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本系統結合深度學習等智能化算法機理，研究出一套云工作流智能管理與調度優化算法，面向復雜工業制造領域云工作流實現服務定制與靈活部署需求，達到云計算資源的集約利用和合理優化調度的目的，能夠使大規模跨集群云數據中心資源得到充分利用。在不同典型應用場景下，尤其是在用戶具有不同程度的偏好時，滿足用戶隱私安全保護和不同服務質量標準要求，大幅降低執行時間和耗費成本。

本發明提供了一種秘密共享云存儲方法，其包括：預處理階段、分發階段、重構階段、恢復與驗證階段。預處理階段由HC?A對電子醫療記錄進行預處理，預處理的結果將被直接用于分發階段；在分發階段，HC?A生成n個份額，分別分發給CP1，K，CPn；在重構階段，CPre從CP1，K，CPn處得到不少于t個份額，恢復出電子醫療記錄預處理之后的結果，并發送給HC?B；恢復與驗證階段HC?B恢復出電子醫療記錄并驗證其正確性。該方法在確保減小用戶計算耗費的同時，也能確保存儲電子醫療記錄的云服務提供商和恢復電子醫療記錄的云服務提供商均不能獲得該記錄。可應用于電子信息等領域，可產生客觀的效益。

本實用新型提供一種油畫表面三維點云掃描系統，包括二維激光位移傳感器(1)、精密程控三維平 移臺(2)、真空吸盤載物臺(3)、光電定位開關(4)、控制器(5)、計算機(6)和限位器(7);二維 激光位移傳感器(1)經控制器(5)連接計算機(6);精密程控三維平移臺(2)包括 X 軸平移臂和 Y 軸平移臺，真空吸盤載物臺(3)安裝在 Y 軸平移臺上;光電定位開關(4)經控制器(5)連接計算機 (6)，限位器(7)采用凹形限位條，固定在真空吸盤載物臺(3)下方。本實用新型實現簡單，成本較 低，同時確保使用獲得的點云精度，具有重要的市場價值。

規格參數 主板平臺 第六代智能英特爾® 酷睿™ i5處理器 CPU Intel® Core Processor i5-6360U     2核/4線程    2.0GHz 可睿頻到3.1GHz               內存 DDR4-2400（4G/8G/16G可選） 顯示設備 顯卡 Intel® HD Graphics 540（300-1000MHz） 視頻端口 HDMI *1, VGA *1 硬盤 1塊 2.5 英寸 SATA 128GB 數據中心級固態硬盤1 塊 2.5 英寸 SATA 2TB 企業級機械硬盤 COM口   4個 USB端口 USB 2.0×2，USB 3.0x4 無線局域網 內置4G模塊 電源 交流10-220V AC/50-60Hz   19V6.32A 尺寸 250mm*175mm*35mm 聲卡 Realtek HD ALC 269 以太網 RJ45*2千兆自適應網口  Spk，mic Spk*2,Mic*2前后雙音頻接口 功耗 TDP 65W 操作系統 Windows及liunx 重量 2KG（全套） 產品包裝清單 序列號 數量 物料名單 1 1 云終端  2 1 19V6.32A電源適配器 3 1 安全與保修指南 4 1 產品使用手冊 5 1 支架（套） 6 6 螺絲釘 單價(含稅    

區域版心理健康教育云平臺共劃分為中心管理端、學校端、教師端、學生家長端等多個用戶端口。平臺貫徹了“互聯網+心理”的核心理念，實現了包括區域內教委及各學校的心理資源、數據共享，采集了包含學校、個人、家庭的多層次心理健康數據。平臺以學生為主體，串聯起心理咨詢師、教師、家長等不同角色覆蓋整個教育系統，同步關注了學生、教師和家長的心理需求。借助平臺教委心理健康主管部門可動態檢測全區心理健康狀態，為未來制定心理教育決策提供有效數據支持。 核心功能： （1）全方位云測評： 提供心理健康、個性人格、智力、情緒等超過百種專業心理測評量表。 迅速了解和監測區域內全體師生的心理健康狀況。 （2）大數據云分析： 通過測評結果，自動篩查生成預警名單，心理咨詢師直接開展后續危機干預及跟蹤工作。 生成全區大數據分析報告，滿足教育部門動態掌握區域內學生心理健康水平和結構需求。 （3）系統化云檔案： 自入學起建立學生心理檔案，全面記錄學生基本信息、測評結果、咨詢記錄等信息。 支持家校聯動，家長可通過網絡查看學生心理檔案以及心理動態； （4）零距離云咨詢： 平臺支持網絡在線咨詢及預約咨詢，不再局限于傳統咨詢場地限制。 拿起手機、平板電腦即可隨時隨地和心理咨詢師零距離溝通。 （5）心理資源云共享： 專業心理知識、科普、案例等數字資源分享。 心理數字教材、配套教學資源、心理優課等教學資源共享。 （6）多功能心理云服務： 區域心理教育工作宣傳平臺，發布分享區域內公告、新聞及相關文件。 平臺支持科研調查問卷統計，便于開展課題研究與專題研討。

云幻教育科技股份有限公司是一家集3D資源開發、云平臺建設、3D系統集成為一體的國家高新教育服務企業。云幻科教專注于3D教研、管理、資源、實訓及增值服務等全方位產品和服務，為學校提供專業的3D教育綜合解決方案。公司與教育部教育裝備研究與發展中心、中國教育科學研究院、中央電教館等研究機構密切合作，并與教育部教育裝備研究與發展中心聯合成立“3D教育研究中心”。 云幻科教匯聚了來自教育界、教育信息化、互聯網及IT等行業精英，秉承學思結合，知行統一的教育理念，以培養具有創新精神和創造力的綜合型人才為己任，以提高我國教育水平與國際接軌為目標，用3D技術與教育的創新融合的實踐方法，提供專業的3D教育解決方案，助力我國教學模式創新改革、現代化教育理念實踐、創新型特色教育開展和教育信息化建設。 企業使命：讓科技服務教育，用科技促進教育，研發新穎、實用、全面的3D教學資源，提供專業化、系統化、多樣化的3D教育解決方案，通過3D教學服務提升國內教育品質，培養現代化公民。 企業宗旨：引領3D教育發展，成為中國教育行業標桿

以當今主流放療和影像設備為仿真對象，以 3D 場景仿真醫院放療和影像科室的工作實景及流程，將放療和醫學影像專業與信息化技術有機融合，將教學能動性發揮到最大。系統包括學習模式和考核模式，操作者可以通過鼠標的點擊操作，在三維模擬的醫院檢查環境下進行360°漫游，在整體上對相關檢查設備有所認識，每種設備檢查技術涵蓋實訓步驟不少于30步，包含設備開機檢查、開機、準備、登記、患者準備、去除異物、擺位、調整設備位置、設置參數、后處理、打印等全過程仿真操作及各仿真過程中知識點學習及考核，軟件為B/S架構，不限節點。

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。