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一、方案介紹 云之翼桌面虛擬化（yiDesktop)是一套基于自研的桌面傳輸協議研發的桌面虛擬化解決方案，可將Windows桌面和應用轉變為一種按需分配的服務，無論用戶在何地點，使用何種設備，yiDesktop都能夠隨時隨地向其交付按需虛擬桌面和應用。 使用云之翼桌面虛擬化，可以讓用戶隨時隨地以多種智能設備（PC/平板設備/智能手機/筆記本電腦等）訪問自己的桌面，提高工作效率；還可以幫助管理者實現終端桌面環境的集中管理、統一認證和計算資源的彈性分配。 二、方案架構 三、方案優勢 高靈活 用戶可以使用智能電話、平板電腦和個人筆記本電腦，以及他們選擇的任何設備，接入并訪問虛擬桌面，大大提高了用戶體驗靈活性。 低成本 通過將復雜的分布式桌面轉變為簡單的按需服務式虛擬桌面，yiDesktop可幫助用戶擺脫傳統計算架構的成本壓力和限制。 簡化管理 虛擬桌面的集中交付、管理和控制可簡化IT 部門的管理工作。 高效率 用戶充分利用虛擬工作方式，如遠程工作和居家外包，將計算技術無縫地整合到所有人的生活中，提高了工作效率。 高靈敏 可實現快速靈活的虛擬桌面交付，幫助用戶快速而高效地適應業務變化。 快速部署 采用一體化交付方式，上線周期縮短80%。 四、支持系統 五、應用場景 教育培訓：云之翼桌面虛擬化方案適用于教育培訓的學生機房、圖書館、多媒體教室及教師辦公等多種場景，靈活定制適應不同場景的桌面環境。 客服中心：客服中心通常對外提供7*24咨詢服務，采用云之翼桌面虛擬化技術，具有低能耗、低成本、無噪音、高效率等特性，改善工作環境的同時保證了業務的連續高效性。 企業辦公：云之翼桌面虛擬化方案將企業的各種業務系統、應用程序、業務數據集中起來，整合為統一的企業應用、數據管理和交付平臺，并利用虛擬化桌面統一發布，無論什么終端設備或網絡傳輸手段，都可以支持，具備很高的安全性，也規避了復雜的兼容性問題。 整合資源：提高IT資源（包括軟件和硬件)使用效率，節能低碳。用戶桌面全部集中到服務器端并實現了虛擬化，管理員對用戶所需占用的資源可隨時監控并根據使用情況動態調配，最大限度的提升了資源來滿足更多的用戶需求，在節約能源方面也有顯著效果。

一、技術背景 近年來，隨著企業數據的迅速膨脹，存儲業務響應要求越來越快，如何找到一個有效且高效的存儲解決方案已經成為業界 IT 管理員們共同面臨的巨大挑戰。針對大量計算和存儲需求的爆發式增長，虛擬化和存儲基礎架構必須能夠提供足夠彈性以及足夠性能的業務支撐能力。 二、產品介紹 云之翼存儲虛擬化（yiSAN）為用戶提供了一款超融合、彈性配置以及可橫向擴展的超融合解決方案。通過存儲虛擬化技術，將物理設備上的計算和存儲資源融合為一個統一的資源池，并在此資源池上提供了更為彈性存儲特性以支持各類虛擬化場景的使用。云之翼存儲虛擬化可在多種虛擬化平臺上進行混雜部署，在同一套硬件設備上，融合了彈性計算能力及軟件定義存儲能力。充分利用硬件資源，實現存儲計算資源的統一彈性管理，進一步降低用戶的 IT 投資。 云之翼存儲虛擬化場景應用： 多虛擬化平臺融合 多存儲架構融合 多存儲介質融合 多級數據安全策略融合 多數據服務融合 三、產品架構 四、功能優勢 簡化軟件定義基礎架構 云之翼存儲虛擬化將每臺虛擬服務器的本地磁盤整合成一個統一的虛擬存儲資源池，不僅簡化了傳統基礎架構的復雜性，同時也避免性能瓶頸，使得整個基礎架構更加易于擴展。 更加簡化的彈性擴展方案 云之翼存儲虛擬化整合虛擬服務器本地硬盤，當一臺新的節點加入集群時，不僅存儲容量增加，計算資源與存儲性能都能得到同步提升。 簡化應用程序的使用模式 云之翼存儲虛擬化采用軟件定義存儲的方式，允許IT管理員在超融合存儲集群中，再額外規劃出一個甚至多個虛擬存儲器供應用程序進行數據訪問。 更為簡化的數據保護方案 云之翼存儲虛擬化提供了內建的數據保護機制、數據副本機制、異地數據備份等多種數據保護方案。 更低的總體擁有成本 云之翼存儲虛擬化簡化基礎架構，節省大量的網絡帶寬以及管理成本。通過整合虛擬服務器中的本地硬盤，降低了部署和管理外部共用存儲資源的成本。 多租戶存儲服務  云之翼存儲虛擬化提供多租戶數據隔離能力，可為不同租戶提供邏輯上獨立的計算和存儲資源池。 實時副本及自我修復 云之翼存儲虛擬化實時副本及自我修復功能不但減少管理者的負擔，更可以大幅提高整體 SLA 確保數據不會因為連續的硬件故障而丟失。 數據實時壓縮及去重 云之翼存儲虛擬化支持實時的數據壓縮及去重，可以有效增加存儲空間使用率，使某些應用在虛擬化上可以達到 3~5x 的存儲空間效益。

一、技術背景 隨著云桌面的普及，人們不再滿足于將云桌面僅僅用于日常辦公，處理簡單的文字或瀏覽網頁，專業3D軟件、Win10等高端應用場景也需要云桌面來支撐，而在這些應用場景中，GPU是不可或缺的。云桌面的應用體驗要與高端PC無差別，這才是用戶的心聲。如何才能滿足用戶對高性能云桌面的需求，GPU虛擬化由此應用而生。 二、技術介紹 vGPU，即真正意義上的GPU虛擬化方案，就是將一塊GPU卡的計算能力進行切片，分成多個邏輯上虛擬的GPU，以vGPU為單位分配GPU的計算能力，并將單塊GPU卡分配給多臺虛擬機使用，使得虛擬機能夠運行3D軟件、播放高清視頻等，極大地提升了用戶體驗。真正實現了GPU資源的按需分配，實現3D虛擬化的全場景交付。同時大大降低圖形圖像用戶的使用成本以及提高數據的處理效率和數據安全性。 三、技術架構 四、技術優勢 按需交付GPU 根據不同場景應用需求交付GPU，避免GPU資源閑置或不足，從而降低成本。 良好的3D用戶體驗 可兼容各種不同行業、不同場景的3D軟件，為用戶提供良好的3D效果體驗。 提高數據安全性 借助虛擬化及VGPU，可實現了對 3D 應用程序和大型數據集安全的遠程訪問，且無需犧牲性能。 實現虛擬機實時遷移 可將正在運行的虛擬機從一臺物理服務器移動到另一臺物理服務器，從而將停機時間降至最低，并且不會丟失數據。

本技術基于物料多樣性的可調控自適應流態化快速熱解制備生物炭技術，提高轉化效率與速率。發明了多相燃料脈動燃燒循環利用供熱的快速熱解技術。我們研發出移動式集成化快速熱解裝備。該裝置以專項作業車為載體，實現了稻殼等水稻廢棄物的就地回收。技術已實現將碳排放量減少 87%，研究成果總體技術達到了國際先進水平。裝置可實現二氧化碳的長期封存，將水稻廢棄物變廢為寶，循環產出高附加值化學品。

根據目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見的癥狀是發熱和咳嗽等，而表現出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學第三附屬醫院學者在預印本平臺medrxiv發表文章稱，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個指標，提示臨床醫生應更加關注腹瀉患者。而目前三項研究報告的腹瀉發生率不同。作者認為，腹瀉可能是一個被忽視的癥狀。由于冠狀病毒通過結合ACE2入侵人體細胞，ACE2也可調控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導的感染途徑，團隊使用單細胞RNA測序進行了分析。結果發現， ACE2 在小腸中高度表達，尤其在近端和遠端腸細胞中顯著升高，而ACE2在肺組織中的RNA水平較低。因此，團隊懷疑，當人們食用受感染的野生動物時，表達ACE2的小腸上皮細胞可能容易受到新冠病毒感染，腹瀉可能是感染的一個指標。研究還分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受體和Mers-CoV病毒的DPP4受體的表達譜。發現這些病毒進入受體的 RNA 水平也在近端或遠端腸細胞中也呈現高表達，與ACE2的表達譜一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表達譜明顯重疊，人類腸道很可能是這些病毒的另一種感染途徑。 作者建議，對于新冠病毒感染預防，不僅要戴好口罩防止通過呼吸道感染，也不能忽視病從口入經腸道感染，疫情期間，食物最好要高溫烹飪。由于新冠病毒與SARS病毒高度同源，約20～25%的SARS患者有腹瀉，而目前新冠病毒肺炎的腹瀉發生率僅2～3%，這令人困惑。作者指出，鑒于疫情中的很多初期患者報告與野生動物市場有聯系，這一觀察提出了一個重要問題，即當食物到達小腸時，病毒是否通過污染食物傳播。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。

日前，國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊同四川大學、電子科技大學一起，組建新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，助力新型流行病研究和防控，給多個省份和國家有關部委等提供了8份數據分析報告和決策建議報告，為防控和戰勝疫情貢獻出了科學智慧。國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊基于新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，利用海量多源異構大數據，結合疫情發生發展規律，對人群流動及傳播風險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據。特別是團隊通過分析春運期間人口流動大數據，建立起疾病傳播模型，測算出了疫情擴散蔓延階段武漢市向全國各地區的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風險指數。還有許多研究人員嘗試通過客運數據，研判各個地區及城市的感染風險。也有學者采用“百度遷移”所提供的人口流動數據，通過春運期間從武漢流向全國各省市的人口規模(不包含港澳臺數據)和全國感染病毒人數的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯系。同時加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關。