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本發(fā)明公開了一種融合蛋白 CMFO，其應(yīng)用于制備的結(jié)核病亞單位疫苗。所述結(jié)核病亞單位疫苗，含有融合蛋白 CMFO，其濃度為0.1mg/ml 至 1mg/ml。本發(fā)明通過選擇抗原基因和融合順序制造出融合蛋白 CMFO，配合相應(yīng)的疫苗佐劑 DMT 作為結(jié)核病亞單位疫苗，用于預(yù)防結(jié)核病潛伏感染的效果良好，安全性高。

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云之翼超融合一體機(jī)是自主研發(fā)的新一代超融合解決方案。基于云之翼自研的服務(wù)器虛擬化和存儲虛擬化技術(shù)，將計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)集成于X86服務(wù)器之中，并通過云管理平臺實(shí)現(xiàn)IT資源的可視化管理，為客戶提供硬件與軟件，產(chǎn)品與服務(wù)一體的云數(shù)據(jù)中心。  云之翼超融合一體機(jī)實(shí)現(xiàn)了資源模塊化的橫向彈性伸縮，形成統(tǒng)一的計(jì)算與存儲資源池，不僅可以減少數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)量，整合IT資源，達(dá)到提高資源利用率和降低整體擁有成本的目的；而且可以利用軟件定義數(shù)據(jù)中心技術(shù)，建立一個(gè)安全的、資源可按需調(diào)配的數(shù)據(jù)中心環(huán)境，為業(yè)務(wù)部門提供成本更低、服務(wù)水平更高的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，從而能夠針對業(yè)務(wù)部門的需求做出快速的響應(yīng)。 一、產(chǎn)品優(yōu)勢 降低成本 1、空間、電力和運(yùn)維成本都大幅降低，可有效節(jié)省40%-60%的綜合成本；2、支持存儲舊產(chǎn)品，可對現(xiàn)有的物理存儲進(jìn)行集中管理，進(jìn)行利舊建設(shè)； 數(shù)據(jù)更安全 1、數(shù)據(jù)多副本存儲，無需任何額外成本，即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙活；2、數(shù)據(jù)可靠系數(shù)高達(dá)99.99% ；3、數(shù)據(jù)可用性更高，最大支持10副本； 多平臺支持 1、支持Citrix、VMware、Hyper-V、KVM等多種虛擬平臺，實(shí)現(xiàn)不同的超融合組合方式；2、支持與Amazon S3等第三方平臺對接，實(shí)現(xiàn)混合云存儲模式； 降低門檻  1、軟硬件一體化整合，開箱即用；2、僅需x86服務(wù)器，無需購買獨(dú)立存儲, 簡化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?性能更卓越  1、I/O路徑全優(yōu)化，多種數(shù)據(jù)本地化優(yōu)化；2、對服務(wù)器及存儲虛擬化進(jìn)行深度優(yōu)化，存儲性能提升30%?50%； 按需建設(shè) 1、根據(jù)當(dāng)前需求最小化建設(shè)，支持橫向擴(kuò)展，避免硬件過度投資；2、支持動(dòng)態(tài)添加、積木式建設(shè)、線性高效擴(kuò)容，適應(yīng)不同時(shí)期業(yè)務(wù)，按需擴(kuò)展； 二、應(yīng)用場景 軟件定義數(shù)據(jù)中心 借助超融合架構(gòu)，以軟件定義的IT架構(gòu)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一融合的數(shù)據(jù)中心全虛擬化資源池建設(shè)。 開發(fā)與測試平臺 借助超融合架構(gòu)，智能調(diào)度計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，實(shí)現(xiàn)開發(fā)測試環(huán)境的快速搭建。 分支機(jī)構(gòu) 借助超融合架構(gòu)，為分支機(jī)構(gòu)提供一站式業(yè)務(wù)應(yīng)用交付，實(shí)現(xiàn)總部對分支機(jī)構(gòu)資源的統(tǒng)一管理。 桌面云建設(shè) 通過超融合構(gòu)建桌面云，不僅可以提供桌面云所需的性能、可用性、可擴(kuò)展性，同時(shí)還可以降低架構(gòu)的復(fù)雜性、管理難度，以及建設(shè)成本。 關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用 關(guān)鍵應(yīng)用對業(yè)務(wù)連續(xù)性和性能都要求非常高，將關(guān)鍵應(yīng)用部署在超融合上，可以提高系統(tǒng)的性能、可擴(kuò)展性、可管理性，同時(shí)降低成本。 應(yīng)用新建及擴(kuò)容 借助超融合架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源池化，提供應(yīng)用快速上線和資源按需擴(kuò)展的能力。

本發(fā)明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標(biāo)模型的自適應(yīng)成像方法,其步驟包括建立成像系統(tǒng)電子學(xué)參數(shù)與遙感圖像的定量數(shù)學(xué)關(guān)系；獲取遙感成像系統(tǒng)的位置和姿態(tài)參數(shù),并計(jì)算成像區(qū)域獲取成像區(qū)域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區(qū)域上空大氣和氣溶膠參數(shù),根據(jù)輻射傳輸方程計(jì)算該成像區(qū)域?qū)?yīng)的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進(jìn)行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統(tǒng)調(diào)節(jié)成像參數(shù)使其不超過成像系統(tǒng)最大輸出圖像值,然后驅(qū)動(dòng)成像設(shè)備獲取遙感影像。

一種基于 LiDAR 點(diǎn)云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點(diǎn)云并濾波處理；將濾波后的點(diǎn)云投影到核線立體像對上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網(wǎng)約束改造代價(jià)矩陣，進(jìn)行 SGM 密集匹配，并進(jìn)行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當(dāng)前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當(dāng)前層的 視差圖相應(yīng)確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當(dāng)前層；基于新的當(dāng)前層，同樣處理得到當(dāng)前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對的同名點(diǎn)，生 成密集匹配的點(diǎn)云。