随着新信息技术的应用，我们走进云时代 云突破了IT基础设施的物理限制 云桌面技术的应用，让你拥有一台长在云上的电脑，本地没有主机，也看不见电脑CPU和硬盘 操作系统和应用运行所需的计算和存储能力都集中在云端数据中心 如果你是IT管理者 你是否在寻找—种高效的模式去部署、管理、维护大规模工作和学习的电脑? 你是否能灵活的、动态的调度电脑的资源配置，按需统一交付和回收? 你是否能保障电脑无故障运行的连续性和稳定性? 你是否拥有可集中管控、灵活且自由弹性扩展的平台，以满足不断变化的业务需求? 如果你是桌面使用用户 你或许希望能自由移动你的电脑，桌面和数据随身携带 你想要远程完成工作和学习任务 你想要更便捷的获得一台更高性能的电脑配置 一朵云，覆盖行业全场景桌面需求 多架构融合桌面云 传统桌面vs多架构融合桌面云 产品八大优势 产品核心技术 产品极致性能体验

本实用新型涉及一种装配式建筑架构组合板，包括工字型板、连接条和锚钉，工字型板上成型有第一平面板，第一平面板的下平面中心成型有支撑柱，支撑柱的下端成型有第二平面板，支撑柱的下端位于第二平面板的上平面中心；本实用新型的支撑柱能大大提高架构组合板的抗压和抗弯强度，在运输和施工过程中不易发生破损，从而减少了材料消耗，降低了建筑成本，同时，相比之下，连接条的使用量较少，施工简单方便，施工效率高，适合大面积推广。

一种面向多云架构的网络性能提升方法，属于云计算领域，解 决传统多云架构系统未考虑不同云存储服务器之间性能差异的问题， 以提升网络性能。本发明采用多云架构，将用户文件通过纠删码编码 后冗余地储存在多个云存储服务器中，每个云存储服务器都只能获得 文件的部分数据，在进行文件传输时能根据实际的网络环境尽可能多 地利用性能好的云存储服务器，同时避免被性能差的云存储服务器拖 累，使得系统的网络性能比传统的多云架构系统以及任一云存

适用范围：     可用于农业、林业、环保、地质、化工、食品等部门以及高等院校、科研部门对植株、种子、饲料、食品、土壤、矿石等消化     仪器特点：*温度可控，样品还原性好。*加热体（模块）采用红外加热，石英管辐射，耐强酸强碱、防爆裂，寿命长，符合CE标准*炉孔温度和升温速率连可调，升温速度快且杜绝挂壁 *消化管受热面积大、温差小，样品消化一致性好，热效率高 *仪器具有过压、过流、过热等多重保护，实验操作安全可靠*采用双开关，电源和加热单独控制，便于安全参数设置，节约能源。*采用新一代数显控温仪，PID智能控制技术，控温精度高。 *仪器有不锈钢排污系统，使消化管内逸出的SO2等有害气体，通过排污管经抽吸泵从水中排入下水道，有效地抑制有害气体的外逸，消化管，消化架，冷却架。 *整机采用放腐蚀处理，避免实验过程中酸性液体对机器的腐蚀； *可选配：样品防爆器          液晶触摸屏（可存储实验方案5000组）          SF-100废气中和系统   技术参数：   型号 SKD-08S2 SKD-20S2 SKD-18S2 SKD-48S2 不锈钢排废系统 有 有 排废小漏斗 排废小漏斗 控制方式 数控（定时+64阶程序升温） 加热方式 红外加热，石英辐射 炉孔数量 8孔 20孔 18孔 48孔 控温范围 室温-680℃ 室温-680℃ 室温-680℃ 室温-680℃ 升温速度 10分钟（400℃） 20分钟（400℃） 15分钟（400℃） 25分钟（400℃） 双保温层 硅酸铝和空气双层保温 温度波动 ±1℃ 电压 AC220V 功率 1600W 1950W 1600W 1950W 消化管尺寸 42mm*300mm 42mm*300mm 25mm*300mm 25mm*300mm 选配   液晶触摸屏（可存储实验方案5000组）     液晶触摸屏（可存储实验方案5000组）    

      良田高拍仪PB500S/PB800S/PB1000S是集便携、高清高帧率实物展示、视频演示、1秒扫描、OCR、系统后期开发与系统集成应用等多功能于一 身的多功能视频展台，其全能实用的设计让教学变得更高效,让课堂变得生动精彩,有效提高教学质量,能够为教育行业、学校老师带来高效快捷的应用教学体验。

一、降低医疗风险，保障医患安全 ★ 采用了目前较为先进的弹性式穿刺进行硬脊膜外腔置管。 ★ 较大程度避免了损伤血管、神经，甚至捅破硬脊膜的可能。 ★ 是目前较为有效降低硬膜外麻醉置管风险的麻醉导管。 降低了置管风险，保障病人手术安全，同时使临床医生更好地规避职业风险，减少医疗事故，避免医疗纠纷。 二、简化临床操作，缓解医生压力 智能穿刺置管，导管接头轻松连接且不易脱落，整个操作过程零手感、零技巧，帮助医生 从繁重的操作手法中解放出来，更简便快捷地成功置管。 三、有物价进医保，中标好用量大 具有国家物价收费编码，医保可报销，全国中标地区广泛，价格具有竞争力，临床使用量 大。 四、三项国家专利 专利技术，精湛工艺，进口材料，欧美标准，在欧美市场畅销多年。 五、专业源自细节，服务体现担当 ★ 三条X显影线精致地包裹于管壁内，提高X光下导管显影质量，避免因显影材料暴露而产生的未知或潜在的风险。 ★ 导管抗断力高出国家标准10倍以上。 ★ 可为临床使用者进行个性化产品设计和调整。 ★ 专业营销团队。 ★ 全天候售后服务。 六、适应症 所有硬脊膜外腔麻醉置管术 尤其适用于： 1、实施剖宫产或无痛分娩的孕妇，静脉易怒张者。 2、老人或儿童，血管脆弱者。 3、凝血功能有障碍，易出血者。 4、非首次硬膜外麻醉，硬膜外腔可能有疤痕、增生者。 5、先天椎管狭窄，置管有难度者。 6、需要长时间留置麻醉导管，比如癌痛或术后镇痛者。 7、特殊要求：如择时分娩、VIP病人等，需要确保一次性置管成功以及满足后续治疗者。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。