一、产品介绍 云之翼云桌面管理软件（yiCenter）是针对云桌面系统运维管理所研发的综合操作平台，它从服务器，桌面，终端三个维度实行统一管理，全方位操作云桌面系统实施，交付，运维，更新等各类任务。 云平台管理软件（yiCenter)可以在系统布局中产生重大作用，通过将业务资源整合到云平台，然后对整个平台进行系统化集中管理，让网络、服务器、桌面、终端资源能够在一个平台中实现集中管控和运维，极大的提高了管理运维的水平和效率，节约了大量的人力、物力成本。 二、产品优势 化繁为简，提高效率 将“云”的所有管理任务集中于同一平台，将大量工作制度化，简化管理流 程、Web 管理界面，无需安装客户端或者借助 MMC 控制台，将大量专业术语通俗化，达到一看便知，降低上手难度。 智能排课，智慧办公 涵盖了服务器、桌面、终端的全部资源管理，功能实用且操作简单，兼容全部的主流操作系统，同时，产品功能可根据需求扩展开发。 功能强大，兼容性好 可以使用任意智能设备，通过局域网或 Internet 随时随地接入管理平台进行管理维护，无需针对各类应用系统定制开发客户端，无需任何插件。 简单高效的远程管理 可对教室进行排课，系统镜像自动切换，满足不同教学需求。办公中，能够对终端，系统资源集中管控，降低业务风险，提高数据安全性。

对实验室内的各类危化品进行统一、科学地管理，降低安全风险。 1. 管理队伍建设：在系统内指定危化品涉及到不同危化品类型下管理的各个流程内，对应的各环节管理人员、审核人员、审批人员、库管人员，组成危化品专业管理队伍，实现危化品各环节负责人明确管控的人为防治危化品安全事件的目的；2. 仓库管理：根据危化品不同的存放地点建立仓库，填写所存危化品类型，并指定仓库管理人员。由管理人员根据发布的巡检计划，进行仓库的定期检查及信息上报；3. 使用流程管理：实现危化品申购（用量可根据课表自动计算）、汇总、采购、入库、领用、出库、返还、报废、调拨的全过程信息化管理，并提供各个节点的详细信息记录；4. 三废管理：由各任课老师进行三废数量及处理结果的情况上报，系统自动推送信息至相关管理人员提醒进行处置结果的复检；

资源按年级、科目、主讲等分类管理，方便查找 一、平台资源来源 资源管理平台既可以接收嵌入式设备和网络摄像机录制的原始视频资源，又可以接收微课系统发布的微课视频以及老师个人整理的各种教学资源。  提供标准的 FTP 原始资源库，可对接其他任何系统提供的资源。 二、平台资源管理 资源按年级、科目、主讲等分类管理，方便查找。安全的资源发布机制，资源需要经过审核后才能发布出去，避免不合法的资源传播出去。 三、平台特色功能 资源模式播放 在播放普通的单视频课程的基础上，系统提供了资源模式课件供用户在线学习，资源模式课件可以包括教师视频，学生视频，教学文档视频等。由于资源模式课件是老师视频讲授同步配合 PowerPoint 文稿，因此教学效果非常接近现场授课。 在线编辑 对录制好的视频在线进行转码、截取、合并、增加字幕等功能。 自动课表 根据课表内容，控制导播主机进行录制、直播并把录制的视频上传到平台。 名师课堂 名师专辑，方便查看优秀老师的所有课程。 教研管理 创建一个教研活动，教研组成员可以对教研内容评价、打分。 评价管理 制定评估方案，建立评价体系对不同的课程视频，进行全面评估。 虚拟切片 创建微课或者精彩视频实现视频精细化管理，解决视频的精准搜索。 教学行为分析 在获得课堂视频的同时，自动记录大量名优教师教学习惯的行为数据，为年轻教师的模仿学习提供前沿技术支持。

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

本发明公开了一种云计算服务器集群网络保障方法，包括：虚 拟机资源分配管理模块对管理员提供的服务器集群网络拓扑、服务器 集群计算和存储资源进行初始化，请求调度管理模块接收租户提交的 创建服务请求，根据虚拟机资源分配管理模块中的服务器集群网络拓 扑以及服务器集群计算和存储资源进行服务请求放置分析，以确定创 建服务请求对应的虚拟机所要放置的服务器，虚拟机资源分配管理模 块根据请求调度管理模块中虚拟机放置的分析结果在虚拟机集

本发明公开了一种云计算环境下面向并行应用的动态时间片调 度方法及系统；其中，动态时间片调度方法包括：自旋锁延迟采样； 建立虚拟机与虚拟机监视器之间的通信通道，传递自旋锁延迟采样值； 自旋锁延迟统计，获取虚拟机自旋锁延迟的平均值；动态时间片调度； 动态时间片调度系统包括自旋锁延迟采样模块、通信模块、自旋锁延 迟统计模块和动态时间片调度模块；本发明提供的动态时间片调度方 法，基于虚拟机的自旋锁延迟，动态的调整虚拟机的调度

本发明公开了一种考虑输入变量相关性的概率动态潮流计算方 法及系统。考虑电力系统的功频静特性，在常规潮流计算模型中增加 频率待求变量，以建立概率动态潮流模型，可计算得到系统频率的概 率分布。此外，本发明考虑了输入变量相关性对概率潮流计算的影响。 该模型更符合实际的电力系统运行情况，从而为电力系统的安全稳定 分析提供更加完整和准确的综合评估。 

中小制造企业要想在激烈的市场竞争中立足,必须加强采购管理.本文以供应链管理理论为指导,分析了现阶段我国中小制造企业采购管理中存在的问题,并提出了供应链环境下中小制造企业采购管理的策略.同时以长春某汽车零配件企业为例,论证了策略的可行性.

项目概况  为企业编制个性化的配送中心运行软件，并建立起配送中心管理信息系统，并且于无线数据采集设备相连，实现移动式的仓储管理。主要特点 1.能够满足不均衡的配送业务要求，使企业有能力实现短期、多客户、多品种的大量配送。 2.系统从设计上需要保证所有业务在操作上的方便性，支持合同数据的导入，支持手工输入数据。 3.能够显示货物作业状态，实现货物位置查询等。 4.能够通过系统实现物流企业内部的业务操作和管理。 5.配送中心软件系统能够通过外界接口实现与数据采集设备的连接，作业过程显示设备的连接（LED屏），电子拣选设备的连接。技术指标 该系统操作界面清晰，功能符合中小配送中心作业要求。由于在仓库管理中应用了移动解决方案，进行现场数据采集和分析，使配送信息、库位管理信息与无线网络相连，仓储管理更加方便，极大提升了配送中心物流管理的整体水平。 市场前景    在无线网络环境下的仓储管理，拓展了通过仓储软件来实现物流管理信息化的空间，使得仓库作业范围更大，使用更方便，有助于管理精细化，因而有广阔的应用前景。

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。