银河麒麟服务器操作系统是在“863计划”和国家核高基科技重大专项支持下，研制而成的高安全、高可靠、高可用国产操作系统，系统实现对飞腾、龙芯、鲲鹏、兆芯、海光等自主CPU及x86平台的支持，已经在国防、军工、政务、电力、航天、金融、电信、教育、大中型企业等行业或领域得到广泛应用。 产品特点 安全创新 国内首家通过公安部信息安全产品检测中心第四级结构化保护级安全认证，以及首家通过军B+级安全认证的操作系统，是国内高安全等级的操作系统。  高效地系统备份还原功能，支持全量、增量的备份还原，支持通过GRUB进入备份还原。  良好兼容  支持飞腾、龙芯、鲲鹏、兆芯、海光等国产CPU平台，兼容国内外主流服务器、存储系统、板卡和外部设备。  丰富生态  支持以Oracle、DB2、MariaDB、MySQL为代表的国际主流数据库，以及以达梦、金仓、神通、南大通用、上容为代表的国产数据库，支持以Weblogic、WebSphere、Tuxedo、JBOSS、Tomcat为代表的国际主流中间件，以及以东方通、中创、金蝶为代表的国产中间件。  开发环境  支持QtCreator、Eclipse等开发环境，提供配套的C/C++、Java及主流语言的编译、测试、调优工具集。提供Python、Perl、PHP、Tcl/Tk、Shell、Go等编程语言开发环境支持。  高可用性  支持软、硬RAID，支持RAID0、RAID1、RAID5、RAID10等多种模式。支持网络冗余，提供多模式网卡绑定功能，满足不同场景的网络需求。  虚拟化支持  全面支持LXC/Docker等虚拟机。 

MCSG5000A多通道相参信号发生器具有频率覆盖范围宽，功率调节范围大，超低相位噪声，高频谱纯度，通道间相位、幅度、时延可独立调节等特点。可满足相控阵雷达天馈系统维护检修，雷达接收机维护检修，变频系统本振替代等应用需求。 功能特点 频率范围：1 MHz至50 GHz 调制带宽：200 MHz 通道数：八通道 支持相位、幅度、延时调整 支持AM、FM、PM、脉冲调制 应用领域 相控阵天馈系统及接收机测试、检修 MIMO通信系统测试及检修

产品详细介绍超薄尺寸  作为内置型结构，实现了超薄设计和装配允许工作温度范围  -55℃~+155℃防护等级高  耐震动和冲击高旋转速度  最高可以达到60000 RPM高可靠性 由于采用了和马达相似的结构，但是由于转子无绕线， 因此具有很高的可靠性低成本  通过减少元件数目大幅度的降低了旋变的成本可满足不同外形尺寸的设计  可提供不同的保护等级（IP）器应用范围：注塑机械、印染机械、印染机械、电梯、包装机械、纺织机械、仪器仪表、数控机床、航天国防、教学科研等工业设备领域。

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产品详细介绍超薄尺寸  作为内置型结构，实现了超薄设计和装配允许工作温度范围  -55℃~+155℃防护等级高  耐震动和冲击高旋转速度  最高可以达到60000 RPM高可靠性 由于采用了和马达相似的结构，但是由于转子无绕线， 因此具有很高的可靠性低成本  通过减少元件数目大幅度的降低了旋变的成本可满足不同外形尺寸的设计  可提供不同的保护等级（IP）器应用范围：广泛应用于混合动力汽车，纯电动汽车系统。

产品详细介绍

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我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。