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本發(fā)明公開(kāi)了一種異構(gòu)存儲(chǔ)介質(zhì)下嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)的管理方法，具體為：將數(shù)據(jù)文件分為小數(shù)據(jù)塊和大數(shù)據(jù)塊，將大數(shù)據(jù)塊和優(yōu)先級(jí)低的小數(shù)據(jù)塊存入外存，將優(yōu)先級(jí)高的小數(shù)據(jù)塊存入內(nèi)存；嵌入式處理器查詢到待訪問(wèn)數(shù)據(jù)的索引塊，若該數(shù)據(jù)塊存在于內(nèi)存，則直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)，若該數(shù)據(jù)塊存在于外存，則訪問(wèn)外存中的數(shù)據(jù)；在系統(tǒng)空閑期，數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)訪問(wèn)情況將部分?jǐn)?shù)據(jù)塊降級(jí)釋放到外存，加載部分急需的數(shù)據(jù)塊到內(nèi)存，以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度。本發(fā)明綜合兩種存儲(chǔ)介質(zhì)的優(yōu)

本成果面向國(guó)家亟需的復(fù)雜系統(tǒng)集成和功率管理等應(yīng)用，采用多層次設(shè)計(jì)的指導(dǎo)思想，研究并突破了系統(tǒng)芯片多層次低功耗關(guān)鍵設(shè)計(jì)技術(shù)，提出了復(fù)雜片上網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建模、低功耗路由及互連、超低功耗模擬電路 IP 設(shè)計(jì)技術(shù)和高效率集成化功率轉(zhuǎn)換和功率管理技術(shù)。提出的系統(tǒng)芯片低功耗多層次設(shè)計(jì)技術(shù)廣泛適用于系統(tǒng)集成芯片、數(shù)模混合集成以及功率管理和功率轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，顯著降低了數(shù)字信號(hào)處理器、多模多頻移動(dòng)基帶等芯片的功耗水平，使單片功耗由瓦級(jí)降低到毫瓦級(jí)，具有廣泛的適應(yīng)性和兼容性。 NOC 模擬器軟件支持二維和三維的 Mesh、Torus、Clustered Mesh、Clustered Torus 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類型，交換機(jī)制為 Wormhole，路由算法為 XY 路由算法，通信模式支持 uniform 和 hotspot 模式，數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度可調(diào)，片上通信量可配置，最終能評(píng)估片上網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)芯片的跳轉(zhuǎn)延遲等各種延遲時(shí)間參數(shù)、仲裁能耗等各種能耗參數(shù)、實(shí)際包產(chǎn)生率、產(chǎn)生成功率、數(shù)據(jù)包分布等性能和功耗參數(shù)。 圖1 NoC仿真軟件 圖2 綠色節(jié)能AC/DC功率轉(zhuǎn)換器芯片

本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機(jī) 終端和智能柜體終端，上位機(jī)終端中安裝有實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機(jī)終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機(jī)相連并進(jìn)行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個(gè)小柜體并成陣列式分布；所述上位機(jī)終端與智 能控制終端通過(guò) TCP/IP 協(xié)議相連，相互認(rèn)證

一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽(yáng)天頂角、高度角以及太陽(yáng)光譜中夫瑯和費(fèi)線對(duì)于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹(shù)生理信息定量檢測(cè)方法。其中，茶樹(shù)氮肥吸收利用檢測(cè)方法處于國(guó)際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測(cè)量系統(tǒng)及裝備，開(kāi)發(fā)了茶園實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對(duì)于光譜測(cè)量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測(cè)新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無(wú)損快速檢測(cè)裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時(shí)品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過(guò)程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。

本發(fā)明公開(kāi)了一種云平臺(tái)下可擴(kuò)展的分布式協(xié)調(diào)服務(wù)管理方法， 包括：以中間節(jié)點(diǎn)交叉樹(shù)林的組織方式對(duì)分布式集群的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行 初始化，所有成員節(jié)點(diǎn)根據(jù)來(lái)自中心管理節(jié)點(diǎn)的全局網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)查 詢出本節(jié)點(diǎn)的父子成員節(jié)點(diǎn)信息，所有父子成員節(jié)點(diǎn)之間以心跳機(jī)制 進(jìn)行信息同步和通信，成員節(jié)點(diǎn)判斷是否從其它成員節(jié)點(diǎn)接收到成員 狀態(tài)變更信息，如果接收到則進(jìn)一步判斷該成員狀態(tài)變更信息指示成 員減少還是增加，如果是減少則成員節(jié)點(diǎn)如果收到成員減少

西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院主動(dòng)脈內(nèi)球囊反搏泵采購(gòu)招標(biāo)項(xiàng)目的潛在投標(biāo)人應(yīng)在西安市南二環(huán)西段58號(hào)成長(zhǎng)大廈10層標(biāo)書(shū)發(fā)售處獲取招標(biāo)文件，并于2022年06月22日15點(diǎn)00分（北京時(shí)間）前遞交投標(biāo)文件。

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