通过部署HP Metrocluster 和 HP Serviceguard软件，所有的Integrity服务器联接成一个远距离的冗余集群、协同工作，使得SCC能够在出现计划外的故障时很快恢复正常工作、从而为最重要的应用提供连续可用性和未来的可伸缩性。

载ATM反义寡核苷酸纳米粒对小鼠SCCⅦ细胞放射增敏实验研究，邹剑，叶惠平，本文旨在研究纳米粒作为基因治疗载体的可行性，并探讨载ATM反义寡核苷酸纳米粒抑制ATM基因表达对小鼠SCCⅦ细胞放射敏感性的影响。首

随着图像内容不断丰富，由计算机产生的屏幕内容(SC)图像开始普及。针对这类图像，高效视频编码标准(HEVC)增加了调色板模式来提升对SC图像的压缩性能，但会增加计算复杂度和编码时间。提出了一种基于视频内容复杂度分析的自适应调色板模式快速决策算法。该算法将图像亮度分量分块，并用离散余弦变换(DCT)来衡量每个块的复杂度，然后根据复杂度值形成判别矩阵，最后根据判别矩阵结合编码单元的信息来自适应地关闭或启用调色板模式，以减少计算量和编码时间。根据实验结果，当参考编码器设为启用调色板模式时，本文算法能节省的总编码时间达到完全关闭调色板模式所节省时间的69.24%，而相同峰值信噪比下的码率差异(BDBR)平均增加0.33%，相同码率下的峰值信噪比差异(BDPSNR)平均下降0.03 dB，基本不影响视频质量。

1、支持普通的H.264，H.265码流解析和分析； 2、支持屏幕内容编码SCC码流解析和分析，可以查看： （1）帧信息； （2）具体的预测模式比如IBC，Skip/Merge,Intra；

屏幕内容编码(SCC)扩展能提高视频压缩能力，包含图形、文本或动画显著部分的渲染（运动或静止），而非摄像机拍摄的视频场景。SCC将被列入HEVC，预计将在2016年2月完成第四版。

图论于Python 图论算法是在python中实现的。 Jupyter Notebook用于演示该概念，Networkx库在多种算法中用于可视化图形。

对于屏幕内容图像编码，在SCC编码器中，常用的除了普通帧内预测模式和IBC模式之外，还有Palette调色板模式。在一帧图像中，CU是如何划分的，一个CU最优的模式是哪个，在解码出来的图像并不能看出来。这里结合MATLAB，给出CU的划分，以及CU使用的哪个模式。用不同颜色标记出来，可以直观的看到IBC和Palette的分布以及CU的划分。

在屏幕内容图像编码中，不仅有普通帧内预测模式，还有IntraBlockCopy(帧内块复制)模式，对于一个CU是用哪个模式，在图像中看不到。在这里将CU使用的模式用不同颜色给标记出来，这样就可以看到CU的划分和CU使用的是哪个模式。

54种编程语言训练数据集，包括训练集、验证集与测试集。全部200万以上文件，各语言数量平衡。

HEVC-SCC的 编码框架，其中相对于HEVC新增的编码工具有PLT，ACT和IBC等。