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本發明公開了一種非易失存儲器和動態隨機存取存儲器的融合 內存系統，將非易失存儲器和動態隨機存取存儲器融合在一起，共同 作為計算機系統的內存統一管理，其中動態隨機存取存儲器既可以與 非易失存儲器統一編址，亦可以以部分容量充當非易失存儲器的高速 緩沖存儲器(cache)，其 cache 空間的容量大小自適應數據負載特點而動 態可配，以便加快非易失存儲器的訪問速度，并能降低 I/O 訪問磁盤 頻率，提高計算機系統整體性能。

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，實現交通流感知、交通事件感知、配時方案優化、智慧燈桿、邊緣計算網關等功能。 建設進展 研發方向一：網絡建設規劃南京移動在新港地區優先投入5G建設資源，目前新港開發區范圍內，共 規劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區內部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發方向二：AI云平臺研發 南郵信產院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數據和開發環境，為區內 人工智能企業及高?？蒲腥藛T提供一站式人工智能產業服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發方向三：智慧燈桿+邊緣網關 智慧燈桿：場景載體，環境感知等多功能實現。 邊緣網關：各個功能互通互聯的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發方向四:車路協同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內車流量、速度、排隊長度、占有率等數據。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協同-將感知數據下發至無人駕駛車輛，車輛根據獲得的信息自動優化行駛路線。配時方案優化-將感知數據直接下發到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發至交通信號機，實現路口單點自適應控制。 研發方向四：車路協同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協同系統。主要是車路協同系統車端建設。通信網絡建設方面：參與對5G網絡的驗證，協助驗證5G網絡與無人駕駛的互聯互通。 大數據平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數據收集的載體。 車路協同云控平臺建設方面：承擔車路協同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創新應用示范道路，向全產業鏈（企業、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產業技術研究院有限公司統籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯網能力，為路側生態參與者提供寶貴的示范場地；二是數據開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數據，形成"興智路數據集"，為產業發展注入珍貴的稀缺數據資源；三是應用開放，建立其他生態參與者加入的申請入口，規范開放"數據集"，通過互聯網、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優勢，群策群力，協同創新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯網、大數據、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經開區人工智能產業方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網關、車路協同、智慧燈桿、大數據管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創新性、協同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“基于物聯網及云計算技術的設備故障診斷及預測平臺”利用云計算、物聯網、大數據、移動互聯網等現代信息通信技術，實現人與設備、人與人、設備與設備的實時互動，實現信息和數據的共享。軟件產品以服務的方式向用戶提供。減少企業的平臺搭建費用、數據安全維護成本、服務器投資和維護成本、專業技術人員投入成本、軟件升級維護成本等。所有云服務產品實現全移動化，支持IOS和Andriod系統的多個版本，并且與PC端數據實時同步。云平臺配置了冗余容災、異

本發明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區域。本發明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區，提高了遙感影像的利用率。 

本發明提供了一種適用于復雜車載激光掃描數據的單株樹木自動提取方法，主要分為兩大步驟：基 于聚類特征的粗分類，從車載激光掃描數居中獲取可能包含樹木的點聚類，稱之為候選樹木聚類；基于 兩級體素的區域生長，從每一個候選樹木聚類中提取出所包含的單株樹木點云。本本發明結合樹木的整 體和局部幾何特征，能夠在復雜環境中自動識別出單株樹木的種子，針對樹干與樹冠分別制定不同的生 長規則，分別進行生長，實現單株樹木提取。同其他單株樹木提取算法相比，該方法在樹木數量的提取 完整度和正確率、單株樹木點云的提取精度以及復雜環境下的提取等方面取得了較大提高，能夠用于進 一步的樹木信息提取。