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H3C Learningspace是新華三自主研發的基于VDI及VOI混合架構，針對教育等場景提供的云教室融合桌面解決方案，兼顧VDI云上的靈活性，集中資源（包括系統、應用、數據等），按需向學員分配虛擬桌面，以及胖終端形式的性價比，低投入情況下滿足新課改、3D建模、視頻處理等高負載要求。 H3CLearningspace通過統一的Web管理控制臺，實現遠程運維，對數據中心資源集中管理、統一監控，概覽界面直觀展示系統健康度、課程/教室/用戶總數量、桌面運行情況、資源使用率、異常報警信息等，可點擊各模塊進一步查看詳細信息。 自動安裝：除一體機出廠已預裝所有必要程序外，還提供裸機安裝，底層虛擬化、分布式存儲、管理平臺程序等集成打包，一個鏡像導入，即可自動執行下一步直到安裝完畢。 一鍵巡檢：部署完畢、后期維護、故障定位等等，平臺一鍵健康檢查，即可自動發現系統隱患，并給出優化建議。 模板優化：課程鏡像通過自動優化工具，對操作系統進行上百條性能優化動作，較大化提高桌面使用體驗。 自動升級：管理平臺上傳升級包，所有終端自動檢測與下載，服務器后臺、教師端、學生端自動執行升級操作，無需手動干預。 Learningspace將最復雜的代碼邏輯留給研發層，最通俗易懂的操作呈現給前端，較大程度節省人工參與的工作量，提高效率。 活力課堂，教學手段多樣 Learningspace內置新華三自研配套教學管理軟件，專為教育場景定制。 基礎功能：模板切換（一鍵上下課、不同課程對應不同模板）、屏幕廣播、簽到、學生演示、收發文件、屏幕監看、一鍵禁網、離線逃生、一鍵重啟、座位調整、U盤禁用、全屏肅靜、自習模式、賬號模式、虛擬教室、遠程協助、電子教鞭…… 語音相關：語音廣播、分組討論、學生發言、語音會議、個別通話…… 特色功能：直播課程、大班基礎課等需求，教師端可隨時勾選多個班級合并為一個邏輯大班，進行統一授課與控制。 常用功能應有盡有，無論在體驗，還是成本上，Learningspace均實現了突破。除內置外，還支持第三方多媒體教學軟件的無縫集成，以保障任課老師多年的教學習慣得以延續，減少學習成本。 測試考試，省掉九十九步 無紙化考試以其保密、環保、效率等眾多優勢，正逐步替代紙質模式，Learningspace內置測試平臺與考試環境自動部署模式。 隨堂測試：老師可以發起單搶答、全班答、隨機答等形式的評估測驗，測驗結束后系統自動閱卷打分，測試結果計入學生積分系統，在校園空間的積分墻進行排名展示，老師可以此為參考，對學生上課質量進行評估。 考場定制：支持多種考試場景，如國家計算機一、二級等級考試，社會職稱考試等，支持ATA、NCRE等考試部署要求。同時提供考試專屬鏡像，自定義保留考試桌面（桌面完整環境與文件數據）周期時間，以便考試結果有異議可后期溯源備查。 無論是紙質的考卷閱卷，還是PC的手動環境部署，其工作量均為通宵級，而Learningspace開發大量自動化流程，遵循能不動手即不動手，能省時間則省時間的原則，為廣大教師提高百倍效率，少走不必要的路。 網盤分享，再無硬件拷貝 Learningspace內置網盤功能，由分布式存儲提供服務，為數據安全加持多重保障，每位師生均可分配一個私人校園網盤，在校期間永久保留個人數據，訪問不局限在云環境，校園網范圍接入均可登陸獲取自己的專屬數據，省去忘帶U盤的尷尬，也阻斷病毒的傳播途徑。提供分類查詢，分享文件，配合作業空間功能，讓數據分享無邊界，學習趣味再提升。 較佳性能，盡情三維渲染 H3C作為國內少有的NVIDIA授權VDI廠商，具備vGPU技術，可將企業級顯卡進行虛擬化切割，把性能強勁的GPU算力分配給云桌面，極大增強VDI架構的圖形處理能力。靈活的顯存分配，根據使用需求任意切分，實現OpenGL和DirectX的3D類應用流暢運行。顯卡資源云端集中管理，可視化的GPU資源監控管理功能，有效降低運維成本。 與此同時，Learningspace也提供更省成本的解決方案，VOI組件支持充分發揮胖終端硬件性能，將CPU與集成顯卡無損耗提供給圖形設計或視頻處理等高負載應用場景，而后端無需大量服務器資源，節省數據中心建設投入，與此同同時，內置的網盤功能可漫游終端生產的文件數據，除了保障安全，更能提供便捷。 作業空間，趣味云上答題 任課老師可創建自己的課程組，組內包含上此課的學生賬戶，學生擁有對應的登錄使用權限，所有操作均為瀏覽器訪問，不局限特定環境，教室、寢室、圖書館，隨時隨地，寫作業。 云上作業：教師可在此課程組里編輯和發布作業，設置提交截止日期，所有課程內的學生均可見，過期答題，提交拒收。 評論互動：教師在平臺批改打分，會自動呈現數據統計報表，如提交人數、平均分等，同時教師可選定優秀答案公開展示，全體學生可對其評論、留言。 微課空間：教師端可上課期間進行錄屏，將上課內容完整上傳至微課空間，以作為公開課或復習視頻共享，學生可以點播微課視頻進行學習、點贊、評論和回復。 安全策略，確保萬無一失 在安全保障上，Learningspace做了大量安全機制，多重保障，以消除隱患顧慮。 集群技術：將每教室的學生桌面平均分散到所有云主機，避免單臺主機壓力過載，確保不會出現某些主機閑置，而某些利用率極高的情況，所有集群資源可在其他教室未上課時，全部集中提供給某個教室使用，性能10倍提升。 雙機熱備：支持集群拆分，每個集群可以獨立承擔業務功能。拆分后的集群在恢復網絡后，可以再次合并，恢復原有業務。滿足學校在考試、閱卷期間使用的計算、存儲、網絡等資源與正常業務實現完全物理隔離，各項業務照常開展。 權限回收：為防止學生誤操作，以及考試場景的安全性，學生終端斷電、桌面關機、重啟、甚至硬件損壞，數據均不會被清除，只有教師端點擊下課，學生桌面才會還原。故障終端現場換新，虛擬機仍會保持之前的狀態，重新自動連接。 教師端離線：教師端實時檢測與云桌面平臺交互是否異常，從而自行切換離線和在線狀態。離線模式下教師可不依賴云桌面數據中心進行屏幕廣播、屏幕監控、語音廣播、學生發言、語音討論、遠程協助、學生轉播等等。 終端多樣，品牌保障品質 不同的終端體系，對應不同場景需求，大幅度提高適用范圍：VDI靈活多變，可塑性強，承載普通業務場景，橫向擴容，搭配vGPU技術滿足高性能3D渲染需求；VOI本地計算，發揮終端全部性能，數據云端存放，節省服務器資源，降低投入成本。 ARM架構、X86架構、分體機、一體機、老款性價比、新款高性能……各類形態可供選擇，體積小巧，機身一體化設計，噪音直線下降。瘦終端嵌入式芯片，最低達1/30的PC功耗；胖終端桌面級CPU，超強性能。無風扇、機械硬盤等易損元件，基本可做到硬件零維護，相對PC，使用周期更長，節省開支、減少電子垃圾。內置自研SpaceOS系統，開箱通網即可受遠程管控。

通過 DMF （ N ， N 二甲基甲酰胺）與胺的親核取代反應合成叔胺。

利用十年百余萬次的近視眼醫學驗光大數據，揭示出真實世界青少年近視眼發生、進展與穩定的規律。在此基礎上，運用隨機森林算法進行機器學習，建立人工智能預測系統，可對近視進展趨勢進行個體化預測，3年內準確率達90%，10年內準確率達80%以上，也可提前8年有效預測高度近視，為近視眼的精準干預提供了科學依據。?開發出一套人工智能云平臺，提供高效的近視預測服務。通過訪問智能平臺，輸入前后兩次檢查的年齡和度數（間隔至少一年），即可預知10年內的近視度數變化與高度近視風險。       中山眼科中心近年來對近視眼進行了系統性的研究，不斷取得突破，產生了重大的社會影響和意義。

該技術的裸眼立體顯示器采用視差照明式多視點裸眼立體顯示方式，支持一對立體圖像的信號格式，并且可以供多位觀看者同時自由觀看，平面立體兼容。立體顯示器可以在寬廣視場內（±45°）觀看立體圖像，無需佩戴任何輔助工具（例如立體眼鏡等），肉眼直接觀看。當顯示平面圖像時，顯示器具有高清晰平面顯示的畫面質量。換言之，該顯示器在顯示平面圖像時，顯示器可以切換成平面顯示模式，在此模式下，顯示器是一臺完全的普通的平面顯示器，其顯示性能（如分辨率、視角、對比度等）與普通

本項目面向室內外環境下對目標和環境的可靠快速感知需求，突破高性能主動適應的混合穩像、動態目標快速搜索追蹤、智能探索感知的快速地圖創建和定位與場景理解關鍵技術，研制具有高穩定性、寬視野功能的仿生眼樣機一套，可實現快速追蹤動態目標，實現環境三維建模與場景理解，成果將為機器人智能化、自主化導航提供主動感知的新途徑。重點開展如下研究： 1）具有高穩定性、寬視野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的結構高動態輕量化優化設計及優化的電機驅動方式，提出眼球各自獨立運動、眼頸協調的關節配置方案，研究多軸關節的實時同步控制，研究圖像傳感器、IMU傳感器及RGBD傳感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，實現對環境的高精度時間同步視覺感知。 2）高性能主動適應的混合穩像算法 針對圖像抖動模糊問題，研究主動適應的機電混合穩像算法；結合姿態反饋信息通過眼頸關節協調進行適應性姿態調整去除低頻擾動，通過IMU及圖像時間序列進行相機6D位姿估計與濾波消除高頻擾動，實現主動適應混合穩像算法。 3)動態目標快速搜索追蹤算法 針對快速運動的視覺目標，研究基于深度強化學習和注意力機制的目標跟蹤算法；同時研究基于眼頸運動神經回路控制機理的眼頸協調優化視覺伺服跟蹤算法，使冗余眼頸關節實現優化協調運動，實現時間最優快速目標追蹤。 4）智能快速地圖創建和定位與場景理解 針對未知場景，基于雙眼RGB圖像序列及深度傳感器信息，生成仿生眼環境觀測的序列決策指令，實現更優更快的環境地圖創建。實現室外環境三維建模與場景理解。

本項目面向室內外環境下對目標和環境的可靠快速感知需求，突破高性能主動適應的混合穩像、動態目標快速搜索追蹤、智能探索感知的快速地圖創建和定位與場景理解關鍵技術，研制具有高穩定性、寬視野功能的仿生眼樣機一套，可實現快速追蹤動態目標，實現環境三維建模與場景理解，成果將為機器人智能化、自主化導航提供主動感知的新途徑。重點開展如下研究： 1）具有高穩定性、寬視野功能的仿生眼研制 研究仿生眼的結構高動態輕量化優化設計及優化的電機驅動方式，提出眼球各自獨立運動、眼頸協調的關節配置方案，研究多軸關節的實時同步控制，研究圖像傳感器、IMU傳感器及RGBD傳感器的硬件高精度同步方法及GPU加速方法，實現對環境的高精度時間同步視覺感知。 2）高性能主動適應的混合穩像算法 針對圖像抖動模糊問題，研究主動適應的機電混合穩像算法；結合姿態反饋信息通過眼頸關節協調進行適應性姿態調整去除低頻擾動，通過IMU及圖像時間序列進行相機6D位姿估計與濾波消除高頻擾動，實現主動適應混合穩像算法。 3)動態目標快速搜索追蹤算法 針對快速運動的視覺目標，研究基于深度強化學習和注意力機制的目標跟蹤算法；同時研究基于眼頸運動神經回路控制機理的眼頸協調優化視覺伺服跟蹤算法，使冗余眼頸關節實現優化協調運動，實現時間最優快速目標追蹤。 4）智能快速地圖創建和定位與場景理解 針對未知場景，基于雙眼RGB圖像序列及深度傳感器信息，生成仿生眼環境觀測的序列決策指令，實現更優更快的環境地圖創建。實現室外環境三維建模與場景理解。

成果簡介立體顯示技術與傳統二維顯示技術相比， 可以提供場景的更為全面的信息，其優點是顯而易見的， 具有十分廣闊的應用市場。傳統的立體圖象顯示需要佩帶偏振眼鏡、 互補色眼鏡、 液晶眼鏡或頭盔之類的輔助工具， 人眼除了觀看屏幕外， 做其他工作十分不便。 裸眼立體顯示技術無需佩帶眼鏡即可獲得立體視覺， 具有更大的靈活性和實用性。 裸眼 3D 技術將在電子游戲、 電影、 電視、 廣告、 醫學等各領域全面鋪開， 具有極為廣闊的市場前景。3D 技術的迅速發展和技術革新的突飛猛進， 給

XM-SWM高級眼視網膜病變檢查模型 ? 一、功能特點： ■ XM-SWM高級眼視網膜病變檢查操作模型用于訓練眼底檢查和眼底病變診斷技巧，配有13種臨床常見的眼底病變模塊且更換方便，利于示教和訓練。 ■ 模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型呈標準的眼底檢查體位，病變圖片可以方便置入到模型內。 ■ 可用眼底鏡進行眼底檢查。 ■ 病變圖片可在幻燈機上放映并教學。 ■ 共有13種病變： · 正常視網膜 ????????????????????????· 老年性視網膜黃斑變性/玻璃疣 · 視網膜中心靜脈閉塞 ????????????????· 高血壓性視網膜病變 · 視乳頭水腫 ????????????????????????· 視神經盤凹陷 · 視神經萎縮 ????????????????????????· 輕度背景型糖尿病視網膜病變 · 背景型（單純型）糖尿病視網膜病變 ??· 增殖前期糖尿病視網膜病變1 · 增殖前期糖尿病視網膜病變2 ?????????· 增生性糖尿病視網膜病變 · 糖尿病視網膜病變 ■ 可反復進行練習。 ? 二、標準配置： ■ 高級眼視網膜病變檢查模型：1臺 ??????■ 病變模塊：13個 ■ 說明書：1冊 ????????????????????????■ 保修卡合格證：1張

XM-428眼球與眼眶放大模型 ? XM-428眼球與眼眶放大模型在上頜骨上方將眼球水平切，由眼眶、眼球壁鞏膜、上、下半側、晶狀體、玻璃體以及眼球外肌和視神經等10個部件組成，并顯示眼球壁（鞏膜、角膜、虹膜、睫狀體、脈絡膜和視網膜）、眼球內容物、眼球外肌、眼副器以及血管和神經等結構。 尺寸：放大3倍，19×18×22cm 材質：PVC材料

高純度正己烷、正庚烷和正辛烷（≥99%）黏度低，芳烴含量及硫、氮含量低，附加值高，在化工、醫藥、電子等相關行業需求量較大。我國主要采用精餾法從90#和120#溶劑油中提取工業級正構C6-C8烷烴和少量試劑級正構烷烴，能耗高；國內企業在高純度正構烷烴生產方面缺乏相關技術，生產成本較高。本項目開發了一系列新型吸附劑和吸附分離工藝技術，該技術填補了國內吸附法生產高純度正構烷烴產品的技術空白，打破高純度正構烷烴產品一直依賴進口的被動局面，有效提高國內石油資源的利用率，為石化企業創造可觀的經濟效益；經過試驗研