基于 FPGA 的实时视差计算系统，属于图像处理系统，目的在 于获得更快的视差计算处理速度，从而提高视差计算的实时性。本发 明包括左图像获取模块、右图像获取模块、变换模块、海明距离计算 模块、视差计算模块、一致性检测模块和表决模块，左、右图像获取 模块从外部读取左右图像数据，变换模块缓存左右图像数据，进行中 心变换得到左右位向量，海明距离计算模块计算左右位向量之间的海 明距离，视差计算模块根据海明距离计算左右视差，一

1 成果简介该系统主要由云计算平台和桌面云终端组成。桌面云终端可以实时访问多个云计算平台里的虚拟资源；云计算虚拟资源可以为多个用户提供服务。桌面云终端通过接入云计算平台、展示云平台虚拟化系统及应用、使用云计算和云存储服务；云计算平台解决应用需求繁杂、资源分散且不固定、资源配置复杂等问题以及提供能够自由获取的云计算服务功能。 桌面云终端是基于 Windows XP/Linux 系统的支持云服务的终端设备。云终端既可与云服务器主机远程桌面同步运行，也可作为迷你 PC 单独运行，其价格相当于传统个人 PC 的20%-30%， 并且采用软硬件一体化设计，综合使用成本低。采用虚拟化技术实现主机资源的共享，桌面终端无需 Windows 许可，大幅减少硬件投资和软件许可证的开销。利用 elop 云终端管理软件统一管理，利于维护，多位用户可以不受限制独立、同时使用一台主机的软硬件资源，实现资源的高效整合和灵活使用。桌面云终端机身小巧，无需风扇散热，无噪音干扰，辐射低，绿色健康环保。 元计算平台提供计算资源和存储资源的虚拟化，用户可以利用软件方便的搭建和管理一个数据中心，软件本身提供了一套完整的认证安全机制，使得资源的共享是安全的。实现了加密通信、身份认证、用户管理、资源调度、人机交互以及通用数据库服务等多项功能。各项功能均提供了相应的开发接口，高级用户可以在本软件的基础上进行二次开发，得到针对特殊应用解决方案。 云计算平台划分为以下四层：E （ lement） 层：元素层是中间件架构的最底层，其基本功能是定义整个应用架构最基本的元素（ element） 作为处理和调度的基本单位，完成元素间无缝的互操作、共享、访问控制与透明的管理功能。L （ ogic） 层：逻辑层实现平台的应用逻辑，将底层大规模异构的元素屏蔽起来，并提供统一的访问操作机制，使得上层应用能够不用关心具体元素的类型、位置等详细信息，只用按照逻辑层规定的接口采用与之适应的方式进行访问和处理。O（ rganization） 层：组织层实现系统的合理布局，存储与安全访问机制，提供认证、授权、信任机制等安全策略，完成体系的动态构建、非授权访问控制等关键问题。P （ rocess） 层：实现直接和业务逻辑相关的操作与处理。本层只需关心具体的服务或者工作流程而不需要终端用户关心实现细节。2 技术指标桌面云终端通过虚拟桌面技术共享云服务器的软硬件资源，为每个用户提供自己的桌面，用户无需安装操作系统级其他基本应用软件。可以作为迷你 PC 单独使用，终端用户可以单独上网冲浪、享受云计算、独立运行office 软件等应用软件。用户也可根据个人需求安装所需软件，能够获得与独立电脑无差异的运行环境和速度。在服务器端为每个云终端用户配置各自的操作权限和磁盘空间，各用户拥有独立的账号和密码，工作相互独立，互不干扰。服务器端对云终端用户进行管理，包括创建、修改、删除用户，对用户统一管理。服务器端对云终端进行维护、升级等，实现终端的统一管理和安全策略。提供存储功能，用户数据统一存储在云服务器，保证数据的安全性。也可下载数据并存储到 U 盘或移动硬盘。通过服务器端的云计算平台对云服务器和终端网络计算机进行管理，提供对云服务器网络状况、虚拟机性能等的实时监控、云计算资源的调度迁移、云终端用户的管理、云终端运行状况的实时监控和管理等功能。云计算平台基于 CA 和数字签名的身份认证，基于虚拟组织（ Virtual Organization）的权限管理和访问控制，基于 Socket 与 X.509 证书的加密通信，基于 VirtualBox的虚拟机配置和部署，基于嵌入式系统和 RDP 协议的虚拟桌面访问，基于 ODBC的数据库管理和访问。3 应用说明本系统可广泛应用于各行业领域，为计算中心的计算存储资源整合和安全管理提供解决方案，可用于构建云计算平台数据服务中心。提供计算资源和存储资源的虚拟化，用户可以利用本软件方便的搭建和管理一个数据中心，软件本身提供了一套完整的认证安全机制，使得资源的共享是安全的。同时，高级用户可以在本软件的基础上进行二次开发，得到针对特殊应用的软件。云制造在国家 863 云制造主题项目的支持下，与北京航空航天大学合作，将云计算的资源共享理念和按需使用的商业模式引入制造业，实现制造资源的有效利用，进而降低成本。电力云在国家 973 基础研究计划课题的支持下，与清华大学电机系和南方电网等单位合作，以云计算平台为基础形成广域电网安全稳定运行和闭环阻尼控制的仿真平台。教育云在教育部国家精品课程集成重大项目的支持下，利用云计算平台整合高等教育课件资源，解决中小学基础教育的资源不平衡问题。医疗云在国家重大专项 3 的支持下，构建社区医疗服务框架，以云数据中心为核心，利用无线、有线等多种通信方式，通过医疗云平台支持远程医疗，健康监护和医疗协作。管道云在中石油科技项目的支持下，与中石油管道公司密切合作，在输油管道的实时监控、运维等方面引入云计算技术和平台，实现实时数据管理，第三方应用的接入等。政务云与北京慧点科技开发有限公司合作，在北京市东城区云计算规划咨询项目中，提高现有IT 资源设备的利用率，整合不同环境下的政务应用系统，最大程度的减低成本。4 效益分析本系统的应用对于客户的长远运营和维护管理方面能带来丰厚的回报。能耗桌面云终端产品根据是否带触摸屏、是否开 Wi-Fi/3G 等情况，功耗分别是几瓦到几十瓦。即以 20 瓦来计算，与传统 PC（ 320 瓦）或工作站相比较， 500 个终端一年（如果按每天 8 小时工作，一年 200 个工作日，电费 1 元/度）可节省电费约 20 万到 30 万元。同时，也相应的降低了终端设备对企业分支机构 UPS 负荷的需求压力。 此外，云终端发热低，不需风扇，因此无噪音。对于节能减排，绿色环保都非常有利。可靠桌面云终端采用软硬件一体的嵌入式设计，整机设计紧凑，没有任何机械易损件和拔插件，使得云终端的硬件寿命大大的超过了桌面 PC，硬件设计寿命在 5 年以上，为企业节省了设备维护、 维修和更新成本。安全用户数据不在本机存储，一律存储在数据中心主机即服务器端，数据安全可靠，也降低了病毒感染和网络攻击的几率，这样大大降低了这方面的维护成本。易管理云计算平台的统一管理，真正做到终端接近“ 零”维护，这样可以大大减少维护工作量，降低 IT 人力费用。 同时对硬件资源、安全认证等进行调度和管理，功能强大。良好的人机交互界面降低了对用户的专业化要求。快速部署时间就是金钱，这一点对于很多企业和部门都是极其重要的。 系统部署简单快捷， 桌面云终端开机即用。

团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。

1.项目简介：本项目开发出了一种大型供应链优化计算软件系统，软件系统包括互相连接的两大功能部分：结合供应链建模的数据库及管理系统和微机大型供应链0-1整数规划计算软件系统。前者为针对供应链建模和计算结果汇总和分析的信息管理系统，它构成了与企业管理的电子商务系统的有机连接；它可实时运行和显示，运行速度很快。后者则是解决大型供应链问题的计算软件，使用当前的一般微机系统，可解决具有50万个有效变量（其中2000个0-1整数变量），和一万个约束方程（包括2000个主问题约束方程和其他称为“广义上界”的约束方程）之内的大型问题；计算时间一般视问题大小在1-3小时之内。这两大功能可连接运行，亦可分开单独运行。 2.技术特点：本项目采用一种基于广义上界的有界变量混合型0-1整数规划算法，它无需大型计算机来解决问题，使用微机即可，方法可靠、实用而有效。

运动物体监测系统随着计算机技术，尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，视频图像作为更直接更丰富的信息载体，正在成为越来越重要的研究对象。近年来，随着物联网、数字地球等概念的提出以及互联网的广泛应用，视频图像信息己成为人类获取和利用信息的重要来源和手段。现实生活之中，大量的有意义的视觉信息包含在运动之中，而且在某些场合下，往往只对运动的物体感兴趣，如交通流量的检测，重要场所的保安，航空和军用飞机的制导，汽车的自动驾驶或辅助驾驶等。运动目标的图像检测与跟踪是基于动态图像分析的基础上结合图像识别和图像跟踪方法对图像序列中的目标进行检测、识别的过程，它是图像处理与计算机视觉领域中的一个非常活跃的分支。 本系统利用计算机视觉和视频分析的方法，对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，用自适应背景模型的背景差分法进行运动物体检测，采用基于HSV色彩空间的阴影检测方法去除运动物体的阴影，本课题利用自主设计的快速算法实现运动物体的实时识别。从而达到从视频流中提取运动物体类型、大小等信息。本系统具有以下优点：利用摄像头采集当前场景的视频信息，属于面式检测，检测范围大，能提供当前场景中所需的丰富信息，且维护简单，可移植性强。适应性强，不同应用场景只需更换相应的模板图像即可应用。 非接触物体测量系统随着生产的发展，对物体测量方法及各种测量工具也在发展。本系统利用计算机视觉对图像进行预处理预处理、特征提取、关键特征提取、图像立体匹配最终进行三维坐标恢复进而得到物体的尺寸信息，能够进行三维物体的测量。达到了恢复物体三维信息的目的。

基于Internet或Intranet，实现多媒体信息多对多的实时传输，有电子的板，视频传输率高于22帧/秒。经鉴定（1998年7月），专用认为在实现方法上达到国际先进水平，可应用于网上协同设计、协作编辑、计算机远程教育，以及电子会议。还可应用于军事或民用的系统的实时视频监控、指挥和协调。 

01. 成果简介 随着国民经济的快速发展，机动车辆增长迅速、路面交通任务日益繁忙，国内交通安全形势面临日益严峻的考验。虽然基础应用系统已经达到了较高的技术和应用水平，但也存在着一些问题和不足：各应用系统只针对本系统的数据处理；局限于简单的统计，统计信息都有其局限性，出现“信息孤岛”现象；无法实现数据融合、信息共享，不能为交通运行评估和辅助决策提供依据；不能进行相关系统的协同联动，使之使用在日常工作中；工作效率仍没有显著提高；由于缺少科学管理手段，各交通管理部门，越来越难以适应当前形势的要求。主要表现在：1）信息孤岛问题；2）缺少跨系统信息融合分析及挖掘；3）信息服务、协同指挥及公共服务功能不足；4）公路交通状况管控困难。 本成果团队自主研发的广度学习基础计算系统集成平台提供了一个基于全量多模态数据融合和协同挖掘分析的大数据智能系统支撑框架，可以对在地理、空间上分散的人、设备、环境、事件等进行大规模实时关联和因果分析，以指导复杂态势环境下的指挥行动。这些大数据技术已被运用于交通态势分析和预测，如实时分析城市交通流量与预测等。基于通用的大数据融合智能分析平台，使指挥人员和调度人员能在单一系统内解决所有问题，包括各类交通情报分析（情报报告，事件行为等），关联分析（背景、跟踪、时空、反应等）和预判决策等功能。系统利用统一数据融合服务（UDFS）和统一视频融合服务（MVFS）等技术手段，将跨界多源动静态交通数据进行融合利用，并产生统一的道路交通基础知识图谱（DKG），然后统一提供给拥有计算能力的融合计算引擎基础算力平台（TAIOS），训练和调度各类模型算法（TAIMODEL），生成基础应用工具和基础应用指标，最后通过组合统一用户管理（４A）和统一指挥调度（TBOCC）到具体的业务流程中，构成各类闭环场景应用，从而产生智能、精准的道路交通治理优化方案，提升道路的畅通程度和安全水平。 图1. 数据融合图2. 态势感知02. 应用前景 广度学习基础计算系统集成平台应用于智慧交通领域，其创新成果已在贵州省交通管理局复合型大数据交通态势感知指挥云平台工程建设中得到应用，创造了良好的经济和社会效益。填补了国内在交通管理领域大数据融合应用空白。是提升交通管理的跨界数据融合、功能融合、管理融合、指挥融合的创新型技术。促进了我国交通大数据智能管理建设技术水平的提高，促进了交通管理行业的技术进步。该项目具有广阔的市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利9项。04. 团队介绍 本项目以清华-青岛数据科学研究院（挂靠软件学院，以下简称数据院）韩亦舜执行副院长团队为核心。数据院于2017年8月下设交通大数据研究中心，该中心面向国家重大战略需求，专注跨界融合大数据、机器学习、人工智能技术在交通行业全流程数据科学和数据工程的核心技术创新应用研究，在交通管理、交通运输规划与管理、公共交通、物流运输等领域开展跨界大数据融合智能交通应用示范。05. 合作方式 投融资 / 专利许可。06. 联系方式 邮箱：liuc1988@tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn

武汉墨光科技有限公司是 Mathematica 全球现代技术计算的终极系统中国区官方授权代理商，提供 Mathematica 全球现代技术计算的终极系统的咨询、推广、销售、技术支持、解决方案、课程培训等一系列软件服务。想学习了解更多关于 Mathematica 软件系统，可与我们联系。 Mathematica 科学计算软件 · 全球现代技术计算的终极系统 Mathematica 在其三十年的开发历程中，在技术计算领域确立了最先进的技术，并为全球技术创新人员、教育工作者、学生和其他人士提供了最主要的计算环境。 Mathematica 以卓越的技术和简便的使用方法享誉全球，在此基础上，它提供了单个集成并且持续扩展的系统，涵盖了最广最深的技术计算功能，并可通过网页浏览器实现云端的完美访问，以及在所有现代桌面系统上的本地访问。   · 现代技术计算的唯一选择 通过三十多年来的精心研发和不断探索，Mathematica 在许多领域独树一帜，在当今技术计算环境和工作流程中表现卓著。 一个全面集成的大型系统 Mathematica 具有涵盖所有技术计算领域的将近 6,000 个内置函数——所有这些都经过精心制作，使其完美地整合在 Mathematica 系统中。 不仅仅是数字，也不仅仅是数学，内容包罗万象 基于三十多年来的持续开发，Mathematica 在所有技术计算领域表现卓著，包括网络、图像、几何、数据科学、可视化、机器学习等等。   不可想象的算法功能 Mathematica 在所有领域构建了前所未有的强大算法—许多算法都是使用 Wolfram 语言独特的开发方法和功能进行构建的   前所未有的高级 从超级函数到元算法，Mathematica 提供了可实现自动化并且日益完善的高级环境，使您的工作尽可能地高效。 整体达到工业强度 拥有跨越各个领域的强大的高效的算法，Mathematica 是为提供工业强度而构建的，它的并行计算、GPU 计算等功能使其可以轻松处理大型问题。 易于使用的强大功能 Mathematica 凭借它的算法功能以及 Wolfram 语言的详细设计原理，创建了具有预测性建议、自然语言输入等的独特的并且易于使用的系统。 文档以及代码 Mathematica 使用 Wolfram 笔记本界面，使您可以快速整理包括文本、可运行代码、动态图形和用户界面等的丰富文档中的任何内容。 代码可读性强 使用直观的类似英文的函数名称和一致明了的设计，Wolfram 语言易于阅读、编写和学习。 得到最美观的结果 Mathematica 使用最先进的计算美学和设计原理，为你呈现最美观的结果；立即创建最顶级的互动可视化效果和出版物质量级别的文档。 即时现实数据 Mathematica 可以访问广博的 Wolfram 知识库，包括最实时的数千个领域的数据。 超过十五万个范例 从 参考资料中心 的 150,000 多个范例，Wolfram 演示项目的将近 10,000 个开源演示项目和其他资源中获取帮助，开始着手任何项目。 完美的云端集成 Mathematica 目前已经完美地集成于云端系统中；可在统一强大的云端桌面混合环境中进行分享、云计算以及更多功能。 与任意内容连接 Mathematica 为与任意内容连接而构建：文件格式（180 多种）、其他语言、 Wolfram Data Drop、API、数据库、程序、物联网和设备，甚至其自身分布等。   · 覆盖范围 核心技术 WOLFRAM 语言 脱胎于 Mathematica 的基于知识的独特符号式语言，推动了 Mathematica 系统的发展。   WOLFRAM 算法库 全球最大的算法集成网络，为 Mathematica 提供了博大精深的内置功能。   WOLFRAM 笔记本界面 独特的灵活的基于文档的界面，使您可以混合 Mathematica 中的可执行代码、格式丰富的文本、动态图形和互动界面。   WOLFRAM ENGINE 实现 Wolfram 语言和 Mathematica 的核心软件系统；跨越了各种各样的本地和云端计算环境。   WOLFRAM CLOUD 仅仅使用一个网页浏览器就可以运行 Mathematica Online 的架构技术。   WOLFRAM KNOWLEDGEBASE 推动 Wolfram|Alpha 的独特广博的持续更新的知识库，并为 Wolfram 产品提供了可计算的现实数据。   Mathematica 发展轨迹 超过三十年的漫长历程 在 Mathematica 第一版中引入的五百多个函数，仍然涵盖在最新版的 Mathematica 中，而且总计已总增添了将近 6,000 种不同函数，以及众多具有远见卓识的重要创新思想。 1988 年革新 当 Mathematica 首次在 1988 年诞生时，它为技术计算带来了革命性的变化，由此每年都持续不断引入更多新函数、新算法和新思路。   远远超过数学 数学是 Mathematica 第一个大型应用领域；基于数学领域的成功经验，Mathematica 系统性地扩展到了许多新领域，包括各种技术计算格式。   创新速度越来越快 Mathematica 在三十年多的时间里遵从快速革新的发展轨迹，使得在每个阶段都构建了许多强大的新功能。   在每个版本中都有新思想 Mathematica 的各版本更新不仅仅是一般的软件更新；每个连续更新的版本都是在新方向上对计算模式的一次重大发展，并且引入了重要的新思路。   您在第一版中学到的技巧仍然可以用 如果您使用过首版 Mathematica，那么您在三十年前编写的代码仍然可用，并且能够在现今的 Mathematica 大型系统中再度遇见 Mathematica 第一版的核心思想。   三十年多来的持续发展 Mathematica 忠实于它的核心准则和严肃的设计原理，持续发展并且集成了许多新功能和方法，而无需走回头路。   · 在 Wolfram 产品世界中的 Mathematica Mathematica 是 Wolfram 独创的旗帜产品；旨在为研发和教育工作提供技术计算平台。基于 Wolfram 语言，Mathematica 与其他核心 Wolfram 产品可以百分百兼容。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

计算机各部件优化升级，全面高效支持计算机各部件和各种模型计算机的开放性设计实验。在保证电路开放性的同时，各部件和各种复杂模型机电路的搭接更加简捷、高效和直观，极大提高了实验效率和实验成功率。