学好英语，又快又简单 好老师+好课程=好成绩 “预习+练习+应用”三步闭环学习法

支持百人之内的小班授课，师生可随时随地开展沉浸式教学活动

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在线式去皮机主要针对鸡、鸭、鱼等小型动物屠宰行业，适用于片状物料、单侧带皮的皮肉分离。

一、产品简介 万方在线组卷系统是一款专门为中学师生订制开发的选题组卷的工具。目前内置百万试题，覆盖了初、高中六个年级的所有升学考试学科，为保证试题质量，题库内录入的题目全部来源近年来各地的中高考的真题和名校名卷。 主要功能：人工选题、智能选题、试卷预览、设置卷参、试卷下载与存档、试题和试卷的收藏，试卷输出。用户可以对题库中的试题进行学科、学段、考试类型、难度、知识点等进行筛选；也可以对试卷的样式根据不同的应用场景进行调整；对组成的试卷可以存档、删除、修改，并且提供Word格式的文件下载。 万方在线组卷系统与国内多家名校的近千名一线教师正式签约，建立了长期合作关系。由他们精心地为试题提供分级解析，并定期地更新试题资源，以保证与时俱进地把握近年的中、高考的考频动向，成为广大师生练习与测试的在线组卷利器。 2015年万方在线组卷应广大客（用）户的迫切要求，推出了万方在线组卷的镜像版服务。可以独立部署到客户的服务器上，实现了客户自建题库功能，增加了后台管理功能：录题、分题、答题、审题、知识树的创建，账号及权限管理，对于题目入库流程实行规范权限和分级管理。 二、产品使用说明 通过首页的主题导航，您可进入在线组卷系统。首次进入需要您先选择关注的学科。为了能更好地保存您的使用记录，建议您使用个人帐号使用在线组卷系统。组卷系统主要包括三部分：组卷中心、试卷中心和个人中心。 （一）组卷中心 组卷中心选题方式有两种:人工选题和智能选题。 1. 人工选题 可以直接对题库中的题目进行条件筛选和检索。 1) 筛选条件有：知识点、年级、类型、题型、难度、地区、年份等；在检索框内输入关键字可以实现题目全文检索。 2) 确定筛选范围和检索条件后，对于结果页面的试题进行手动添加至试题篮，可以逐一添加，也可以整页添加。 3) 添加后试题的数量和题型会在试题篮中显示，试题篮不但可以查看所选的试题的题型和数量，还可以进行清空重置的操作。 完成选题后，可以进入预览试卷进行样式调整。 2. 智能选题 点击智能选题，进入智能选题页面。 1) 选择知识点，确定题型、难度和数量，注意，添写数字时不能超出题库中检出符合条件的试题数目。 2) 保存后进入确认页面，可以就选定的知识点下的题目数量进行修改和删除，也可以在左侧知识树上继续选择追加下一个知识点，重复设置题目的操作。如果没有需要修改和追加就可以点击右侧下方的确认设置。 3) 点击确认设置后出现智能选题的结果页面，可以手动全部加入试题篮，也可以逐一加入试题篮，选题结束同人工选题一样要进入预览试卷进行样式调整。 3. 试卷预览 在下图A区可以设置卷参，有四种常见样式可选，也可以自定义样式；在如下图B区对卷体进行设置，可以通过鼠标来拖动小题进行小题的重新排序，左侧的设置与右侧的预览界面内容是相互连动的。 1) 进行卷参设置时，会弹出对话框，在相应的位置填写文本注释即可。  2) 对于单个小题，可以进行查询详情、删除、上移、下移和智能换题的操作。 3) 试卷设置完成后可以存档备用，也可以直接下载WORD，同时可以下载答题卡和查看试卷分析。 4) 如果对现有题目还存在不满意的情况还可以选择返回选题，返回选题会直接回到组卷中心的人工选题页面。 （二）试卷中心 进入试卷中心后可在如下图A区进行选择筛选条件，在如下图B区输入关键字进行试卷的名称的检索。  1. 浏览试卷 点击试卷标题和浏览按钮可以进入试卷浏览页面，如下可以对题型进行筛选。在浏览页面可以对试卷中的单个题目进行手动添加到试题篮进行组卷，也可以对感兴趣的题目加入收藏。 2. 添加收藏 点击收藏后，操作按钮变为取消收藏，同弹出提示收藏成功，收藏成功的题目会被记录到个人中心的我的收藏中，更加方便查找。 （三）个人中心 个人中心包括两大部分：一部分是我的试卷，其中记录着我保存的组卷记录和我下载的试卷记录；另一部分就是我的收藏，其中记录着我收藏的试题和系统试卷。 （四）帮助中心 在组卷中心，试卷中心，个人中心，浏览试卷页面，单击右上方问号，可进入帮助中心，观看视频。

（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。

近日，西南交通大学材料科学与工程学院周绍兵教授团队在肿瘤靶向治疗方面取得重大进展，成果发表在《Advanced Materials》，该期刊是工程与计算大学科、材料与化学大领域的顶级期刊，在国际材料领域享誉盛名！该期刊接收与材料领域相关的顶尖科研成果，其接收率只有10%-15%，影响因子达到25.809。 周绍兵教授团队制备了一种粒径可变的、胶原酶改性的聚合物胶束，可以同时提高其向肿瘤内部的渗透和在肿瘤部位的滞留时间，从而提高治疗效果（图1）。他们首先通过两种嵌段共聚物：端基为MAL的聚乙二醇-b-聚β氨基脂（MAL-PEG-PBAE）和与琥珀酸酐修饰的顺铂复合的聚己内酯-b-聚环氧乙烷-三苯基膦（CDDP-PCLPEO-TPP）的共组装得到胶束，通过点击化学将胶原酶（可消化纤维蛋白）修饰在胶束表面，最后通过静电相互作用将硫酸软骨素修饰在胶束外层，屏蔽胶束正电荷的同时防止胶原酶在血液循环过程中被降解。在正常生理环境中，胶束粒径为100 nm左右，可实现体内长效循环而不被肾清除。当循环至肿瘤部位后，弱酸环境使得叔胺质子化，PBAE嵌段由疏水变为亲水，造成部分胶原酶改性的MAL-PEG-PBAE从胶束中解离，促进了对ECM中胶原纤维的降解，提高胶束向瘤内的渗透。同时，由于亲水性增加，胶束粒径也增大至250 nm，被“困”在肿瘤组织，难以回到血液循环中，增加了胶束在肿瘤的滞留时间。动物实验结果证实该纳米药物可显著提高对恶行肿瘤的治疗效果。 以上相关成果发表于Advanced Materials (2020, 1906745)上。论文的第一作者为西南交通大学材料学院博士研究生徐傅能，通讯作者为周绍兵教授和生命学院王毅博士。 近年来，周绍兵教授团队一直致力于高分子纳米药物载体材料的研究，取得了多项突破性成果，开发出新型靶向纳米载体和环境响应纳米载体，有效提高了恶性肿瘤的治疗效果。该团队已在Advanced Materials, Nano Letters, Advanced Functional Materials, Biomaterials, Small等高影响期刊发表了多篇论文，研究的高分子材料正与多家企业合作，期望能将相关成果尽快进行临床转化。 论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.201906745

本成果以原有的直写型3D打印技术为基础，通过对于现有3D打印技术的进一步开发，实现简便，高效的微结构构筑技术。实现微结构纳米晶器件的高效构筑，进一步提升器件的光溢出效率。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 成果源于国家自然科学基金“异价掺杂量子点的合成、聚合物基复合块体3D打印制造与性能研究”，项目编号51872030。本成果以原有的直写型3D打印技术为基础，通过对于现有3D打印技术的进一步开发，实现简便，高效的微结构构筑技术。实现微结构纳米晶器件的高效构筑，进一步提升器件的光溢出效率。传统发光器件由于器件材料的折射率高于空气，光从器件内部向空气传播时，部分光会在器件的内表面发生全反射，从而无法实现高效的光溢出效果。2017年，Nature Photonics上报道的块体荧光器件内部发出的光大量的在器件边缘聚集（75%），正面与背面光溢出量的总和仅仅为25%(Nature Photonics, 2017,11,177-185.)。本成果以器件内部微结构构筑为基础，通过微结构在器件内部的全反射界面构筑，改变光在材料内部的传输路径，实现器件正面的光溢出效果增强。 本专利的高光溢出效果可以广泛的应用于激光器、LED照明领域，提升能源利用效率。目前本专利可以将块体材料单侧约为~25%的溢出效率提升至~80%，约为3.2倍的提升。保守估计将此技术用于实际器件中，可以实现2倍以上的提升，这就意味着对于能源的消耗可以降低至原有的50%。照明约占全球能源消耗的15%-19%，全球温室气体排放的5%-6%。据统计2021年，全球照明市场总市值达到8089亿元。照明技术是任何一个国家与地区都不可或缺的，高效的照明技术不仅可以为解决全球的能源危机提供有效解决途径，同时为减少碳排放作出巨大贡献，产生巨大的经济效益。