阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率

本软件主要功能是版面对象（文字、表格、公式、图形等）的自动识别，包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作（如点读书热区检测）、文件格式转换（如PDF到EPub）、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式，支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。

它能够自动化地读取心脏CT、MRI影像，重建人体心脏各组织的立体结构, 计算任意部位的体积以及心功能参数，将医生从繁重的人工分析中解放出来，节 省计算时间，提高计算精度，辅助临床医生进行快速精确的诊断。本系统可以读 取存储在医学影像数据管理平台中的DIC0M格式及mha, nii等图像，自动去除 隐私信息，三维重建，并返回关键性的诊断指标和三维打印模型。本系统主要服 务于心脏疾病辅助诊断，医学教育和心脏知识健康教育，心脏医疗器械研发等。动态心脏影像重构云计算系统的核心价值：医生参考重构模型进行手术设计、手术模拟、手术会诊、术中对照等一系列 操作，突破现有影像工作站对于对超声、CT断面、MR断面均存在视角盲区的局 限。解决了临床心脏病诊疗中依靠医生从二维平面推断病员三维心脏结构的难 题。2） 医院无需增加额外设备，无需改变现有治疗流程，通过云服务的方式无 缝融合到现有的诊疗流程。3） 基于300例中国人临床影像经过深度学习而构建，重构精度达到3mm。4）高性能的并行计算集群和专业的3D医用打印机，1.5小时获得计算结果，12 小时实现心脏模型直达。市场及经济效益分析：本项目市场规模巨大。按照《中国心血管病报告2017 （概要）》最新发布, 心血管病死亡占居民疾病死亡构成40%以上，中国心血管病患病率及死亡率仍处 于上升阶段。推算心血管病现患人数2. 9亿，其中脑卒中1300万，冠心病1100 万，肺原性心脏病500万，心力衰竭450万，风湿性心脏病250万，先天性心脏 病200万，高血压2. 7亿。在各类心脏病诊治中，获取心脏的精细结构是必不可 少的一个步骤。由于技术难度受限，本领域目前尚无主导型产品。本项目产生的直接效益：按照全国2232个三级医院的10%来计算，每天10人次, 平均每例利润20元等保守估计，每年产生持续稳定的直接效益为1600万元，尚 不计算本系统对于心脏诊治疗的深度服务。且本系统具有大数据和云计算平台的 核心优势，运营成本低，无需医院添加任何设备。

针对国产云平台，本工具提出一套完整的测评体系，建立了针对云计算服务设施的测试分析与评估模型，实现了云基础设施测试 & 评估工具（软件）。该工具从功能和性能两个角度出发，结合云平台的特点，对云平台进行功能、性能测评；同时也可用于云平台的日常运营监控 & 告警用途。在性能测评方面，本工具可对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估；在功能测评方面，本工具不但可以对云平台必备的基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）完善度进行测评，还可以在模拟百万级别负载访问压力下，针对云平台高级能力指标（如动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处理能力、负载均衡等能力）进行定量的测评。最后，本工具还实现了测试过程的自动化和可视化，支持在线、离线两种测评模式，并最后根据测试结果自动生成 word 版测评报告。 该云平台基准测评工具支持如下指标： （1）对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估。 （2）对云平台基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）进行监测 & 评估。 （3）对云平台高级能力指标，动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处 理能力、负载均衡等能力进行定量的测评。 （4）支持在百万级别访问条件下的动态扩展、节点失效、负载均衡、 故障迁移等云计算平台功能特性的测评。 （5）支持提供不少于 1 万虚拟租户模拟系统访问，并依据测试分析与评估模型，产生测试报告。 （6）支持海量监控数据的采集、上报、存储和分析处理能力。 （7）支持自动化测试（减少人工干预）。 （8）支持测试过程动态可视化，图形化，可回溯，可跟踪。 （9）支持在线、离线两种测评模式。测试完成后自动生成 word 版测评报告。 （10）支持系统节点级、集群级、云平台三个级别的监控和告警功能。

混合式教学包含教学准备、知识构建及内化、知识应用、教学评价4个部分。本平台可为教师创新教学模式、记录教学过程性数据、打造混合式金课提供技术支撑。

基于云服务的基础架构和大数据分析的核心理念，支持听、说、读、写、译全题型的智能评分，将日常教学、自主学习和测试评估有效结合，为构建多维度评价体系、进行数字化教学评估、创新教学模式等奠定基础。

1.中图图书馆云平台是部署在云服务上，为客户提供完整的图书管理服务，提供三端服务包括图书管理服务端、读者服务端、运营管理服务端，是一款专业的图书管理服务平台。 2.统一管理用户及角色权限，管理图书馆机构，支持建立总分馆。 3.提供包含图书馆编目、采访、馆藏管理、流通、统计等图书馆图书管理功能。 4.用户只需要开通账户选择软件后，直接使用，无需购买昂贵硬件、软件和备份的解决方案，不需要配备专门的IT维护人员。

农业物联网云平台结合了最先进的物联网、云计算、传感器、自动控制等技术，在浏览器或手机客户端实时显示大棚、大田、温室、茶园等温度、湿度、PH值、光强度、CO2含量，或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。 平台架构： 农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。 感知层：采用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风向传感器、风速传感器、雨量传感器、土壤温湿度传感器等来获取植物的各类信息。 传输层：由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，能将温度、湿度、PH值、光强度、CO2数据远传到云端数据服务器中，也可以将数据进行本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。 应用层：物联网和用户的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用。平台可灵活配置实时画面，展现趋势图、报表、告警等，如温湿度、光照参数等，收集每个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制。对异常信息进行自动报警。 平台监测功能（以茶树为例）： （1）PH值监测 茶树是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之间，以4.5~5.5之间最适合茶树生长。当酸度不在正常范围时，可通过施肥改变土壤酸碱性； （2）水分监测 茶树要求土壤相对含水量在60%~90%之间，以70%~80%为宜，保证茶树水分的补给，满足生长要求； （3）湿度监测 茶树生长的相对湿度以80%~0%为宜，在空气湿度较高，土壤水分适当的情况下，新叶的持嫩性强，叶质柔软，叶面富有光泽，角膜层薄，品质更加精良； （4）雨量监测 茶树虽喜潮湿，但也不能长期积水，茶树最适合的年降水量在1500mm左右。茶园中应设排水沟和滴灌装置，一旦雨量超出正常范围，可及时采取措施； （5）温度监测 茶叶最适合的温度是15~35℃。10℃以下生长缓慢或停止；10℃左右开始发芽；35℃以上嫩叶灼伤，生长受限；-13℃，茶树冻枯甚至死亡； （6）光照监测 茶树耐阴，但也需要一定光照使其产生营养物质，根据光照分析叶片光合作用效率，避免在茶树适合生长的光照条件下采摘，避开生长期，完成采摘工作； （7）害虫监测 病虫害发生，是导致茶叶欠收和品质影响的重大因素，同时也是茶农使用农药，导致农药残留超标的罪魁祸首。对病虫害进行监测和防治，采用科学防治技术，不仅可以保证茶园的生态环境，更能保证茶叶质量； （8）数据分析 通过茶园安装的监测装置将茶树生长的环境实时传输到后台管理中心，对所有采集的数据进行分析识别； （9）数据推送 后台对茶园采集的数据进行大数据分析后，当某一数值超出设定范围时，后台管理中心会向茶农发送报警信息提示茶农； （10）自动控制 后台管理中心监控到茶树的土壤水分或者湿度等数值偏离适合茶树生长的范围时，自动控制系统会打开茶园相应的水阀实施喷灌或者滴灌，当达到适应值时自动关闭水阀。