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一、項目簡介 當前虛實融合技術面臨的重大挑戰可以歸結為以下兩個關鍵科學問題：（1）非配合虛實環境的無縫融合與交互自然呈現。（2）云環境下虛實融合環境的語義理解、統一表達與應用軟件快速定制。為解決上述兩個關鍵科學問題和技術瓶頸，本項目重點研究了自然虛實融合呈現的硬軟件技術和裝置，構建虛實融合應用流程框架和規范，創新云軟件定制和服務模式，實現應用示范。充分利用移動、穿戴式設備的多傳感器優勢以及云端結合方式進行三維結構的重建、語義標注、識別理解與信息關聯。 二、前期研究基礎 目前已發表論文10篇，包括4篇期刊論文等（包括TIP、TMM等權威期刊論文）。申請專利3 項。 三、應用技術成果 1）基于搜索的圖像深度估計，相對誤差低于傳統方法，對訓練集的需求小于基于深度學習的方法。 Make3D數據集的深度估計結果2）基于雙模深度玻爾茲曼機（DBM）的三維場景物體檢測框架，給出了RGBD訓練數據不足的難題，流程如下 3）基于序列約束的哈希算法在不同比特率情況下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

河北大學電子信息工程學院7名師生自主研發出“可在1秒內同時對6人實現檢測”的智能體溫篩檢、員工簽到系統，并在該校第九屆教職工代表大會中進行了試用。據介紹，該系統由河北大學電子信息工程學院的2名教師帶領5名學生研發，從設計、硬件選型、軟件開發周期共歷時40天。研發人員均為河北大學厚德創客空間成員，研發過程中所有技術指導、數據共享與試驗交流全部在網上進行，實現了技術攻關的“云研發”。該套系統基于紅外熱成像原理，采用高精度人臉識別算法，可在1秒內同時對6人實現快速人臉比對和測溫功能，溫差精度在±0.3度以內，人員通過測溫區域時無需停留、無需人工干預。目前，該系統正準備申請有關部門檢驗。河北大學電子信息工程學院院長劉秀玲稱，目前，研發團隊正在進行技術攻關，賦予該系統技術含量更高、適應場景更豐富的實用功效，以期在企業復產復工、商場、超市等人員密集區域廣泛應用。

本發明公開了一種基于點云與影像數據的三維可視化方法和系統，其中方法的實現包括：采集目標場景的影像數據和點云數據；對點云數據進行上采樣，將上采樣后的點云數據投影到影像數據中進行融合，對進行融合后的點云數據進行著色，得到彩色點云數據；利用彩色點云數據進行三維渲染，得到目標場景的三維可視化模型。本發明實現了從數據采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術的拓展，提高了點云數據對于普通用戶的可訪問性和

圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。 平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。

北京交通大學超大規模預訓練云服務項目競爭性磋商

1 項目簡介本項目建立的生物云平臺，以基于 Web 的方式提供服務，用戶可以輕松快速獲取服務，國內外普遍缺乏成熟的技術，標準和平臺。我們首次把獨具特色的機器學習模型預測算法與最新的高通量測序方法（ non-polyA RNA-seq） 相結合。我們的研究對象為長鏈非編碼 RNA（ non-PolyA），目前國際上還很少有人通過高通量測序技術對疾病的 lncRNA 進行全面預測分析和功能分類。隨著測序速度不斷提高，測序成本不斷降低，本項目將來可以發展為面向人民大眾的個性化醫療服務的平臺。 圖 1 生物醫學信息云平臺的產業化方向 http://www.incrna.org圖 2 生物醫學信息云平臺的應用程序一覽 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本項目使用的核心技術“基于整合性生物信息云計算和新一代測序技術（ incRNA） 的非編碼基因組疾病（如癌癥）檢測技術平臺”已經通過軟件查新認證（ 20121022044750914）。正在準備申請國家版權局軟件著作權登記證書。2 效益分析（ 1）隨著新一代高通量測序技術的發展，生物信息數據爆炸式增長，數據解讀成為生物醫學研究和臨床應用的巨大問題，我們團隊依托清華大學生命學院魯志實驗室在生物信息學，尤其是在 lncRNA 領域的技術專長開發的云計算平臺將為廣大科研工作和和臨床用戶提供可靠的數據分析云服務，提高他們的科研效率，為科學的發展做出貢獻。 （ 2）我們團隊通過與中國人民解放軍總醫院，上海肝膽醫院等十多家臨床單位的合作，將為鑒定癌癥的早期診斷和藥物治療提供新的靶點，這不僅會增強中國基礎臨床科學的發展，通過臨床應用還會為病患者帶來癌癥早期診斷、健康管理等個性化醫療服務，這將具有廣泛的社會效益。 （ 3）通過我們打造高通量測序數據分析云計算平臺和開展以癌癥早期檢測為主要內容的個性化醫療服務，將為中國培養一批高水平的生物信息數據分析人才，這將增強中國在生物信息學方面的實力。

面向AI等應用發展趨勢推出的新一代高性能、高密度插卡式交換機 產品特性： 固化4個擴展插槽，每槽位最大可支持32個100G端口，更好滿足數據中心網絡演進需求 支持2+2電源與5+1風扇熱插拔，支持GR完美重啟，實現硬件與鏈路可靠性雙重保護 三層路由功能輕松適配多重業務，數據傳輸高效有保障 多重管理方式選擇 網絡維護簡單有效 構建下一代數據中心網絡 AI/機器學習等應用的高速發展，驅動下一代數據中心網絡向100G/400G演進。下一代數據中心網絡，要求設備在單位空間內，具備更高的性能、更大的帶寬，RG-S6920-4C在4U高度空間內，最大可提供128個100G端口，或64個100G端口+16個400G端口，更好的滿足下一代數據中心網絡的演進需求。 構建高性能、低延時數據中心網絡 RG-S6920-4C交換機配合RG-S6510系列交換機，基于PFC/ECN等網絡流控技術，以及MMU調優技術，可構建端到端、無損、低時延轉發的RDMA（Remote Direct Memory Access，遠程直接內存訪問）基礎承載網絡，滿足AI/機器學習、高性能計算、分布式存儲大數據等應用場景的網絡部署要求。 電信級可靠性保護 RG-S6920-4C交換機支持2+2電源冗余，5+1風扇冗余，所有電源模塊以及風扇模塊均可以熱插拔而不影響設備的正常運行。此外整機還支持電源和風扇的故障檢測及告警，可以根據溫度的變化自動調節風扇的轉速，更好的適應數據中心的環境。還具備設備級和鏈路級的多重可靠性保護。采用過流保護、過壓保護和過熱保護技術。 除了設備級可靠性以外，該系列還支持豐富的鏈路可靠性技術，比如支持GR快速重啟、BFD快速轉發檢測等機制。當網絡上承載多業務、大流量的時候，降低異常對網絡業務的影響，提升整網可靠性。 IPv4/IPv6雙棧協議多層交換 RG-S6920-4C交換機，硬件支持IPv4/IPv6雙協議棧多層線速交換，硬件區分和處理IPv4、IPv6協議報文，支持多種Tunnel隧道技術（如手工配置隧道等等），可根據IPv6網絡的需求規劃和網絡現狀，提供靈活的IPv6網絡間通信方案。 支持豐富的IPv4路由協議，包括靜態路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，滿足不同網絡環境中用戶選擇合適的路由協議靈活組建網絡。 支持豐富的IPv6路由協議，包括靜態路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不論是在升級現有網絡至IPv6網絡，還是新建IPv6網絡，都可靈活選擇合適的路由協議組建網絡。 完善的管理性 支持豐富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用網管平臺。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使設備管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN鏡像和多個鏡像觀察端口，可以將網絡流量輸出分析以采取相應管理維護措施，使原本不可見的網絡業務應用流量變得一目了然，可以為用戶提供多種網絡流量分析報表，幫助用戶及時優化網絡結構，調整資源部署。

北京大學地空學院史前生命與環境研究所高克勤教授團隊在長期的研究過程中積累了大量中生代和現代蠑螈類標本和數據。基于214件標本的高精度CT掃描和三維重建，賈佳博士后和高克勤教授及國內外合作者對蠑螈類6科37屬60個物種的腕/跗骨進行了骨化發育模式分析。