制 云桌面技术的应用，让你拥有一台长在云上的电脑，本地没有主机，也看不见电脑CPU和硬盘 操作系统和应用运行所需的计算和存储能力都集中在云端数据中心 如果你是IT管理者 你是否在寻找—种高效的模式去部署、管理、维护大规模工作和学习的电脑? 你是否能灵活的、动态的调度电脑的资源配置，按需统一交付和回收? 你是否能保障电脑无故障运行的连续性和稳定性? 你是否拥有可集中管控、灵活且自由弹性扩展的平台，以满足不断变化的业务需求? 如果你是桌面使用用户 你或许希望能自由移动你的电脑，桌面和数据随身携带 你想要远程完成工作和学习任务 你想要更便捷的获得一台更高性能的电脑配置 一朵云，覆盖行业全场景桌面需求 多架构融合桌面云 传统桌面vs多架构融合桌面云 产品八大优势 产品核心技术 产品极致性能体验

支持图片文字视频广播播放功能，任意终端接收后自动开启多媒体播放，任务结束后关闭设备； 场景联动：内置无线物联网关，可控制教室用电设备（灯光、空调、窗帘等）； 高清实物展台：真实放大文件、试卷或书本内容； 远程管理，智能管理；

H3C UIS 7.0超融合软件是新华三集团面向企业和行业数据中心推出的面向未来的超融合创新产品。遵循开放架构标准，在通用X86和ARM服务器上无缝集成计算虚拟化、存储虚拟化、网络安全虚拟化、运维监控管理、云业务流程交付等软件技术。不仅可以精简数据中心服务器数量，整合数据中心 IT 基础设施资源，精简 IT 操作，提高管理效率，达到提高物理资源利用率和降低整体拥有成本的目的，而且UIS在上一代超融合架构基础上集成云原生引擎、赤霄加速引擎、多角色引擎、混合云引擎和智能边缘云引擎，利用ABC融合、全运行态、智能加速、云边端协同、高速网络聚合等先进技术，实现基于虚拟机/容器/函数/裸金属全运行态、云原生应用构建、边缘高性能实时计算、前后端整体加速、算力云边智能调度的超融合方案，提供私有云、混合云、边缘云全场景云计算解决方案。可为客户提供较佳融合、极简规模、极宽场景、智能加速的云基础架构，满足企业未来十年的技术架构变革。 •云原生引擎。可同时承载虚拟机、容器和函数计算。在内置云原生运行环境的优点是体积小、速度快，资源利用率极大提升。通过内置的K8SAPI接口，UIS具备了全运行态的资源编排能力，可以对虚拟机、容器、函数计算等资源统一编排管理，构建以应用为中心的云化数据中心。 •赤霄加速引擎。以智能加速卡为核心前后端到端全程加速、主机侧损耗为零，相同核数CPU条件下，对比非加速方案，可以多创建50%以上的虚拟机，每虚拟机成本降低20%以上。4K随机IOPS性能提升1倍以上。同时拥有业界最短IO路径的无损网络，网络时延从毫秒级降低到纳秒级。 •多角色引擎。UIS超融合管理软件打破了物理资源壁垒，以其自适应架构，不仅可以统一管理X86资源池和ARM资源池，还可以同时管理纯虚拟化节点、纯分布式存储节点、超融合节点、AI加速节点、裸金属节点等。兼容不同芯片、不同款型、不同配置、不同能力的物理节点。 •混合云引擎。结合紫光UIS超融合构建的本地私有云数据中心与在紫光公有云中部署的UISonUniCloud云中云，建立了一套资源同构、软件同构、管理同构、交付同构、灾备同构、迁移同构的全态同构混合云架构。 •智能边缘云引擎。超轻量级边缘云引擎，实现海量的物联网终端设备接入。建立了云、边、端三层技术架构，通过在边缘侧部署UIS-Edge智能边缘云平台，打通云边端数据通道和控制平面。 融合至简 •管理融合：计算、存储、网络、安全、运维监控、云业务等六大软件能力统一平台管理，融合交付，开箱即云。 •内核融合：虚拟化内核与IPv6、高性能虚拟网络交换机、SR-IOV硬件网卡驱动、GPU显卡驱动等无缝集成，从内核层控制系统效率、可靠性与稳定性。 •存储融合：UIS可以通过软件将服务器本地硬盘资源进行整合，构建统一资源池，向上层应用提供块、文件、对象统一存储服务，满足结构化、非结构化和半结构化等多类型数据存储需求。 •业务简化部署：集成一键自动化迁移工具，提供P2V、V2V的迁移服务，助力客户原有业务快速上云。 •可视化极简运维：UIS超融合管理平台构建了扁平化、随需而变、弹性可扩展的业务敏捷交付平台，集成了自定义大屏展示、六大一键操作、系统健康度模型、所画即所得、首页快捷方式等极简运维操作，使运维可视化、数据化、自动化、智能化。 虚拟化成熟度 UIS计算虚拟化软件UISCAS，在国际权威虚拟化性能基准测试SPECvirt中表现优异，并提供业内创新性的动态资源扩展（DynamicResourceeXtension，DRX）、无代理杀毒、应用HA、云彩虹等技术。 统一分布式存储 UIS存储虚拟化软件UISONEStor采用统一分布式存储融合架构，为存储系统的高性能、高扩展、安全可靠、自动化运维提供了有力保证。 •统一分布式存储架构。分布式对称架构，无需单独的元数据服务器；同时支持块、文件、对象存储；分布式全局缓存，有效提高集群读写性能。 •高可用。多副本冗余策略，保证数据可靠性，支持2-6个副本灵活配置；支持N+1到N+4的不同纠删码级别，可基于资源池和目录设置；全面的数据保护和容灾能力，支持复制、快照、克隆、拷贝、故障域、保护域等技术。 •高可靠。采用完全冗余组网，无单点故障，硬盘或节点损坏时保证业务不中断、应用无感知；硬盘或节点故障时自动重构，可调整重构优先级；支持在线不停机扩容，增加或删除节点、硬盘不影响业务正常运行，支持集群自动数据均衡 可靠性监控中心 UIS超融合管理软件提供可视化、极简的运维方式，管理人员可一键获取超融合集群的资源信息和服务状态，了解平台的整体运行状况，并能够迅速定位到具体问题。通过分层的方式，展示UIS超融合集群中服务层、系统层、硬件层的可靠性现状，基于一键巡检模式快速诊断站点的健康状态，为高效运维提供指导。 多维度数据保护 UIS超融合提供了UIS备份方案、UIS容灾方案和UIS双活方案三层防护体系，全面覆盖国家标准《信息安全技术信息系统灾难恢复规范》定义的6个灾难恢复能力等级。 •灵活丰富的冗余策略：UIS集成的分布式存储组件支持以卷为单位设置纠删码或者多副本冗余策略，无需热备盘就可快速完成数据重构，保障用户数据完整性。 •多场景备份：自带无代理备份功能，无需额外投入即可实现对虚拟机的差异、增量、全量备份功能，同时提供CDP连续数据保护 •SRM容灾：基于SRM异步复制等容灾方案，满足用户对异构站点或同构站点间容灾服务的需求，为关键业务永续提供有力保障。 •双活：以超融合集群延展技术为核心，为客户提供中心级容灾，保障用户关键业务永续运行。 一键上云 •IaaS云服务能力：融合云平台功能，提供丰富的IaaS云服务目录，可以实现资源的自助交付、分级分权管理、多租户管理、流程工单管理以及异构虚拟化纳管等功能。 •接口开放：开放标准化的RESTAPI接口及兼容OpenStackH/J/K/L/M/P等版本的插件与接口。 •平台开放：兼容200+种通用GuestOS、20+种开源和商用VNF网元。 •合作开放：开放安全、备份、特定行业应用、云管平台等垂直领域合作，培育商业生态，跨界融合。 核心业务承载 UIS为数据库场景负荷进行了针对性优化，为数据库等关键业务应用的部署、管理、应用提供了以下优势： •优秀I/O处理性能：元数据分离技术减少访问消耗；通过计算端缓存加速技术，提升数据库日志高效处理能力。 •简化基础架构和管理复杂性：通过组合不同负荷系统到统一的资源池，高密度整合计算资源，显著提高计算资源利用率。 •快速部署交付数据库实例：基于UIS超融合数据库部署向导可直接在现有资源池进行计算、存储、网络等资源的分配和配置降低时间和人员技术要求。 •数据库实例部署的较佳实践：计算节点资源规格、操作系统设置以及存储规划及搭配组合建议模板化呈现。 •计算资源随业务需求动态伸缩能力：应对业务峰值需求，提升资源利用率的同时也免除了初期规划和基础架构升级烦恼。 应用场景 UIS主要面向虚拟化、私有云、云桌面、分支机构、混合云、开发测试、边缘计算、容灾备份和数据库/关键应用一共九大应用场景。 •虚拟化场景：采用完全软件定义技术，实现IT基础架构的融合，并通过统一管理界面对所有资源集中管理和监控 •私有云场景：基于超融合构建私有云实现更高的实施效率、更弹性的扩展、更高的资源密度。 •云桌面：减少硬件资源消耗，同时减少机房空间占用量。超融合架构存储技术采用缓存分层技术，加速IO读写应对启动风暴问题。 •分支机构：可大幅简化IT运维管理，实现多分支机构统一管理，轻松横向或纵向扩展，以适应不断变化的需求。 •混合云：实现混合架构统一的运维管理、健康巡检、快速完成故障排场，减少IT运维时间和异构平台运维难度。 •开发测试：实现快速环境获取，模拟生产网络环境、运维自动化、更快的应对新技术发展和加速业务上线 •边缘计算：将网络、计算、存储等能力延伸到网络的边缘，在边缘站点就近提供稳定、可靠、高速的边缘计算服务。 •容灾备份：针对不同的RTO和RPO需求提供更加高效、简单和低成本的的容灾备份解决方案。 •数据库关键应用：大简化传统模式的部署复杂性,显著提高计算、存储资源的利用率和缩短业务部署时间。

本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

 随着激光技术的不断发展，超快超强激光可以在飞秒的时间尺度（1飞秒=10-15 秒）内作用于电子使电子产生约0.1纳米（1纳米=10-9米）量级的空间位移。利用超短超强激光脉冲，人们将可以实现分子尺度下的电子位置的超快及超高精度的位置控制。然而现有的探测技术，却无法实现对电子如此微小位移的精确测量。隧道扫描显微镜（STM）利用的电子量子隧穿信号能以0.1纳米的横向和0.01纳米的纵向分辨率对静止的原子进行成像，却无法对运动中的电子进行成像。光电子显微镜（PEEM）成像系统虽然可以测量运动电子的位置，但是其最好的分辨率仅能达到约3纳米，无法在0.1纳米的尺度进行位移测量。日前，该团队利用强场电离中的时间双缝干涉图样，提出对电子在激光脉冲下的微小位移进行了测量的新方案，该方案的分辨率可达0.01纳米。为了测量电子在超短脉冲作用下的位移，他们把导致电子位移的超短脉冲置于两束较长反向旋转的圆偏振光之间。两束反旋向的圆偏振光先后分别电离电子，构成时间上的电子波包双缝干涉，这在电子动量谱中产生涡旋结构。在没有中间的超短脉冲时，该涡旋结构角向是均匀分布的。当中间加入了一束任意的被测超短脉冲，它将作用于前一圆偏光电离的电子使之产生微小位移，这个微小位移使得电子波包获得一个额外相位，从而导致先后两个电子波包的干涉结构在角方向产生了非均匀性。他们提出通过测量这个非均匀的角向分布，可以准确地提取出电子在超短脉冲作用下产生的亚纳米量级的微小位移。他们的方案对激光的焦斑效应以及两束圆偏振光的相位抖动具有很好的抗干扰能力。左图：新方案示意图；右图：测量方案给出的理论预测结果。 理论提出并在实验上实现了对椭圆偏振强激光椭偏率的原位测量新方案。他们利用两束其它参数相同而旋向相反的椭偏光来电离惰性气体氙（Xe）原子，强场电离得到的电子阈上电离谱和单电离离子总产率谱敏感地依赖于两束光脉冲之间的延时。这些能谱和产率随延时的周期性调制，能够准确反映一个光学周期之中椭圆偏振光的电场强度的最小和最大值间的比值，因此可以用来准确提取每一束椭偏光的椭偏率。研究表明，这一椭偏率测量方案在很大的激光参数范围内普遍适用，这一工作在准确表征超快强激光场的性质方面迈出了重要一步，将对强场物理研究中精细操控原子分子内的超快过程起到重要推动作用。

针对我国沿岸封闭海湾自净能力弱和滩涂、水体等典型生境退化严重的实际，建立基于“驱动力-压力-状态-影响-响应( DPSIR)”框架模型的封闭海湾生境退化综合诊断技术，确定其生境退化的主导因素；开发基于有限元技术的浅海水动力模型（SHYFEM）、充分利用潮、余流的稀释、输运能力降低湾内污染物积累的物理修复关键技术和综合利用盐土植物、大型藻类、贝类和多毛类改善水质和滩涂底质的生物修复关键技术，建立“海岸-滩涂-浅海”一体化的生境修复示范区，编制相关技术标准；以 DPSIR 框架模型为指导，提出封闭海湾典型退化生境的修复策略和对目标海湾（三沙湾）生境有针对性的、切实可行的修复技术方案，重点解决封闭海湾因积累性污染引起的生境退化问题。为提高我国封闭海湾生态环境保护与修复能力，保障沿海经济社会又好又快发展，提供技术支撑和决策咨询。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱