本发明公开了一种加速基于 XOR 的 RAID-6 编解码过程的方程 并行计算方法：将基于 XOR 的 RAID-6 编码的校验规则用校验方程组 表示，把每个校验方程在编解码过程中的求解分解为两个阶段——“预 计算阶段”以及“递归求解阶段”；每个校验方程由一个独立的线程 实施求解，多个校验方程的预计算阶段被并行执行；使用一个全局共 享的数据块状态表记录数据块的状态以协调所有线程的执行。本发明 方法利用编码的潜在并行能

本发明申请要解决的问题是，服务器在两个服务速率的模式下，等待服务的数据包有一定的耐心时间，在此情况下给出吞吐率，平均队长，平均等待时间段的计算方法。

面向AI等应用发展趋势推出的新一代高性能、高密度插卡式交换机 产品特性： 固化4个扩展插槽，每槽位最大可支持32个100G端口，更好满足数据中心网络演进需求 支持2+2电源与5+1风扇热插拔，支持GR完美重启，实现硬件与链路可靠性双重保护 三层路由功能轻松适配多重业务，数据传输高效有保障 多重管理方式选择 网络维护简单有效 构建下一代数据中心网络 AI/机器学习等应用的高速发展，驱动下一代数据中心网络向100G/400G演进。下一代数据中心网络，要求设备在单位空间内，具备更高的性能、更大的带宽，RG-S6920-4C在4U高度空间内，最大可提供128个100G端口，或64个100G端口+16个400G端口，更好的满足下一代数据中心网络的演进需求。 构建高性能、低延时数据中心网络 RG-S6920-4C交换机配合RG-S6510系列交换机，基于PFC/ECN等网络流控技术，以及MMU调优技术，可构建端到端、无损、低时延转发的RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）基础承载网络，满足AI/机器学习、高性能计算、分布式存储大数据等应用场景的网络部署要求。 电信级可靠性保护 RG-S6920-4C交换机支持2+2电源冗余，5+1风扇冗余，所有电源模块以及风扇模块均可以热插拔而不影响设备的正常运行。此外整机还支持电源和风扇的故障检测及告警，可以根据温度的变化自动调节风扇的转速，更好的适应数据中心的环境。还具备设备级和链路级的多重可靠性保护。采用过流保护、过压保护和过热保护技术。 除了设备级可靠性以外，该系列还支持丰富的链路可靠性技术，比如支持GR快速重启、BFD快速转发检测等机制。当网络上承载多业务、大流量的时候，降低异常对网络业务的影响，提升整网可靠性。 IPv4/IPv6双栈协议多层交换 RG-S6920-4C交换机，硬件支持IPv4/IPv6双协议栈多层线速交换，硬件区分和处理IPv4、IPv6协议报文，支持多种Tunnel隧道技术（如手工配置隧道等等），可根据IPv6网络的需求规划和网络现状，提供灵活的IPv6网络间通信方案。 支持丰富的IPv4路由协议，包括静态路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，满足不同网络环境中用户选择合适的路由协议灵活组建网络。 支持丰富的IPv6路由协议，包括静态路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不论是在升级现有网络至IPv6网络，还是新建IPv6网络，都可灵活选择合适的路由协议组建网络。 完善的管理性 支持丰富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用网管平台。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使设备管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN镜像和多个镜像观察端口，可以将网络流量输出分析以采取相应管理维护措施，使原本不可见的网络业务应用流量变得一目了然，可以为用户提供多种网络流量分析报表，帮助用户及时优化网络结构，调整资源部署。

中央高校基本科研业务费（以下简称基本科研业务费）用于支持中央高校开展自主选题研究工作，使用方向包括：重点支持40周岁以下青年教师提升基本科研能力；支持在校优秀学生提升科研创新能力；支持优秀创新团队建设；开展多学科交叉的基础性、支撑性和战略性研究；加强科技基础性工作。

医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。

哈尔滨工程大学终端入网规范管理系统采购项目竞争性磋商

鼻咽癌家系队列成员管理及问卷调查智能分析系统是针对广东地区异常高发的鼻咽癌特殊人群——有 2个及2个以上的鼻咽癌亲属的、以家庭为单位的鼻咽癌高发家系为主要研究对象的研究设计，体现了云计 算、互联网、大数据的设计理念和时代特征。