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隨著新信息技術的應用，我們走進云時代 云突破了IT基礎設施的物理限制 云桌面技術的應用，讓你擁有一臺長在云上的電腦，本地沒有主機，也看不見電腦CPU和硬盤 操作系統和應用運行所需的計算和存儲能力都集中在云端數據中心 如果你是IT管理者 你是否在尋找—種高效的模式去部署、管理、維護大規模工作和學習的電腦? 你是否能靈活的、動態的調度電腦的資源配置，按需統一交付和回收? 你是否能保障電腦無故障運行的連續性和穩定性? 你是否擁有可集中管控、靈活且自由彈性擴展的平臺，以滿足不斷變化的業務需求? 如果你是桌面使用用戶 你或許希望能自由移動你的電腦，桌面和數據隨身攜帶 你想要遠程完成工作和學習任務 你想要更便捷的獲得一臺更高性能的電腦配置 一朵云，覆蓋行業全場景桌面需求 多架構融合桌面云 傳統桌面vs多架構融合桌面云 產品八大優勢 產品核心技術 產品極致性能體驗

數控云實訓系統，針對加工制造大類相關的理論學習、技能培訓、技能鑒定及生產設備數據采集反饋系統的線上、線下虛實結合的數控技術人員培訓系統。是響應國家綠色技能培訓的號召，將信息化、工業化、綠色技能三方融合，服務于產教融合，面向職業院校、企業培訓等，進行低成本、高質量、大規模、智能化的數控技術人才培養的解決方案。系統采用真實的數控機床操作面板與數控機床仿真模型進行交互操作，完全再現機床編程、操作全流程。降低培訓場地、設備、耗材的同時，突出數控機床實際動手操作能力，提高培訓效果。系統具有完整的云計算架構，兼容多種類工業通信協議，可采集生產設備、控制系統和工業產品等各類工業數據，積累存儲一定規模的工業數據，對企業生產制造提供技術服務。

天津大學醫學工程與轉化醫學研究院與中國電子信息產業集團中電云腦（天津）科技有限公司合作，充分發揮國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心自身的大數據平臺及計算技術優勢，連日來針對疫情發現、分析和預警技術，以及遠程診療方案取得多項重要成果。據悉，作為健康醫療大數據國家研究院、智能醫學工程教育部工程研究中心的依托建設單位，天津大學與中國電子信息產業集團于2017年聯手組建國家健康醫療大數據試點工程天津“云腦”中心，中心現已搭建起醫療大數據服務云腦平臺，開展醫療數據的遠程收集、處理工作，并研發了面向醫療大數據的優化處理和利用技術。在疫情預測預警方面，基于國家相關部門發布的經濟行為、人口分布及遷徙等統計數據，集合當前的疫情病例數據，應用人工智能和科學計算技術，“云腦”重點實現了：城市人口流動輸入性疫情預警：以日為周期監測城市流入人口的數量、來源分布以及來源城市疫情狀況，對各市的輸入性疫情進行預測和預警；城市疫情預警：融合經濟數據、疫情狀況、人口流動分布以及病毒感染特點對未來一周的疫情進行預警；疫情狀況與經濟行為指數相關度追蹤：基于政府部門發布的經濟相關數據，分析經濟行為與疫情的相關程度，為政府相關部門開展疫情防控工作提供科學參考數據。天津“云腦”在面向新冠肺炎的遠程診療方面已準備就緒，即將進入臨床測試階段?！霸粕显\室”基于物聯網、遠程通信、大數據等技術手段，實時將來自醫療科室、影像科的新冠肺炎患者的診療數據經由高速網絡同步傳輸到會診中心，并可向醫療系統共享疫情醫療數據，集合呼吸科、感染科、內科、重癥醫學科、反射科等專家進行網絡會診，進而實現專家與病患、專家與醫務人員之間異地“面對面”的互動，減少院內聚集性感染，緩解疫情下緊張的醫療資源，為疑似病患提供就診空間，為確診患者爭取救治時間。“云上診室”相關成果將用于：遠程影像診斷：構建實用高效、穩定可靠的遠程醫療影像服務平臺，存儲區域內的影像資料索引信息，并能夠直接調用新冠肺炎的患者信息與CT等影像診斷報告；遠程重癥監護：實時在線監護新冠肺炎病患信息、影像、視頻資料，并通過線上會診室，對病患出具診斷治療指導意見；新冠肺炎智能輔助診斷：實時采集病患的生理數據，構建針對新冠肺炎的數據病例庫，利用機器學習等技術，輔助臨床診斷；提供第三方對接標準接口：為多媒體設備、應用、網絡平臺等提供第三方的對接標準接口，實現可擴展、模塊化。

3月18日，高博會百度卡片及智能小程序正式上線。手機打開百度，輸入“高博會、云上高博會、中國高等教育博覽會、中國高等教育學會、第57屆中國高等教育博覽會、2022中國高等教育博覽會、高教會”等即可快速體驗。

基于深度學習的圖像識別云端服務平臺，能夠 通過云計算框架訓練深度學習算法模型，對圖像進行目標檢測 和識別。平臺擬采用云端 API 的形式，為其他客戶端的提供簡 單易用的圖像識別服務，將目標識別應用到互聯網及移動應用 場景中，推動移動互聯網的進步。 該平臺實現如下功能：1.模型訓練：平臺能夠基于用戶給 定的不同行業的數據，訓練相應的精細化分類模型。2. 圖像識 別：平臺能夠根據預先訓練好的識別模型，對用戶

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果

一種云備份系統及其數據備份方法，屬于計算機數據備份系統， 解決現有備份系統及數據備份方法所存在的存儲層次單一，擴展性、 容錯性、效率不高的問題。本發明云備份系統，包括中心存儲器、M 個超級節點和 M 個 P2P 覆蓋網絡，中心存儲器包括跟蹤器和多組存儲 節點，每個跟蹤器分別連接各存儲節點；跟蹤器和各存儲節點分別與 各超級節點通過網絡連接，M 個超級節點分別連接自身的 P2P 覆蓋網 絡，各 P2P 覆蓋網絡包括多個對