围绕学习者网上自主学习，创新性的引入人脸实时识别功能对学习过程进行判断，这个判断可以由教师进行开启或关闭，并设定判断标准。对学习资源采用课程资源包的形式，支持上传和在线编辑多种形式的资源。资源可以设定学习时长和作业测试，未达标则不允许进行下一步学习，包括人脸核验失败也会暂停学习动作，避免出现非本人等无效学习现象。 课堂交互能增加课堂趣味，提升学习者兴趣，并可进行课前、课中、课后报告对比。课末考试能及时检查学习效果。学习报告能统一呈现课程资源的学习时长、学习进度、考试成绩、教师评价等信息。

本发明提供了一种基于社区的在线学习系统的学习激励机制，在以课程为社区的学习系统中，通过 对用户活动的综合评价，得出用户使用系统的情况；而用户的活动分为两部分：用户下载资源数和用户 回答问题数，这两者构成用户影响传播图，再结合用户好友关系和用户之间的间接影响带来的多阶传播， 得到用户影响传播矩阵，采用自己设计的类 PageRank 算法，计算用户的声誉值，作为在线学习系统中 用户的平时成绩，从而激励用户多参与课程社区的活动，来提高自己的声誉值。&

成果描述：基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。市场前景分析：毕业论文（设计）是高等院校毕业生提交的有一定的学术价值和实际价值的文章或设计。它是高校培养人才的重要实践教学环节， 是对学生四年学的专业知识、研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验。目前很多高校对于本科学生毕业论文（设计）的管理均采用传统的手工方式。随着因特网的普及、现代远程教育的发展以及现代本 科教育模式的发展， 继续采用传统手工管理模式对毕业论文（设计）进行管理就显得费时、费力、工作量大、效率低。另外，传统的手工管理模式对于教学管理者来说难以及时准确地把握毕业论文的设计进展情况，给管理带来一定的难度。与同类成果相比的优势分析：本系统使用分布式文件系统HDFS对学生论文进行管理。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。

本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

李克强总理在2015年提出的“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据等现代信息技术与电子商务、医疗、金融等行业的融合。在2016年发布的《十三五规划》当中，明确实施“互联网+”重大工程成为推动商业模式、服务模式以及管理模式创新的重要引擎。另一方面，国家鼓励搭建互联网资源开放共享平台，在互联网企业不断努力下，形成了大量的互联网服务平台，形成了初具规模的互联网服务市场。我国2017年互联网健康医疗用户规模达1.95亿，电子商务用户5.14亿，在线订票使用人数3.34亿。以信息技术为基础的互联网为用户提供了多种多样的服务资源，发挥了资源整合和配置的重要作用。 相比于传统线下服务平台，互联网用户可选择的服务类型更加丰富，选择行为更加差异化。如何引导用户理性选择服务，促进资源的合理配置成为互联网平台管理和运营的一个挑战。

本研究使用疫情期间对334所高校在线教育的调查数据,将数字技术分为技术环境、技术知识和技术技能三类,采用多元排序Logit模型检验数字技术对大学生在线学习效果的影响。实证分析发现:(1)三类在线学习的教学技术均显著促进学生有效学习;(2)技术环境、技术知识和技术技能三者具有显著的依存关系;(3)大学生在线学习的技术支持存在"数字鸿沟"和"数字代沟"问题,而"数字学沟"问题并不明显;(4)在线教学互动中存在数字"反哺"行为,即在线教学情境下的学生对教师、高技术对低技术学生群体存在带动作用。最后,本文提出要实现"三个转变",即提升学生在线学习数字化生存素养、加强对弱势院校学生在线学习保障,以及促进师生和生生在线教学互动互助。

本发明公开了一种基于在线学习的监控视频中运动目标跟踪方法，其首先利用离线训练的特定类别测器检测出视频序列中目标区域；然后结合外观特性，采用双阈值保守关联思路关联相邻两帧之间的目标，得到可靠保守的短跟踪片；再在得到的跟踪片上，利用时空域分布约束信息，定义正负样本集，分别提取颜色、纹理外观特征相似度以及运动信息，作为在线学习器训练特征集，通过机器学习在线学习算法的训练过程，得到轨迹片分布规律上基于运动和外观特性的概率

本发明公开了一种混合动力公交车在线自学习能量管理方法，该方法首先根据出厂时设置的初始能量管理策略控制发动机和电动机的转矩分配，随着公交车在固定路线上的运行，获得初始策略对应的动作值函数后，可以从该动作值函数出发，通过公交车在道路上的往复运行，在线、自主地学习适合于公交车运行路况的能量管理策略；本发明充分利用混合动力公交车在同一路线上往复运行的特点，采用自学习的方法来获得适用于公交车运行路况的能量管理策略，具有能源分配合理、燃油经济性高、尾气排放少、鲁棒性好、节能环保的特点。

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