1.痛点问题 磁共振成像领域存在以下痛点问题： 1）图像信噪比低； 2）检查效率低； 3）高端定制困难； 4）国外技术垄断。 2.解决方案 为解决上述痛点问题，拟发展基于超构表面的磁共振成像线圈，预期产品是智能无线磁共振成像线圈，实现低场下的高分辨率成像。

项目简介 在国家自然基金（(61273154 和 51077066）项目经费资助下，开发研制了适用于轨 道交通及弹射系统的单低温保持器的全超直线电机。单低温保持器的全超直线电机结构， 如图所示。该电机，包括凸极的短动子和长定子、绕组以及一个低温保持器，绕组只分 布在短动子上或者只分布在长定子上；所述绕组包括电枢绕组和励磁绕组，均采用高温 超导材料；所述电枢绕组由三相组成，所述励磁绕组中通入恒定的励磁电流；所述低温 保持器包裹着短动子或者长定子并随之运动。 所采用的绕组为跑道型，且使用

深圳金超云控科技有限公司（JCYK金超云控），研发制造中心位于东莞·清溪成立于2015年，专注于人工智能、高性能计算、AI病理分析、宇航级航空飞控计算机、HPC-AI、ZKP等领域的特种计算机、服务器研发制造。 目前已搭建算力数据中心，推动隐私计算与超算技术在各行业的深度应用，提供万卡集群服务器设备、全光网络链路部署等智慧数据中心整套解决方案以及自研通信技术发明专利可实现卫星及各领域大数据低传输高解码电离层通信跳变技术等。  经历多年发展，已成为集工业电子，核心器件研发与制造为一体的综合型企业，秉承“云控世界·金超未来”的品牌理念，矢志为工业电子及超算设备领域创造稳定、高效、智能的工业设备，并具有全球竞争力的工业电子领域与服务提供商迈进。 先后为卡塔尔世界杯，中超联赛、中国联通、中国铁路等科学技术研究所等专项研发HPC-AI服务器与特种工业计算机产品及提供解决方案，致力于行业智能创新发展，坚持以品质第一，科技创新为核心发展，与世界百强企业合作共赢；并与各大专院校就计算机项目研发深度合作，制造更稳定的服务器及特种计算机设备。

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。

创谱仪器ILT积分球均匀光源是由PTFE喷涂积分球、进口卤钨灯/LED光源、高稳定性电源模块组成；具有很高的出光均匀性以及漫反射特性； 把光源放置在积分球内，光源发出的光在球内壁上经过无数次的漫反射，充分积分球之后，最终在积分球出口平面的光斑是一种均匀的漫射光，具有理想的朗伯余弦特性，所以这种均匀光斑，在国防，科研，工业等众多领域有广泛应用。例如：均匀照明源，光学仪器定标等； 此款积分球兼容测光功能，预留多个光口，满足不同应用需求

       创谱仪器ISL系列积分球均匀光源是由PTFE喷涂积分球、进口溴钨灯光源，高稳定性电源模块组成；具有很高的出光均匀性以及漫反射特性；         把光源放置在积分球内，光源发出的光在球内壁上经过无数次的漫反射，充分积分球之后，最终在积分球出口平面的光斑是一种均匀的漫射光，具有理想的朗伯余弦特性，所以这种均匀光斑，在国防，科研，工业等众多领域有广泛应用。例如：均匀照明源，光学仪器定标等； 此款积分球兼容测光功能，预留多个光口，满足不同应用需求 创谱仪器可以根据客户要求定制各种应用积分球！

        创谱仪器ISL系列积分球均匀光源是由PTFE喷涂积分球、进口卤钨灯/LED光源、高稳定性电源模块组成；具有很高的出光均匀性以及漫反射特性；         把光源放置在积分球内，光源发出的光在球内壁上经过无数次的漫反射，充分积分球之后，最终在积分球出口平面的光斑是一种均匀的漫射光，具有理想的朗伯余弦特性，所以这种均匀光斑，在国防，科研，工业等众多领域有广泛应用。例如：均匀照明源，光学仪器定标等；         此款积分球兼容测光功能，预留多个光口，满足不同应用需求         创谱仪器可以根据客户要求定制各种应用积分球！

本项目中我们将从分子结构入手，设计开发BODIPY使其不仅可以诊断早期AD，并能干预抑制AD发展，开发出基于BODIPY的阿尔兹海默症人工智能药物，达到AD早期诊断和干预治疗的目的，为临床AD早期诊疗提供理论基础和技术支持。整个研究工作具备以下特点：（1）设计开发近红外BODIPY荧光探针对细胞和活体进行成像可避免生物背景荧光的干扰；（2）BODIPY对与AD早期相关的Aβ寡聚体具有特异响应，为临床前AD早期诊断提供科学依据；（3）BODIPY通过与Aβ聚集的作用点结合，呈现荧光，到达有效诊断的目的，在此基础上Aβ聚集缠结的作用点被BODIOY占据从而达到一定程度上抑制AD发展的目的；（4）将抑制Aβ聚集的天然小分子药物山柰酚与BODIPY有效结合，可进一步提高AD早期诊疗的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶对糖蛋白（称为淀粉样前体蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折叠起始作用点，对Aβ聚集过程起着关键作用。四个β折叠的Aβ通过FF的π-π堆积作用和其它氨基酸之间的氢键作用以面对面的方式排列形成Aβ寡聚物，这是AD早期的重要生理标志，严重损害了大脑的健康。当β折叠的Aβ形成四聚体Aβ寡聚物时，FF几乎被完全暴露，这为近红外BODIPY荧光探针（NB-K）与FF有意组合提供了极好的机会（Scheme 1D），并能够通过荧光信号传输有效地诊测早期AD。Aβ寡聚物沿β折叠链方向逐渐以90°旋转，变成Aβ原纤维，其比Aβ八聚体更大，且与中期/晚期AD有关。当β折叠的Aβ形成原纤维时，疏水性片段（包括FF）聚集在球形结构的核心，大多数FF参与Aβ的自组装并形成球形结构，导致NB-K与Aβ原纤维的结合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ单体表现出更大的自由弹性，这可能导致NB-K对Aβ单体的不良反应。总的来说，NB-K可以有效地分化以响应寡聚体和单体/原纤维，从而达到AD早期诊断的目的。如Scheme 1B所示，FF的两个芳环与NB-K的两个芳环很好地重叠，形成稳定的π-π结构。FF的羧基和氨基进一步促进了NB-K-FF的结合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要区别如下：1）NB-K的分子量约为ThS的三倍。由于更大的空间位阻，NB-K不能进入由芳香环形成的浅槽，因此NB-K不能染色结合Aβ原纤维。 2）Aβ中的NB-K结合基段为FF。当Aβ形成β折叠时，折叠点恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚体。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF几乎完全暴露，结果是NB-K会牢固结合识别响应Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 单体Aβ可以在24小时内衍变形成Aβ寡聚物，在72小时后开始有Aβ纤维形成。硫黄素-T（ThT）是市售检测Aβ原纤维的绿色荧光探针，以它为参照对比NB-K，以实时监测单体Aβ随时间的衍变聚集。在72小时后，ThT荧光强度略有增加，表明Aβ原纤维的形成（Figure 1A, ）。而对于NB-K，荧光强度在10小时后迅速增加，仅在40小时后才达到平稳状态，这表明NB-K缩短了Aβ衍变聚集成核相时间（Figure 1A, ）。 在24小时NB-K荧光强度急剧升高，这应与NB-K阳性Aβ物种有关，即Aβ寡聚体。换句话说，NB-K抑制寡聚体转变为原纤维。此外，使用荧光光谱法评价了NB-K在Aβ寡聚物和原纤维的溶液中区分识别Aβ寡聚物与Aβ原纤维的能力。对于Aβ寡聚物和Aβ原纤维，NB-K荧光分别增强了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT荧光强度并未随Aβ寡聚物而增加，而随Aβ原纤维而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。这说明ThT只对Aβ原纤维有荧光响应信号，而NB-K对Aβ寡聚物有很好的荧光响应信号，相比之下，NB-K对Aβ寡聚物的荧光响应性能高于ThT对Aβ原纤维荧光响应。此外，分别在ThT和NB-K存在下，Aβ单体衍变聚集160小时后，通过SEM观察Aβ单体最终衍变聚集形态。我们发现，在NB-K存在下，Aβ显示出六边形结构（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ显示出复杂的如斑块状的聚集体结构（Figure 1F）。这表明NB-K可能影响Aβ的构象聚集，从而产生有序排列的结构，而ThT对Aβ单体衍变聚集没有良性影响。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的过程中，核心缠结成不溶性的原纤维，周围是由可溶性寡聚物组成的环状结构，这些可溶性寡聚物正在慢慢向原纤维衍变。AD脑组织的ThS / NB-K双重染色清楚地表明了这种现象，如Figure 2所示，Aβ原纤维的ThS绿色荧光染色被Aβ寡聚物的NB-K红色荧光染色所包围。 另外，在正常对照小鼠的脑切片中，未观察到NB-K染色，进一步说明NB-K对Aβ寡聚物的特殊识别性和荧光信号响应性，这对AD早期诊断预防研究无疑是一个有价值的信息。

随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。

本发明公开了一种仿人工雾霾监测系统与方法，包括透气不透光的前端箱体和后台计算机，前端箱 体内设目标物、恒定光源、图像采集设备和数据传输单元，目标物为红黑相间的棋盘格阵列图片，恒定 光源置于前端箱体内侧顶部;图像采集设备与目标物相对设置，图像采集设备通过数据传输单元向后台 计算机传输数据。后台计算机计算目标图像的颜色特征、形状特征和纹理特征，获得各特征相对于无雾 霾时目标图像对应特征的变化率，根据各特征变化率获得雾霾指数，基于雾霾指数通过映射函数获得雾 霾浓度。本发明从一个新角度实现了雾霾监测，成本低，易部署，能实现整个区域的全面雾霾监测，从 而为空气污染防治提供更加丰富的信息。