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。

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；

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

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。

结果发现，对视频材料的偏爱与学生-示范者之间的左侧颞叶脑间同步有关；相比前期，这种相关性在观看后期更强；脑同步可区别，甚至预测学生对视频材料的偏好程度。这些实验结果表明：一个视频材料之所以受学生喜欢，是因为这个材料更容易导致学生-示范者的大脑同步；学生较早感兴趣于视频材料所呈现的内容，则可预测接下来的视频内容；一旦预期得到验证，就给人带来一种愉悦感。也就是说，好听、好看的视频材料，其原因是众多观众与示范者的“不谋而合”与“大脑共鸣”。此外，研究团队还原了具有高生态效度的师生互动教学场景，教师面对面地向学生教授知识（心理学领域）；设计了两类教学方式：一类是教师逐步提供难度渐进的问题，引导学生自己解决问题，这称为支架式教学；另一类是教师提供一些信息，诠释重要的术语、概念和原理，这被称为解释性教学。在两类教学活动中，研究者也采用近红外脑成像技术，全程同步采集师生两个人的大脑活动。 结果发现，师生间大脑活动在教学过程中趋向同步；这种师生脑同步依赖于教师使用的教学策略；这就是，当教师采用支架式教学时，其与学生的脑同步，比解释性教学时更强；这种增强的师生脑同步，可预测学生的学习表现。 为了厘清师生脑同步和具体教学行为之间的关系，研究者用视频编码技术，发现了师生脑同步的增强与教师采用的支架行为有关（如询问引导性问题，提供暗示等）；但是，当教师执行解释行为（如提供定义或澄清概念等）时，师生脑同步则比较弱。基于这些结果，研究建议：教师在教学活动中，除了要进行必要的概念解释外，可以提出一些由易到难的问题，帮助学生思考所学内容及其关系；这些问题因人而异时，效果最好。

天津大学医学工程与转化医学研究院与中国电子信息产业集团中电云脑（天津）科技有限公司合作，充分发挥国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心自身的大数据平台及计算技术优势，连日来针对疫情发现、分析和预警技术，以及远程诊疗方案取得多项重要成果。据悉，作为健康医疗大数据国家研究院、智能医学工程教育部工程研究中心的依托建设单位，天津大学与中国电子信息产业集团于2017年联手组建国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心，中心现已搭建起医疗大数据服务云脑平台，开展医疗数据的远程收集、处理工作，并研发了面向医疗大数据的优化处理和利用技术。在疫情预测预警方面，基于国家相关部门发布的经济行为、人口分布及迁徙等统计数据，集合当前的疫情病例数据，应用人工智能和科学计算技术，“云脑”重点实现了：城市人口流动输入性疫情预警：以日为周期监测城市流入人口的数量、来源分布以及来源城市疫情状况，对各市的输入性疫情进行预测和预警；城市疫情预警：融合经济数据、疫情状况、人口流动分布以及病毒感染特点对未来一周的疫情进行预警；疫情状况与经济行为指数相关度追踪：基于政府部门发布的经济相关数据，分析经济行为与疫情的相关程度，为政府相关部门开展疫情防控工作提供科学参考数据。天津“云脑”在面向新冠肺炎的远程诊疗方面已准备就绪，即将进入临床测试阶段。“云上诊室”基于物联网、远程通信、大数据等技术手段，实时将来自医疗科室、影像科的新冠肺炎患者的诊疗数据经由高速网络同步传输到会诊中心，并可向医疗系统共享疫情医疗数据，集合呼吸科、感染科、内科、重症医学科、反射科等专家进行网络会诊，进而实现专家与病患、专家与医务人员之间异地“面对面”的互动，减少院内聚集性感染，缓解疫情下紧张的医疗资源，为疑似病患提供就诊空间，为确诊患者争取救治时间。“云上诊室”相关成果将用于：远程影像诊断：构建实用高效、稳定可靠的远程医疗影像服务平台，存储区域内的影像资料索引信息，并能够直接调用新冠肺炎的患者信息与CT等影像诊断报告；远程重症监护：实时在线监护新冠肺炎病患信息、影像、视频资料，并通过线上会诊室，对病患出具诊断治疗指导意见；新冠肺炎智能辅助诊断：实时采集病患的生理数据，构建针对新冠肺炎的数据病例库，利用机器学习等技术，辅助临床诊断；提供第三方对接标准接口：为多媒体设备、应用、网络平台等提供第三方的对接标准接口，实现可扩展、模块化。

本研究根据90％脑神经功能正常的人在短时间闭眼后脑电（EEG）中alpha（α）波幅均可明显增强这一普适特征，设计了一套简便易行的基于脑电α波的脑-机接口系统。该系统仅需在操作者头后部放两个脑电检测电极，短暂训练就可以快速而可靠地控制外接机电装置运行开关，还可以扩展为多选项实时控制系统。搭建了闭眼alpha波控制系统，引入开关抑制模块减少误控制，实现了对单个开关的快速可靠控制，经10名操作者试验，激活开关平均时间为2.4秒、平均错误率3％，进一步开发设计了基于计算机LabVIEW平台显示的循环灯选择系统，利用α波控制单个开关的功能，通过四灯循环作为指示菜单，实现了四个目标的α波控制选择。经5名操作者试验，证实每个受试者均只需少数训练时程即可达到10%或更低的错误率。设计了α波机器人控制系统以实现α波对服务机器人的实时控制。经5名操作者参加连续25次随机方向控制实验，平均正确率达到91.2％，再次证实本研究设计的α波的脑-机接口系统进行多选项控制的可实现性和潜在应用价值。如实现系统集成化和便携化，配置适当的控制显示面板，可望进一步开发出专供那些患有全身性重症瘫痪但头脑功能正常的残疾人使用的新型助残轮椅等产品。

基于SSVEP与OSP的混合脑-机接口方法，受试者穿戴好电极帽，将SSVEP-OSP混合范式通过计算机屏幕在受试者面前播放，受试者注视刺激单元中的任意一个，通过采集系统将受试者盯视刺激目标时产生的脑电信号，经脑电采集仪放大、滤波及模数转换后，将数字化的脑电数据输入计算机，然后采用基于典型相关分析的脑电信号特征提取方法对SSVEP特征实现提取及分类识别

开放环境下的网络化复杂系统具有规模大、不确定性高、状态空间不规则的特点。针对此类广泛存在的复杂系统的决策问题，传统方法难以进行统一建模实现智能推理和决策。本项目研究基于开放域知识图谱的类脑决策方法，并推进其在实际场景中的应用。