云计算是由网格计算、虚拟化技术、普适计算、平台级服务、软件级服务等概念的混合演进而来的新兴计算机科学概念。它将计算任务分布在大量计算机、存储设备等构成的资源池上，使云用户能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务等，是一种通过互联网将各种资源通过一定的方法整合在一起，以服务的形式向外提供的商业模式，有着良好的发展前景。 本课题针对云计算的调度和评估进行了研究，结合现有的协商调度算法和多Agent等技术，研究和设计一个高效可靠的面向服务的调度和评估模型。本调度和评估模型具有以下特点： 1、 完全采用分布式调度，不存在中央调度器，任务的调度由各个节点的调度器通过协作共同完成，有效避免了单点失效问题，提高了系统的安全性和可靠性。 2、 根据不同的服务质量需求，提供灵活的多目标调度机制和多指标评价策略。模型综合衡量了完成时间、费用、负载均衡、可信度等指标，根据服务的特性以及系统的运行状态特征动态地制定评价指标的优先权。 3、 采用多Agent技术，通过自主的Agent的协作完成任务。每个节点都有自己的资源管理Agent、服务调度Agent等，不受其他节点加入和退出的影响，具有良好的系统扩展性，满足了大规模的应用请求。本模型通过对云计算环境中各类虚拟资源的合理调度和评价，提高资源的利用率，并满足用户的QoS需求。因此，并为云计算产业的发展提供了很好的技术支撑。

本发明公开了一种计算球头铣刀铣削负载的方法，包括如下步骤：获得刀具与工件的相对位置参数模型，根据刀具与工件的相对位置参数模型确定参与切削的全部刀具微元，计算每个参与切削的侧倾铣削微元的切入角、切出角以及瞬时切削厚度，计算每个参与切削的前倾铣削微元的切入角、切出角以及瞬时切削厚度，将每个侧倾铣削微元的瞬时切削厚度和每个参与切削的前倾铣削微元的瞬时切削厚度进行叠加，以获得刀具微元的瞬时切削厚度，将参与切削的所有刀具微元的瞬时切削厚度进行求和，以获取球头铣刀的瞬时铣削负载。本发明能在刀具侧倾和前倾铣削时获得刀具的切削刃与工件的瞬时切削状态以及切削厚度，从而实现五轴铣削加工中切削力的预测。

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深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。

本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。

哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文

成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%

本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率 2448*3264）处理速度小于 1 秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率 2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度 2 秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核