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銀河麒麟高性能計(jì)算系統(tǒng)是在“銀河”/“天河”系列超級(jí)計(jì)算機(jī)研究成果的基礎(chǔ)上開發(fā)的適合中小規(guī)模應(yīng)用需求的高性能計(jì)算系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了自主研發(fā)的銀河麒麟操作系統(tǒng)和銀河麒麟高性能計(jì)算（HPC）套件，支持InfiniBand、萬兆高速計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，支持國內(nèi)外主流的高性能服務(wù)器、刀片服務(wù)器、海量存儲(chǔ)、高速網(wǎng)絡(luò)交換等硬件設(shè)備，提供資源管理、HPC集群管理、并行編譯、并行計(jì)算等功能，主要面向密碼算法、衛(wèi)星遙感、氣象預(yù)報(bào)、生物醫(yī)藥、資源勘測、圖像處理等領(lǐng)域，滿足科學(xué)計(jì)算和海量數(shù)據(jù)處理。 產(chǎn)品特點(diǎn) 安全性 基于國內(nèi)高安全等級(jí)的銀河麒麟國產(chǎn)操作系統(tǒng)，整體達(dá)到結(jié)構(gòu)化保護(hù)級(jí)安全級(jí)別，同時(shí)支持國產(chǎn)飛騰CPU。 易用性 提供基于WEB的圖形管理接口，便于管理員進(jìn)行資源管理、作業(yè)提交、監(jiān)控管理、集群部署等操作。 自主安全 銀河麒麟HPC套件包括并行編譯、集群管理軟件，具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)及良好的安全創(chuàng)新性。 高速互聯(lián) 采用高帶寬的并行多路串行傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高密度、高可靠的互連子系統(tǒng)。 擴(kuò)展性 全系統(tǒng)采用模塊設(shè)計(jì)，各模塊可以根據(jù)不同計(jì)算需求進(jìn)行靈活擴(kuò)展。

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北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院梁賽教授課題組研究成果在國際刊物Nature Communications以研究論文（Research Article）形式在線發(fā)表。該研究分析了中國儲(chǔ)蓄率變化對(duì)全球CO2排放的影響，研究表明中國儲(chǔ)蓄率下降所導(dǎo)致的最終需求結(jié)構(gòu)變化會(huì)減少全球CO2排放。 近年來，中國經(jīng)濟(jì)增長模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入高質(zhì)量發(fā)展，投資驅(qū)動(dòng)型的經(jīng)濟(jì)增長模式正在發(fā)生變化。由于資本收益率下降、居民消費(fèi)習(xí)慣的變化、以及政府主導(dǎo)的投資增速下降等原因，中國的儲(chǔ)蓄率有所下降，導(dǎo)致最終需求中投資品的比例下降、消費(fèi)品的比例上升。由于中國是世界上最大的CO2排放國，同時(shí)也是世界第二大經(jīng)濟(jì)體，中國儲(chǔ)蓄率變化所導(dǎo)致的最終需求結(jié)構(gòu)變化最終會(huì)引致全球CO2排放總量和結(jié)構(gòu)的變化。研究這一問題有助于更加清晰地理解中國的CO2排放達(dá)峰路徑和制定更為精準(zhǔn)的減排政策。 基于歷史數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分解分析結(jié)果顯示，從2007年到2012年，中國儲(chǔ)蓄率的變化解釋了1.89億噸全球生產(chǎn)活動(dòng)CO2排放。基于中國儲(chǔ)蓄率會(huì)持續(xù)下降的預(yù)測，進(jìn)一步的情景分析顯示，若中國的儲(chǔ)蓄率下降15個(gè)百分點(diǎn)，全球CO2排放會(huì)減少1.86億噸，占全球生產(chǎn)活動(dòng)CO2排放的0.7%。中國儲(chǔ)蓄率降低會(huì)對(duì)全球各國的CO2排放產(chǎn)生不同影響。主要位于中國資本品生產(chǎn)供應(yīng)鏈上的國家的CO2排放將有所減少，例如美國、日本、韓國等國家。而主要位于中國消費(fèi)品生產(chǎn)供應(yīng)鏈上的國家的CO2排放則會(huì)有所增加，例如巴西等國家。此外，在中國極限綠色消費(fèi)的情景下，因儲(chǔ)蓄率變化所導(dǎo)致的全球生產(chǎn)活動(dòng)CO2排放可進(jìn)一步降低14%。 中國各區(qū)域儲(chǔ)蓄率下降的效果也有所差異，主要是由于各區(qū)域不同的資本形成結(jié)構(gòu)、最終消費(fèi)結(jié)構(gòu)、以及各部門的累計(jì)CO2排放強(qiáng)度（含直接和間接CO2排放強(qiáng)度）。例如，山東省儲(chǔ)蓄率下降導(dǎo)致全球CO2排放減少的量最大，主要由于山東省在資本形成中占比比較高的部門（如建筑和機(jī)械制造）的累計(jì)CO2排放強(qiáng)度高于其在最終消費(fèi)中占比比較高的部門（如其他服務(wù)業(yè)和食品制造業(yè)）。與之相反，內(nèi)蒙古自治區(qū)儲(chǔ)蓄率下降會(huì)導(dǎo)致全球CO2排放的增加，尤其表現(xiàn)在內(nèi)蒙古電力行業(yè)累計(jì)CO2排放強(qiáng)度較高、且電力行業(yè)在最終消費(fèi)中占比較高。 這項(xiàng)研究認(rèn)為，中國的增長方式轉(zhuǎn)變通過降低儲(chǔ)蓄率的方式對(duì)全球CO2減排做出積極貢獻(xiàn)。同時(shí)，在消費(fèi)率上升的大背景下，為早日實(shí)現(xiàn)CO2排放達(dá)峰目標(biāo)，中國應(yīng)進(jìn)一步促進(jìn)綠色消費(fèi)和消費(fèi)品全產(chǎn)業(yè)鏈的節(jié)能減排。

北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院梁賽教授課題組研究成果在國際刊物Nature Communications以研究論文（Research Article）形式在線發(fā)表。該研究分析了中國儲(chǔ)蓄率變化對(duì)全球CO2排放的影響，研究表明中國儲(chǔ)蓄率下降所導(dǎo)致的最終需求結(jié)構(gòu)變化會(huì)減少全球CO2排放。 近年來，中國經(jīng)濟(jì)增長模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入高質(zhì)量發(fā)展，投資驅(qū)動(dòng)型的經(jīng)濟(jì)增長模式正在發(fā)生變化。由于資本收益率下降、居民消費(fèi)習(xí)慣的變化、以及政府主導(dǎo)的投資增速下降等原因，中國的儲(chǔ)蓄率有所下降，導(dǎo)致最終需求中投資品的比例下降、消費(fèi)品的比例上升。由于中國是世界上最大的CO2排放國，同時(shí)也是世界第二大經(jīng)濟(jì)體，中國儲(chǔ)蓄率變化所導(dǎo)致的最終需求結(jié)構(gòu)變化最終會(huì)引致全球CO2排放總量和結(jié)構(gòu)的變化。研究這一問題有助于更加清晰地理解中國的CO2排放達(dá)峰路徑和制定更為精準(zhǔn)的減排政策。 基于歷史數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分解分析結(jié)果顯示，從2007年到2012年，中國儲(chǔ)蓄率的變化解釋了1.89億噸全球生產(chǎn)活動(dòng)CO2排放。基于中國儲(chǔ)蓄率會(huì)持續(xù)下降的預(yù)測，進(jìn)一步的情景分析顯示，若中國的儲(chǔ)蓄率下降15個(gè)百分點(diǎn)，全球CO2排放會(huì)減少1.86億噸，占全球生產(chǎn)活動(dòng)CO2排放的0.7%。中國儲(chǔ)蓄率降低會(huì)對(duì)全球各國的CO2排放產(chǎn)生不同影響。主要位于中國資本品生產(chǎn)供應(yīng)鏈上的國家的CO2排放將有所減少，例如美國、日本、韓國等國家。而主要位于中國消費(fèi)品生產(chǎn)供應(yīng)鏈上的國家的CO2排放則會(huì)有所增加，例如巴西等國家。此外，在中國極限綠色消費(fèi)的情景下，因儲(chǔ)蓄率變化所導(dǎo)致的全球生產(chǎn)活動(dòng)CO2排放可進(jìn)一步降低14%。 中國各區(qū)域儲(chǔ)蓄率下降的效果也有所差異，主要是由于各區(qū)域不同的資本形成結(jié)構(gòu)、最終消費(fèi)結(jié)構(gòu)、以及各部門的累計(jì)CO2排放強(qiáng)度（含直接和間接CO2排放強(qiáng)度）。例如，山東省儲(chǔ)蓄率下降導(dǎo)致全球CO2排放減少的量最大，主要由于山東省在資本形成中占比比較高的部門（如建筑和機(jī)械制造）的累計(jì)CO2排放強(qiáng)度高于其在最終消費(fèi)中占比比較高的部門（如其他服務(wù)業(yè)和食品制造業(yè)）。與之相反，內(nèi)蒙古自治區(qū)儲(chǔ)蓄率下降會(huì)導(dǎo)致全球CO2排放的增加，尤其表現(xiàn)在內(nèi)蒙古電力行業(yè)累計(jì)CO2排放強(qiáng)度較高、且電力行業(yè)在最終消費(fèi)中占比較高。 這項(xiàng)研究認(rèn)為，中國的增長方式轉(zhuǎn)變通過降低儲(chǔ)蓄率的方式對(duì)全球CO2減排做出積極貢獻(xiàn)。同時(shí)，在消費(fèi)率上升的大背景下，為早日實(shí)現(xiàn)CO2排放達(dá)峰目標(biāo)，中國應(yīng)進(jìn)一步促進(jìn)綠色消費(fèi)和消費(fèi)品全產(chǎn)業(yè)鏈的節(jié)能減排。

本發(fā)明公開一種多路徑高壓擺率環(huán)路運(yùn)放電路的實(shí)現(xiàn)方法，包括三極級(jí)聯(lián)反向器；添加一輔助路徑，在環(huán)路運(yùn)放抽取的過程中，輔助路徑工作，增加壓擺率；在小信號(hào)建立過程中，輔助路徑停止工作，避免產(chǎn)生大的過沖。本發(fā)明還公開一種多路徑高壓擺率環(huán)路運(yùn)放電路，包括三級(jí)級(jí)聯(lián)反向器；還包括一個(gè)帶偏置的反向器，所述帶偏置的反向器與三級(jí)級(jí)聯(lián)反向器連接。此種技術(shù)方案通過添加輔助路徑，提高環(huán)路運(yùn)放的壓擺率，同時(shí)不影響環(huán)路運(yùn)放的穩(wěn)定性。

一種基于多源遙感數(shù)據(jù)的城市不透水層信息提取方法，包括根據(jù)夜間燈光亮度影像，計(jì)算歸一化燈光亮度并基于閾值分割方法對(duì)城市地表進(jìn)行區(qū)域類型分割；利用燈光亮度、陸地表面溫度與歸一化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)，構(gòu)建增強(qiáng)型歸一化不透水層指數(shù)；通過建立每一種類型分割區(qū)域的增強(qiáng)型歸一化不透水層指數(shù)MNDISI與不透水層率之間的線性定量關(guān)系，進(jìn)行不透水層的提取工作。本發(fā)明較好地結(jié)合了多源遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，有效抑制了光譜混淆對(duì)于不透水層率估算結(jié)果的不利影響，為城市土地利用和環(huán)境變化監(jiān)測提供了一種新的途徑。

本發(fā)明公開了一種基于實(shí)測雷擊數(shù)據(jù)的輸電線路擊桿率獲取方 法，該方法以實(shí)測輸電線路本體雷擊數(shù)據(jù)，包含雷擊避雷線次數(shù)、雷 擊桿塔次數(shù)及雷擊導(dǎo)線次數(shù)，分析線路桿塔相對(duì)整個(gè)檔距的引雷性能， 綜合計(jì)算線路桿塔擊桿率。主要步驟如下：首先根據(jù)輸電線路經(jīng)過的 地形劃分桿塔區(qū)間，然后在輸電線路各相導(dǎo)線上分布安裝行波監(jiān)測裝 置，監(jiān)測各相導(dǎo)線上的高頻電流數(shù)據(jù)，建立波形辨識(shí)判據(jù)，獲取某一 區(qū)間一段時(shí)間內(nèi)線路雷擊數(shù)據(jù)，包括線路雷擊避雷線次數(shù) n1、雷擊桿 塔數(shù)據(jù) n2 及雷擊導(dǎo)線次數(shù) n3，獲得該區(qū)間內(nèi)線路等效擊桿率。本發(fā)

本發(fā)明公開了一種空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測速矢量估計(jì)方法。所述空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測速矢量估計(jì)方法，首先對(duì)第 n 時(shí)刻和第 n+1 時(shí)刻的圖像進(jìn)行降噪處理，然后根據(jù)第 n 時(shí)刻的查詢窗口參數(shù)更新第 n+1 時(shí)刻的查詢窗口參數(shù),最后根據(jù)第 n+1 時(shí)刻的查詢窗口參數(shù)，對(duì)第 n 時(shí)刻和第 n+1 時(shí)刻圖像進(jìn)行 PIV 流場矢量估計(jì)，得到全場速度矢量，其中查詢窗口參數(shù)由人工指定。本發(fā)明提供的空間分辨率自適應(yīng)調(diào)整的粒子圖像測量方法突破了傳統(tǒng)的粒子圖像測速方法單向計(jì)算的計(jì)算模式，能自動(dòng)適應(yīng)流暢

本發(fā)明公開一種磁納米粒子濃度成像方法，其主要?jiǎng)?chuàng)新在于采用交流磁化率的虛部來進(jìn)行濃度成像，有效提高磁納米粒子成像的空間分辨率。對(duì)磁納米粒子施加交流磁場和直流梯度磁場，檢測出一次諧波幅值和相位。利用幅值差和相位差或直接利用磁化強(qiáng)度變化量計(jì)算出磁納米粒子交流磁化率的實(shí)部和虛部。通過控制直流梯度磁場的零磁場點(diǎn)位置，求解出不同空間位置的磁納米粒子交流磁化率的實(shí)部和虛部，進(jìn)而利用交流磁化率的虛部實(shí)現(xiàn)磁納米濃度成像。從仿真數(shù)