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本發(fā)明提供了一種適用于復雜車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木自動提取方法，主要分為兩大步驟：基 于聚類特征的粗分類，從車載激光掃描數(shù)居中獲取可能包含樹木的點聚類，稱之為候選樹木聚類；基于 兩級體素的區(qū)域生長，從每一個候選樹木聚類中提取出所包含的單株樹木點云。本本發(fā)明結(jié)合樹木的整 體和局部幾何特征，能夠在復雜環(huán)境中自動識別出單株樹木的種子，針對樹干與樹冠分別制定不同的生 長規(guī)則，分別進行生長，實現(xiàn)單株樹木提取。同其他單株樹木提取算法相比，該方法在樹木數(shù)量的提取 完整度和正確率、單株樹木點云的提取精度以及復雜環(huán)境下的提取等方面取得了較大提高，能夠用于進 一步的樹木信息提取。 

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的多模式安全訪問控制方法，針對 云環(huán)境下不同域內(nèi)數(shù)據(jù)訪問特點，選擇最優(yōu)的訪問控制方法。通過定 義一種訪問策略描述語言，統(tǒng)一約束訪問策略的制定和使用規(guī)則，使 得 IBAC、ABAC 和 DABAC 協(xié)同工作，實現(xiàn)云環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全保障。 在個人域內(nèi)使用 IBAC 實現(xiàn)細粒度的訪問控制，在群組域內(nèi)使用 ABAC 實現(xiàn)高效可擴展的訪問控制，并在現(xiàn)有屬性訪問控制基礎上，引入動 態(tài)屬性的概念，采用多叉樹

本發(fā)明公開了一種面向移動云計算的節(jié)能傳輸方法及相應的中 間件系統(tǒng)，利用云端托管請求管理模塊接收并處理移動端的鏡像托管 請求，云端應用鏡像數(shù)據(jù)管理模塊管理移動應用鏡像的數(shù)據(jù)更新與刪 除，云端-移動端數(shù)據(jù)傳輸模塊實現(xiàn)云平臺和移動端之間的節(jié)能數(shù)據(jù)傳 輸，移動端數(shù)據(jù)存儲與分發(fā)模塊保存云端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并且分發(fā)給不同 移動應用，移動端應用請求分析模塊分析移動應用的數(shù)據(jù)請求，并且 從存儲模塊返回相應的數(shù)據(jù)。本發(fā)明能很好地降低無線網(wǎng)絡

本發(fā)明公開一種基于云技術(shù)的商品溯源及消費流向統(tǒng)計分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中采用所述云計算平臺與云計算終端相互協(xié)作的云技術(shù)架構(gòu)，由所述云計算平臺負責億級加密二維碼的編碼、壓縮、加密、生成、激活、賦值及管理，并為消費者提供商品溯源服務，為企業(yè)提供消費流向統(tǒng)計分析服務；所述云計算終端負責賦予商品加密二維碼標識，本發(fā)明利用云技術(shù)強大的計算能力和性能，以及方便的

本發(fā)明公開一種基于云技術(shù)的商品溯源及消費流向統(tǒng)計分析方法及系統(tǒng)，本發(fā)明中采用所述云計算平臺與云計算終端相互協(xié)作的云技術(shù)架構(gòu)，由所述云計算平臺負責億級加密二維碼的編碼、壓縮、加密、生成、激活、賦值及管理，并為消費者提供商品溯源服務，為企業(yè)提供消費流向統(tǒng)計分析服務；所述云計算終端負責賦予商品加密二維碼標識，本發(fā)明利用云技術(shù)強大的計算能力和性能，以及方便的

本發(fā)明公開了一種結(jié)合時空信息的遙感逐日積雪產(chǎn)品去云方法，首先根據(jù) DEM 數(shù)據(jù)和土地利用數(shù) 據(jù)對遙感逐日積雪產(chǎn)品進行積雪單元劃分;再利用 DEM 數(shù)據(jù)和多時相數(shù)據(jù)分別得到每個云像元在空間 和時間上的積雪概率;最后利用加權(quán)平均的方法獲得云像元的積雪概率，評判云像元是積雪還是無雪。 本發(fā)明充分結(jié)合了積雪在空間上和時間上的相關性，以及地形因子對積雪的影響，有效地減少云對積雪 產(chǎn)品的影響，提高了積雪產(chǎn)品的精度，并且算法簡單，計算效率高，易于實現(xiàn)。

本發(fā)明公開了一種云平臺上高性能并行應用的調(diào)度方法及系統(tǒng)； 其方法為：設置虛擬機類型；采集網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包信息和自旋鎖信息，并 發(fā)送給宿主機；宿主機根據(jù) Hypercall 調(diào)用號獲取信息處理函數(shù)，獲取 自旋鎖計數(shù)和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包計數(shù)，并根據(jù)自旋鎖計數(shù)單節(jié)點虛擬機同步 需求，根據(jù)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包計數(shù)判斷跨節(jié)點虛擬機同步請求；根據(jù)虛擬機 類型、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包計數(shù)、自旋鎖計數(shù)以及同步請求信號，確定 vCPU 隊列中下一次被調(diào)入運行的 vCPU

機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準問題，點云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結(jié)構(gòu)化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進性： 當前，國內(nèi)90%以上地形級實景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統(tǒng)具備高精度點云影像配準模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實現(xiàn)高質(zhì)量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點云分類、建筑物實例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構(gòu)造高質(zhì)量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運行，已階段性實現(xiàn)國產(chǎn)化。

醫(yī)學院、教學醫(yī)院里的臨床技能實訓中心用于整個中心信息化管理、人員管理、財產(chǎn)管理、教學活動管理、考核管理等。對整個中心數(shù)據(jù)進行采集、分析、處理等。

“基于物聯(lián)網(wǎng)及云計算技術(shù)的設備故障診斷及預測平臺”利用云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息通信技術(shù)，實現(xiàn)人與設備、人與人、設備與設備的實時互動，實現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的共享。軟件產(chǎn)品以服務的方式向用戶提供。減少企業(yè)的平臺搭建費用、數(shù)據(jù)安全維護成本、服務器投資和維護成本、專業(yè)技術(shù)人員投入成本、軟件升級維護成本等。所有云服務產(chǎn)品實現(xiàn)全移動化，支持IOS和Andriod系統(tǒng)的多個版本，并且與PC端數(shù)據(jù)實時同步。云平臺配置了冗余容災、異地備份以及通訊加密、防止暴力破解等技術(shù)解決方案。 技術(shù)優(yōu)勢： 1.我們在圍繞以大型建筑設備為主的智能運維平臺中處于領先階段目前該行業(yè)設備比較分散，信息化程度不高，我們從2014年開始研發(fā)該智能運維平臺，目前處于國內(nèi)領先階段。 2.智能運維平臺數(shù)據(jù)積累量巨大，為大數(shù)據(jù)分析提供基礎設備智能運維云平臺經(jīng)過近兩年的研發(fā)，于2016年年底上線至今已得到行業(yè)內(nèi)企業(yè)的認可。目前已接入上千臺設備，每月新增數(shù)據(jù)條數(shù)達幾十億條，該運維平臺將會是大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)、需求、市場的直接來源。 3.產(chǎn)學研合作推進平臺的技術(shù)發(fā)展 產(chǎn)學研合作將為該項目提供更多研究性成果，目前已申請發(fā)明型專利2項、實用新型專利6項，軟件著作權(quán)7項。 應用概況： 該平臺于2016年年底上線至今已得到行業(yè)內(nèi)企業(yè)的認可。目前已接入上千臺設備，每月新增數(shù)據(jù)條數(shù)達幾十億條。設備主要為建筑設備相關，如：大型中央空調(diào)主機、冷凍機、水泵等。接入設備主要分布于南京、上海、杭州、濟南、貴州等地。目前平臺接入企業(yè)50多家。