研究催化剂在实际催化反应过程中的状态对于理解催化剂的催化机理具有非常重要的意义。实际催化过程中，气体分子会通过影响表面能进而对催化剂的表面结构进行调制。但受限于研究方法，在真实催化环境中，气体分子如何重构催化剂表面仍然不清楚。此外，除了催化剂表面结构的变化，在催化反应过程中，催化剂颗粒整体的结构乃至物相也会发生变化。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

癌细胞的快速增殖加上肿瘤血管的结构和功能异常，导致实体瘤内的区域氧气供应减少，形成缺氧微环境。研究证实缺氧与肿瘤高侵袭性特征、治疗抵抗以及临床预后不良密切相关。在缺氧条件下，缺氧诱导因子α（HIFα）的羟基化和泛素蛋白酶体降解减弱，因此HIFα稳定并转移到细胞核中，其与HIFβ形成异二聚体复合物，进而结合靶基因启动子中的缺氧反应元件（HREs）激活转录。HIFs是癌细胞适应缺氧环境最重要的内源性转录因子，可调节涉及增殖、葡萄糖代谢、血管生成、肿瘤侵袭和耐药的多种基因。因此，HIFs可以说是肿瘤中最有吸引力的药物靶标之一，进一步深入研究HIFs涉及的调控机制，有助于开发特异性靶向HIFs的肿瘤治疗新策略。

本发明公开了一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法，其包括如下步骤：(1)在风力机每个叶片的迎风面处分别设置方形黑白格标记图，粘贴的位置为平面且与叶片迎风面平行，进而利用标记图的姿态代替叶片姿态；(2)利用摄像头对风力机运行图像进行采集，并将采集到的图像实时传输至工控机中；(3)对摄像头采集到的图像信息进行图像处理以获得叶片表面图像，并根据叶片上的标记图获得风力机叶片信息。本发明可实现对野外环境中运行风力机叶片图像的提取，简化了分析处理过程、加快了分析速度。

该方案基于VR/AR/MR/虚仿/游戏等行业主流的核心技术，集聚行业主流应用的沉浸式、头戴式、桌面一体式、CAVE式等设备，融合基于润尼尔多年虚拟仿真、虚拟现实产品研发技术经验、技术优势的企业级别虚拟现实教学、实训案例，以复现企业真实工作线、对标行业岗位人才需求标准为技术要求，搭建软、硬一体化的综合实训环境。

本课题研发用于海洋环境（海水及水产品）中病毒、致病菌等病原微生物、重点针对可能引起人类疾病的细菌和病毒（如总杆菌数、大肠杆菌、粪链球菌、产气荚膜梭菌、铜绿假单孢菌、金黄色葡萄球菌、腺病毒、肠道病毒、甲肝病毒、副溶血弧菌、创伤弧菌、沙门氏菌及李斯特菌）快速检测的分子生物技术，为研制用于这些微生物的现场监测手段和设备奠定理论和技术基础。检测方法采用基因芯片检测、蛋白质检测和聚合酶链式反应（PCR）检测三种。

本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。

本项目基于 II 型糖尿病热门研究靶点 C-Jun NH2-Terminal Kinase（JNK）的蛋白活性口袋的结构为基础，设计与合成了超过 60 个化合物的类似物，通过细胞试验筛选和 II 型糖尿病大鼠动物模型验证，筛选得到候选药物分子 CP0269。该分子与模型对照组和阳性药物二甲双胍给药组相比，显示出来良好的降血糖，降血脂，保护胰岛 B 细胞的药效。通过成药性评价预实验显示 CP0269 具有良好的成药性： CP0269 合成与纯化工艺简单，能得到大量，质量可控的原料药；药物灌胃口服，吸收与起效迅速，长期毒性预实验显示了该化合物具有良好的安全性。 技术创新点： CP0269 是以 JNK 为靶点设计的抗 II 型糖尿病的药物分子，一旦开发成功，将成为首次以 JNK 为靶点的抗 II 性糖尿病的药物分子。属于 First in Class。 市场应用前景： 在当今社会，II 型糖尿病的发病率依然在增长。饮食结构的变化造成了肥胖人数的增加，肥胖可能导致机体炎症，从而影响胰岛 B 细胞的存活于机体的胰岛素抵抗。因此，肥胖已经慢慢成为 II 性糖尿病的发生进展的主要因素之一。针对这种肥胖型 II 型糖尿病的药物，临床上一般采取联合用药的治疗方案。CP0269 一旦开发成功，将会针对这一日益增长的适应症占据市场，表现出良好的开发前景。 合作方式： 可采用多种方式进行合作，既可与企业联合研发后续工作，也可通过技术转让方式进行合作，或是其他方式均可。 已获得的知识产权： 一种化合物及其用于制备 II 型糖尿病治疗药物的应用（专利号：201710941613.9）

KJ110—J1地面用传输接口是KJ110N矿井安全生产监控系统重要的数据通讯设备；在地面主要用于井下光纤传输接口和地面中心站之间的数据及控制指令的传输。 该接口与中心站数据通讯速率可达19200bit/s，设计有32KB高速数据缓冲区，接口设计有320×240点阵的液晶显示器，实时显示系统通讯状态和通讯线路故障诊断。10个指示灯可实时显示井下设备或主机的通讯状态。 该接口与中心站主机采用RS232接口进行通讯，井下数据通讯主干线采用单模光纤，井下分站采用金属电缆异步基带时分制传输数据。具有接口适应性强、通讯距离远、通讯误码率低、数据传输可靠性高、体积小、重量轻、使用维护方便等优点。

VR-2型汽车驾驶模拟装置是北京科技大学电子信息系经过三年努力研制成功的高新技术产品，2000年1月，VR-2型汽车驾驶模拟装置通过了国家教育部正式鉴定，同时获国家专利（专利号为：ZL99214744.1）。 本汽车驾驶模拟装置运用了计算机领域中的虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术，用计算机生成的逼真三维视觉图像由液晶投影仪投射到3米宽的弧形大屏幕上，使驾驶员有身临其境的感受。具有独一无二的力学模拟器，可模仿汽车驾驶中出现的现象，例如抬离合器稍快发动机熄火、加档前不提速汽车会前后剧烈颤动等，使得模拟装置操纵感觉和驾驶真车一样。 利用汽车驾驶模拟装置可以完成公安部关于驾驶考试大纲所规定的驾驶基本技能的练习。使用本系统进行30小时的练习，再经过8小时的实地驾驶，就可参加路考。VR-2型汽车驾驶模拟装置在技术上已成熟，是中国唯一达到实用的驾驶模拟器，通过汽车驾驶模拟装置的练习，至今已有218名学员通过考试，拿到驾驶执照。