癌症已成为威胁人类生命健康的主要杀手。据报道，全球癌症发病率呈急剧上升趋势，在未来十几年将增加 50％。我国近二十多年来癌症发病率增长近 70％，而死亡率增长近 30％。随着有机化学的飞速发展，化疗已成为肿瘤治疗中发展最快的领域之一。它不仅是肿瘤治疗的辅助手段，而且已经逐渐发展成为最为普遍、有效的方法和手段之一。因而具有潜在抗肿瘤活性化合物的分离、设计合成与改造必将为化疗提供必备基础。 研究发现炔丙醇结构是许多天然产物及药物分子中重要的手性结构单元。该类化合物广泛

本发明公开了一种从花椒叶中提取绿原酸及新绿原酸的方法，其特点是将干花椒叶粉碎，平均粒度为400～600μm，按料液比1g∶8～30mL加入浓度50～80wt％的甲醇中，室温震荡24～36h，分离上清液，浓缩干燥，得甲醇浸膏；将上述甲醇浸膏分散于蒸馏水中，料液比为1g∶10～30mL，按体积比1∶2加入乙酸乙酯震荡萃取2～3次，收集水相萃取物并浓缩干燥，得率19.8～25.8％；干燥后的样品上反相树脂SciBioChem MCI-GEL层析柱，填料高20cm，柱直径3.2cm，用甲醇-水梯度洗脱，浓度为0wt％、10wt％、20wt％、30wt％、40wt％、50wt％甲醇，洗脱流速为1～2mL/min。分别收集10wt％和20wt％甲醇洗脱液，浓缩干燥后用液相色谱分离纯化，获得新绿原酸及绿原酸，得率分别为0.03～0.05％和0.03～0.06％。

无线缓存技术是一种减轻无线网络负载的技术，其基本原理是将热门文件缓存到网络边缘的缓存节点中，当用户需要下载这些文件的时候，可以直接从缓存节点的本地内存中获取，不需要通过容量有限的无线链路从基站获取这些数据。王锐课题组将缓存文件的传输和放置联合优化，设计了一种基于马尔可夫决策过程和强化学习的低复杂度无线资源调度算法来降低基站传输资源的消耗。 在有限的文件生命周期内，用户访问文件的次数是随

本发明公开了一种对发动机进行水蒸汽掺烧的方法，包括将水转化为高温蒸汽的步骤和将高温蒸汽喷入天然气发动机进气管或进气道的步骤。本发明还公开了一种天然气发动机中的掺烧装置，包括：水蒸汽箱，通过进水管道与进水口连通，水通过该进水管道流入其中；水蒸汽喷射装置，设置在发动机的进气管道管壁上，用于向进气管道喷入水蒸汽；水蒸汽箱设置在发动机排气管上，排气管穿过其内部，箱内的冷却水经排气管被加热为高温蒸汽，并通过一出口管道进入水

本发明公开了一种数据去重过程中的并行分块方法，其特征在 于，包括：(1)将数据流中的文件分成多个定长的数据段，所述数据段 的长度大于数据分块的最大块长；(2)利用计算机多核处理器并行对每 个数据段进行分块，每个数据段都通过分块获得多个数据块；(3)将最 后一个数据段除外的每个数据段的最后一个数据块与后一个数据段的 第一个数据块进行边界衔接处理。本发明提出的并行分块方法，采用 一种新颖的边界衔接方法解决了传统分块方法的

本发明公开了一种基于配电网物理模型中的线路零序电流模拟 与检测方法，属于电力系统配电自动化领域；现有的检测方法实际负 载阻抗和零序电流互感器的容量不一致时将会出现较大的误差；本发 明提供的方法将三相线路和副方绕组绕在同一个环形铁芯上，通过磁 平衡原理大大提高了零序电流互感器的二次电流值和测量精度。 

本发明公开了一种基于二次谐波显微术探测单根弯曲半导体纳米线中晶格畸变的高灵敏度方法。在显微系统下，利用探针推动单根纳米线一端使之弯曲，从而产生不同程度的晶格畸变。同时，将一束激光聚焦至单根纳米线上一点 A，并连续改变泵浦光偏振方向和纳米线长轴之间的夹角(偏振角θ)，测定二次谐波强度随偏振角θ的变化关系。在保持泵浦光聚焦位置在 A 点不变的情况下，随弯曲曲率逐渐增大，偏振角θ＝90°和θ＝0°时的二次谐波强度之比显著减小。本发明提供了一种新型测定半导体纳米线晶格畸变的全光方法，相对于传统透射电镜法，其

本成果2009年获四川省科技进步一等奖（参加）。

本发明公开了一种利用双时相探测定位山体中地下建筑的背景滤波方法。包括红外图像滤波预处理、对红外图像取其像素灰度值的低位进行地下建筑的粗检测和“剥洋葱”算法寻优精确检测三步骤，通过获取白天和晚上的双时相红外图，将晚上红外图作为背景场，首先对白天红外图进行双边滤波处理去除噪声，再进行聚类分析，检测出疑似目标区域，对疑似目标区域利用基于邻近像素的截位算法处理粗略检测出地下建筑区域，将粗检测的地下建筑面积作为寻优准则，

（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。