本发明公开了一种虚拟化环境下面向任务并行编程模型的优化 方法；在位于客户虚拟机的前端监控部分获取任务并行编程模型中失 败的窃取操作；在位于虚拟机监控器的后端加速部分根据加速发起者 和被加速候选者的运行状态和所在物理 CPU 的信息，做出是否执行加 速的决策。若执行加速，将加速发起者的剩余时间片提供给被加速候 选者，当被加速候选者被虚拟机监控器抢占(时间片耗尽或被阻塞)时， 若被加速候选者处于可运行状态，恢复其原本的调

陈立泉院士 1940 年生于四川南充，1964 年毕业于中国科学技术大学物理系，同年到中国科学院物理研究所工作至今。2001 年 11 月当选为中国工程院院士，是专注中国锂电池第一人。他在中国率先开展锂电池及相关材料研究。在国内首先研制成功锂离子电池。解决了锂离子电池规模化生产的科学技术与工程问题，实现了锂离子电池的产业化。他曾是物理所高温超导材料研究的负责人和主要研究者，首次发现 70K 超导迹象，研制出液氮温区超导体并首次公布了材料成分。近年来，开展了全固态锂电池、锂硫电池、锂空气电池、室温钠离子电池和固体氧化物燃料电池中的物理化学过程及相关材料的设计、合成、表征、物理和电化学性能及其应用研究。为开发下一代动力电池和储能电池奠定了基础。发表论文 250 余篇，申报发明专利15 余项。 2021 年 1 月 17 日，陈立泉院士在中国电动汽车百人会论坛（2021）上表示：“目前液态锂离子电池的能量密度到了 300 瓦时/公斤，已经达到了一个极限。下一步或者新一代电池要发展固态电池，逐渐要过渡到全固态锂电池。同时我们还应该发展钠离子电池，它的电解质目前是液态电解质，下一步也要发展固态钠离子电池。”

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

钱逸泰院士，江苏无锡人，无机化学家，中国科学院院士。1962 年毕业于山东大学化学系。1997 年当选为中国科学院院士。2005 年起为山东大学胶体与界面化学教育部重点实验室学术委员会主任。2008 年当选英国皇家化学会会士。主要研究方向包括：1、新型过渡金属氧化物，无机非金属等纳米材料制备；2、石墨烯复合材料的自组装制备及应用；3、新型纳米材料及复合纳米材料在新能源领域的应用，如锂离子电池、钠离子电池、超级电容器等。近年来，钱逸泰领衔的资源循环与清洁能源创新团队从事锂离子电池电极材料化学制备的研究，发展了纳米硅等电极材料的简单合成技术，并被全球著名期刊《Nature Materials》作为亮点研究报道。2020 年重要锂电成果有：Energy Storage Materials：MXene 骨架上非晶液态金属成核晶种实现各向同性的锂成核和生长助力无枝晶锂负极Adv. Energy Mater.：通过改变阳离子溶剂化鞘结构在水系电解液中形成固态电解质界面Energy Storage Materials：室温液态金属的界面钝化实现 5 V 锂金属电池在商业碳酸酯基电解液中的稳定循环ACS Nano：商用合金和 CO 2 制备的二维硅/碳助力柔性 Ti 3 C 2 Tx-MXene 基锂金属电池

为了帮助运动员改善在正式比赛环境压力下的运动表现，北京体育大学运动心理学团队采用虚拟现实技术模拟运动员在比赛中的高压场景，结合传统心理训练和正念训练来提高运动员在压力情景下的应对能力，从而提升运动员赛场表现。

今年夏天，全球多地连续出现高温天气，用电负荷陡增。如何通过用户侧资源与电网供需互动，缓解电网负荷压力成为热点问题，也是一些城市、新能源企业等加速试点虚拟电厂项目的目的所在。

虚拟数字人是结合动画专业优势，能代替主播不间断直播、多点同时直播，7个IP角色分别涉及旅游、健身、餐饮、服饰、学习，适用于不同的行业。

全景虚拟实习系统是利用富媒体技术和虚拟仿真技术开发，集培训教学、实习预习、虚拟学习于一体的软件系统。解决了大学生课堂学习与实际生产现场脱节、实习场地安排协调不妥善、生产现场实地实习存在安全风险隐患等传统教学难题，具有技术先进、教学应用范围广、网络化不受时间地点限制的优点。对提升教学质量、吸引学生学习兴趣、拓宽学生知识面、提高学生理论联系实际的能力等方面具有重要应用意义。

具有对射速、射频、膛压适时检测，对多点点火时间、点火可靠性检测、发射时间间隔进行精确控制；最快发射时间间隔4ms、时间控制精度可达5%以内；发控和检测可在一台计算机上完成；检测和控制对象范围宽且可调。

产品详细介绍                Previzion虚拟预览拍摄系统     北京欧雷新宇动画公司是Previzion虚拟预览拍摄系的代理商。 虚拟摄影棚系统是在摄影棚内通过摄影机采集绿幕前的表演作为前景视频信号，同时安装在摄影机上的定位跟踪系统实时获取摄影机的位置和姿态信息，将这些信息传送到实时抠像合成图形工作站，工作站将位置和姿态信息匹配给虚拟摄影机，实时渲染生成相对应的虚拟背景，同时将绿幕为背景拍摄的前景视频进行抠像经延时处理后与图形工作站渲染生成的三维背景同步时序工作与合成，实时产生一路合成后的视频图像信号输出。虚拟摄影棚强调实时性，演员现场的表演与计算机生成的三维场景能实时合成，这现场实时合成的画面可以及时地反馈给导演、摄影师和演员，以帮助摄影师调整拍摄、帮助演员调整表演动作。     Previzion虚拟预览拍摄系统的关键技术主要有：摄影棚坐标勘定、摄影机实时定位追踪、镜头校准、蓝绿幕拍摄、实时抠像与合成、虚拟场景制作与角色动画、实时渲染引擎等。真实摄影机拍摄画面与虚拟背景同步运动，使演员的表演能够深入到虚拟的三维场景中，并可与其中的虚拟对象交互。虚拟摄影棚的背景是通过三维软件生成，背景图像的生成是依据真实摄影机的空间位置、运动参数、镜头及感光方式等，以保证前景和背景的正常的三维透视关系、光学效果、运动速度等完全相同，达到两者完美无缺的融合。 一、Previzion的主要构成  1. 便携式系统主机 为了达到绿幕拍摄实时抠像的前景与虚拟制作的背景完美匹配，要求虚拟环境中的虚拟摄影机位置、角度和畸变都与实拍摄影机姿态及参数设置完全一致，否则虚拟的 CG 背景将无法做到与实拍的前景在透视关系上保持实时匹配，会让前景看上去像是漂浮不定的，无法实现影视特效合成所需要的效果。所以获取这些位置和姿态信息的传感器至关重要 2.光学定位传感器  3.AirTrack 惯性定位传感器      传感器采集到的数据连同前景视频通过高保真的电缆束传递至信号转换器，将各种信号数据转换分配给主机和相应的各应用处理单元。      Previzion虚拟预览拍摄系统采用光学测量原理进行虚拟摄影棚坐标系统的勘测与标定。在摄影棚顶部需要安装一系列特殊设计的图形标板，这些标板上每个圆形图案都有唯一的独立编号，圆形图案可通过图像处理技术被识别，光学定位传感器通过识别这些固定的图标计算自身的位置。  4.跟踪图标（光学定位标）位置标定系统   5.镜头标定系统 为了使前景与背景在拍摄畸变上可以无缝融合，需要把实拍摄影机的镜头畸变特性也传递给虚拟摄影机，Lightcraft Previzion 的镜头标定系统提供了一整套完善准确的方法。     Previzion系统数据流程图   三．Previzion虚拟预览拍摄系统应用及优势 1. 可视化预览     利用简单的道具和非明星演员得到关键镜头的预览画面，有助于导演对照画面进行再创作、拟定拍摄中复杂技术解决方案，从而提高效率； 2．现场提供实时的预合成画面    利用这个系统可以解决很多技术问题，比如：--摄像机的位置，镜头运动，焦距控制多，构图，场景应布置，灯光等； -- 在哪里、如何加特效， -- 指导演员相对虚拟场景和虚拟角色的运动等， -- 导演也可以利用预合成画面更直观地与包括摄影、演员、灯光包括后期等相关人员沟通。 现场就可以用预览结果进行编辑，导演在第一时间就可看到结果；在视效镜头拍摄中减少不确定因素，节省时间，保持导演对画面创作的控制。 3．精确记录每帧画面的各项相关信息虚拟摄影棚系统在拍摄的同时，精确采集记录了每帧画面的各项相关信息（摄像机参数、位置运动数据等），以及该画面中虚拟元素的位置运动数据（这些数据能够降低后期制作中的运动拟合的工作量，大大提高后期制作的效率）在虚拟摄影棚，不仅导演可以看到与最终镜头一致的合成好的预览画面，同时拍摄现场里摄像机的运动跟镜头数据都会被同步的记录下来。导演即可以根据看到的预览画面，进一步判断是否需要重拍，也可以在确认这一条拍摄通过的同时把所有数据和预览画面交给后期做精加工。 4．利用虚拟环境取代现场拍摄 利用虚拟场景替代实景拍摄，可以不受现场环境限制，避免因反复外景拍摄而产生的演员时间协调、剧组经费等问题。在节省剧组的费用和时间的同时，虚拟场景的数字资产可以长期保存、重复利用。 1）可以使导演摆脱时间、空间及场景道具方面的限制，不需要搭建真实场景，节省了电影制片成本； 2）同时也是对传统布景的想象力解放，可提高影片的创造力和质量； 3）影片拍摄过程中制作的数字资产可以重复利用，可显著提高影片生产效率，缩短制作周期；