### 中科曙光培训资料-Mellanox InfiniBand 交换机关键知识点解析 #### 一、Mellanox InfiniBand 技术发展历程与特点 ##### 发展历程 Mellanox Technologies 在 InfiniBand 技术的发展历程中扮演了重要角色。自 2008 年起，Mellanox 就不断推出创新产品和技术，引领着 InfiniBand 技术的发展趋势。从 2008 年的 QDR (Quad Data Rate) 技术到 2010 年的 FDR (Fabric Data Rate)，再到 2014-2015 年的 EDR (Enhanced Data Rate)，Mellanox 始终保持着技术领先优势。 - **2008年：**QDR InfiniBand 开始应用，实现了长距离解决方案。 - **2009年：**Mellanox 推出了 Connect-IB 技术，支持 100Gb/s HCA (Host Channel Adapter) 动态连接传输。 - **2010年：**FDR InfiniBand 实现端到端连接，并且开始进行 InfiniBand 与 Ethernet 的桥接工作。 - **2014-2015年：**EDR InfiniBand 预期推出，Mellanox 成功研发出世界上首款 EDR 100Gb/s 交换机。 ##### 技术特点 Mellanox 的 InfiniBand 技术具有以下显著特点： - **高带宽**：支持高达 100Gb/s 的数据传输速率。 - **低延迟**：提供极低的延迟时间，如 90ns 的交换延迟。 - **服务质量（QoS）**：确保数据传输的质量和优先级管理。 - **简化管理**：通过集中式管理减少运维复杂度。 - **CPU 卸载**：通过硬件卸载减轻 CPU 负担，提高计算效率。 - **可扩展性与灵活性**：支持不同规模的网络架构。 #### 二、Mellanox InfiniBand 交换机产品组合 Mellanox 提供了丰富的 InfiniBand 交换机产品组合，满足不同场景下的需求： - **模块化交换机**：包括 648 端口、324 端口、216 端口和 108 端口等不同规格，适用于大规模数据中心。 - **边缘交换机**：36 端口外部管理型和内部管理型，以及 18 端口管理型，适合边缘计算或小型网络环境。 - **管理型交换机**：18 端口外部管理型、12 端口管理型和 8-12 端口外部管理型，提供灵活的管理选项。 - **长距离交换机**：支持长距离连接的需求，满足数据中心间的数据传输。 #### 三、InfiniBand 解决方案在高性能计算中的应用 Mellanox 的 InfiniBand 技术被广泛应用于高性能计算（HPC）领域。例如，“Summit” 和 “Sierra” 系统采用了 Mellanox 的 InfiniBand 解决方案，成为当时世界上最强大的超级计算机之一。这些系统不仅证明了 InfiniBand 技术的高度可扩展性，也为向 Exascale 计算迈进铺平了道路。 - **Lenovo HPC 创新中心**：“LENOX” EDR InfiniBand 系统部署于该中心，支持高性能计算任务。 - **上海超算中心**：Magic Cube II 超级计算机采用 Mellanox 的 InfiniBand 技术，提升了整体性能。 #### 四、InfiniBand 技术对数据中心的影响 Mellanox 的 InfiniBand 技术不仅限于高性能计算领域，在数据中心中也有广泛应用。其全面的产品组合覆盖了从 10Gb/s 到 100Gb/s 的速度范围，能够满足不同应用场景的需求，如 X86、ARM 和 Power 架构的计算与存储平台。 - **数据中心内部**：InfiniBand 提供高速、低延迟的内部网络连接。 - **城域网和广域网**：InfiniBand 技术可以跨越城域网和广域网，实现数据中心间的高效数据传输。 Mellanox 的 InfiniBand 交换机及其相关技术为数据中心提供了高性能、低延迟和高度可扩展性的网络解决方案，是当前和未来数据中心不可或缺的关键技术之一。

【用友NCC系统安装与搭建】涉及到的关键知识点主要包括以下几个方面： 1. **数据库安装**： - **Oracle数据库**：用友NCC系统依赖于Oracle数据库进行数据存储。在数据库服务器上，需要先安装Oracle数据库。对于Windows操作系统，可以通过"开始"菜单，输入cmd进入命令行，使用sqlplus来验证安装并创建数据库对象。例如，创建两个表空间和一个具有特定权限的用户，如`NCC_10`，分配默认表空间`nnc_data01`和临时表空间`temp`，并授予DBA和连接权限。 2. **NCC环境配置**： - **解压安装**：解压缩NC Cloud的安装盘，获取ufjdk和yonyou_nc两个文件夹。在根目录下找到`setup`批处理文件，按照提示进行语言选择，同意安装协议，指定安装路径，然后开始安装。 - **配置应用服务器**：安装完成后，选择“继续选择应用服务器”，然后运行配置工具。在命令行中，使用已创建的用户授权`NCC10`作为数据源。 - **服务器类型设置**：配置时需选择服务器类型为【UAP SERVER】。 - **数据源配置**：在配置工具中，添加数据源`NCC10`，指定Oracle11G作为数据库类型，填写相关参数如数据源名称、数据库地址、用户名、密码、OID标识、失效链接检查周期和缓存数。测试连接性，确保连通性无误后保存配置。 - **初始化数据源**：包括文件配置数据源和安全日志数据源的读取、测试和初始化，确保所有数据源都能正常工作。 - **文件服务器配置**：配置文件服务器的IP地址、端口、存储路径，选择元数据仓库并保存设置。 - **License管理**：生成硬件锁请求文件hardkey.req，申请授权后将响应文件`license.resp`放在指定目录并导入，确保系统授权有效。 3. **新建系统（账套）**： - **账套创建**：在NCC系统中，新建账套是组织业务数据的关键步骤。这通常涉及定义账套的基本信息，如公司名称、会计期间、货币类型、税率等。创建账套后，可以进行科目设置、初始化数据录入以及权限分配，使得系统能够根据企业的实际运营情况进行操作。 4. **系统启动**： - **中间件启动**：系统配置初始化完成后，需要启动中间件。在NCC的HOME目录下运行`startup.bat`批处理文件，当显示"Server startup in XXms"时，表明服务器已经成功启动，系统可以开始使用。 以上步骤详尽地描述了用友NCC系统的安装、配置以及账套创建的过程，这对于企业部署和管理企业管理系统至关重要。在实际操作中，应遵循这些步骤，同时注意系统的兼容性、安全性以及数据的备份，确保系统的稳定运行。

随着科技的飞速进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）正逐步渗透到各个行业，其中包括护理领域。在当前社会背景下，护理工作面临诸多挑战，如人口老龄化、疾病谱的转变以及医疗资源的紧张，这些都使得护理人员承受着巨大的压力。为了应对这些挑战，科研人员积极探索如何利用人工智能技术提升护理工作的效率与质量。 在应用现状方面，人工智能在护理领域的应用主要体现在三个方面：护士职业替代、患者护理以及健康管理。自动化护理和智能护理助手是护士职业替代的主要形式。自动化护理系统能通过传感器和监测设备自动收集并处理患者的生命体征数据，减轻护士的工作负担。智能护理助手则结合自然语言处理技术，帮助护士进行病情分析、药物管理，提升护理的精确度和及时性。 对于患者护理，人工智能可以通过机器学习算法对患者进行细分，制定个性化的护理方案。同时，智能传感器能实时监控患者的状态，预警潜在的健康风险，确保及时响应。此外，聊天机器人也能辅助进行心理疏导，改善患者的情绪，促进康复。 在健康管理领域，人工智能技术通过实时监测健康数据，实现早期预警，预防疾病的发生。通过深度学习和大数据分析，AI可以提供定制化的健康建议，优化患者的生活方式，以提升整体生活质量。 在研究方法上，人工智能在护理领域的应用涉及数据收集、处理和评估。数据收集阶段，需要从多源获取护理相关的各类数据，包括临床、生理、行为等，然后进行预处理，如数据清洗和标注。接着，采用机器学习和深度学习算法对数据进行建模分析，提取关键信息，如疾病预测模型、护理决策支持系统等。通过严谨的评估和优化，确保模型的准确性和实用性。 目前，应用于护理领域的算法种类多样，包括决策树、支持向量机、神经网络等，它们在数据分类、预测和聚类等方面发挥重要作用。数据挖掘技术则用于从海量数据中挖掘潜在规律，为护理实践提供更深入的见解。例如，通过挖掘患者的病历数据，可以揭示影响病情演变的关键因素，指导护理策略的制定。 未来展望方面，人工智能在护理领域的应用将更加广泛和深入。随着技术的不断发展，人工智能将在提升护理质量和效率的同时，也为护理人员提供更多的决策支持，进一步优化医疗资源分配，改善患者体验，推动护理学科的进步。同时，伦理、隐私保护以及人机协作等问题也将成为未来研究的重要议题。

护理大数据研究热点和趋势分析 护理大数据是指在与护理相关的领域中产生的大量数据，包括但不限于病人记录、医疗保健提供者的行动、医疗设备产生的数据等。这些数据的研究和分析对于提高医疗保健质量和效率、降低医疗成本具有重要意义。本次演示将介绍护理大数据研究的热点和趋势，并进行分析。 研究热点： 1. 研究方法：护理大数据的研究方法主要包括数据挖掘、机器学习和人工智能等技术。这些方法可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，以支持更好的决策和医疗保健服务。 2. 应用场景：护理大数据的应用场景非常广泛，包括但不限于：预测疾病发病率、确定治疗方案、评估医疗保健服务的质量和效率、发现新的疾病治疗方法等。 3. 数据挖掘技术：数据挖掘技术是护理大数据研究的关键技术之一。这些技术可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等。 趋势分析： 1. 市场趋势：随着大数据技术的发展，护理大数据的市场也在不断扩大。越来越多的公司和机构开始意识到护理大数据的价值，并投入到相关研究和应用中。 2. 技术趋势：护理大数据的技术趋势主要体现在以下几个方面：一是数据采集技术的不断发展，如物联网、可穿戴设备等技术的应用，可以更加方便地收集各种类型的数据；二是数据处理和分析技术的不断进步，如人工智能、机器学习等技术的应用，可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息；三是数据安全和隐私保护技术的不断提高，如加密技术、数据脱敏技术等，可以保护患者的隐私和数据安全。 3. 需求趋势：随着社会老龄化和慢性病的不断增加，社会对护理大数据的需求也越来越高。同时，随着医疗技术的不断进步和社会对医疗保健服务质量的不断追求，护理大数据的应用前景也越来越广阔。 挑战与机遇： 1. 挑战：护理大数据的研究和应用也面临着一些挑战。数据质量是一个重要的问题。由于数据来源广泛、收集方式多样，数据的质量往往难以保证。这需要投入大量的人力物力进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。数据共享也是一个亟待解决的问题。由于涉及患者的隐私和商业利益，数据的共享和交换往往受到限制。 护理大数据的研究和应用具有重要的社会价值和应用前景，但同时也存在一些挑战和限制。因此，我们需要加强对护理大数据的研究和应用，提高数据的质量和可靠性，保护患者的隐私和数据安全，并推动护理大数据在医疗保健领域的应用。

GAMMA软件的InSAR处理流程 GAMMA软件是由Swiss corporation（Aktiengesellschaft - AG）创立的，创始人是Dr. Charles Werner和Dr. Urs Wegmuller。GAMMA软件支持Unix、Linux和Windows操作系统，提供了多种软件包，包括MSP、ISP、DIFF&GEO、LAT、IPTA和DISP等。GAMMA软件主要处理SAR（Synthetic Aperture Radar）数据，来自于ENVISAT、ERS1/2、Radarsat等卫星。 InSAR处理流程是GAMMA软件的一种重要应用，主要用于干涉测量和差分干涉测量。整个处理流程可以分为九个步骤： 1. 多视处理及显示：使用multi_look命令对SAR数据进行多视处理，并生成多视图像。 2. SLC影像偏移量估计：使用create_offset命令创建偏移量文件，并对偏移量进行初始估计。然后，使用init_offset命令对偏移量进行精确估计。 3. 干涉纹图的生成：使用interf_SLC命令生成干涉纹图。 4. 基线估算：使用base_init命令计算初始基线。 5. 平地效应的去除：使用ph_slope_base命令去除平地效应。 6. 自适应滤波：使用adf命令对干涉纹图进行自适应滤波。 7. 相位解缠：使用UNWRAP_PAR命令或mcf命令对相位进行解缠。 8. 基线的精密估算：使用gcp_ras命令从地图中提取控制点数据，并使用base_ls命令对基线进行精密估算。 9. 将解缠相位转换为高程并生成一个地距文件：使用hgt_map命令将解缠相位转换为高程，并生成一个地距文件。 GAMMA软件的InSAR处理流程可以用于地表形变监测、地质灾害监测和环境监测等领域。

光伏发电作为新兴的前沿科技已经逐步技术成熟。现在将光伏发电系统与屋顶集合到一起。建设家用屋顶分布式系统，实现发电自用，余量上网方式，已经成为大势所趋。

光伏发电是一种利用半导体材料的光生伏特效应，将太阳能直接转化为电能的技术。这一过程涉及到太阳电池板（组件）、控制器和逆变器等关键组成部分。太阳电池板由多个电子元器件串联并封装保护，形成大面积组件，通过功率控制器形成完整的光伏发电装置。 光伏发电的工作原理基于半导体的光电效应。当太阳光照射在P-N结（由P型和N型半导体材料结合的区域）上时，光子的能量被电子吸收，使得电子克服内部引力逸出，形成光电子，导致P极区和N极区之间产生电势差，进而形成电流。这个过程既包括光能转化为电子动能，也包括电子在电场作用下形成电流，最终产生电能。 相比传统的火力发电，光伏发电有诸多优点：建设周期短，环保无污染，不受地理位置限制，可与建筑结合等。然而，它也存在一些不足，如能量密度低，需要大面积收集，发电成本相对较高，且光伏板制造过程可能对环境造成一定影响。此外，光伏电池的转化率受到材料性能限制，尽管有不同类型的电池，如单晶硅、多晶硅和薄膜电池，但目前普遍转化率在15%-23%之间，且存在效率衰减问题。 光伏发电系统主要分为独立光伏发电、并网光伏发电和分布式光伏发电。独立光伏发电不依赖电网，包括太阳能电池组件、控制器和蓄电池；并网光伏发电则直接将电力并入公共电网，有时需要配备蓄电池；分布式光伏发电是小型系统，适用于满足特定用户需求，通常在用户现场附近安装。 光伏发电系统的结构包括电池方阵、跟踪系统（确保最佳光照角度）、控制器（保护蓄电池过充/过放）、蓄电池组（储存电能）和逆变器（直流电转交流电）。近年来，随着技术进步，光伏发电成本已显著降低，投资成本降至8元/瓦以下，度电成本降至0.6-0.9元/千瓦时，且由于环保考虑，其成本优势日益显现，未来有望在能源领域扮演更重要的角色。

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基于深度学习的医疗图像分割综述 深度学习技术的崛起为医疗图像处理带来了革命性的变革，尤其是在图像分割领域。本次综述将对基于深度学习的医疗图像分割技术进行详细的介绍和分析。 医疗图像分割的应用 医疗图像分割技术可以帮助医生更准确地诊断病情，进行更精确的手术导航，以及开展其他重要的医学应用。医疗图像分割的应用包括： 1. 医学影像诊断：在医学影像诊断中，图像分割技术可以帮助医生将图像中的病变区域与正常组织区分开来，从而提高诊断的准确性。例如，CT扫描中的肿瘤分割，X光中的肺炎分割等。 2. 手术导航：在手术导航中，医生可以使用图像分割技术来创建3D模型，以便在手术过程中更好地理解患者内部的结构。这可以帮助医生更精确地定位病变区域，并提高手术效率。 3. 病理分析：在病理分析中，图像分割技术可以帮助医生将组织样本分成不同的区域，以便更好地理解疾病的发展过程和治疗效果。 深度学习模型概述 深度学习模型是基于深度学习的医疗图像分割技术的核心。常见的深度学习模型包括： 1. U-Net：U-Net是最常用的医疗图像分割模型之一。它是一个全卷积网络（FCN）的变种，具有一个收缩路径（编码器）和一个扩展路径（解码器），形状像字母“U”。U-Net能够捕获图像的上下文信息和位置信息，具有良好的空间一致性。 2. ResNet：ResNet是一种残差网络，通过引入残差块来帮助模型更好地学习和表示图像特征。ResNet的引入提高了模型的表达能力和泛化性能，使得模型能够更好地处理复杂的医疗图像数据。 3. EfficientNet：EfficientNet是一种新型的神经网络架构，旨在平衡模型的大小、性能和精度。它通过改变网络结构，使用更少的计算资源来达到更好的性能。在医疗图像分割中，EfficientNet具有广泛的应用前景。 4. Transformer：Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功。由于其具有全局信息交互的能力，Transformer也被引入到图像分割任务中。例如，ViT（Vision Transformer）就被应用于医疗图像分割任务中，取得了较好的效果。 训练和优化方法 训练和优化方法是基于深度学习的医疗图像分割技术的重要组成部分。常见的训练和优化方法包括： 1. 数据增强：由于医疗图像数据集通常较小，为了提高模型的泛化性能，通常会使用数据增强技术来扩充数据集。这包括旋转、缩放、裁剪、翻转等操作。 2. 损失函数：在训练过程中，损失函数被用来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距。常用的损失函数包括交叉熵损失、Dice损失、IoU损失等。 3. 优化算法：常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等。这些算法可以帮助我们调整模型的参数，以最小化损失函数。 挑战和展望 基于深度学习的医疗图像分割技术仍然面临着许多挑战和挑战。例如，医疗图像数据集的获取和标注、模型的泛化性能、计算资源的限制等。然而，基于深度学习的医疗图像分割技术也展望了广泛的应用前景，例如医学影像诊断、手术导航、病理分析等。