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。

项目成果/简介:本发明公开了一种监测植物花芽分化或开花过程中温度变化的活体成像方法。本发明提供的方法，包括如下步骤：1)用红外线非接触式热像仪采集活体待测植物的花芽或花部器官图像；2)根据步骤1)得到的采集图像，得到所述活体待测植物的花芽或花部器官的不同位点的温度，从而实现植物花芽分化或者开花的生热效应的监测。本发明的实验证明，本发明的方法具有以下优点：1)操作简单，快速：省略了植物观测中取样、分离等前

本实用新型提供一种氧气钢瓶充装过程超温预警装置，所述装置包括数字温度采集装置以及无线接收装置，所述数字温度采集装置安装在待测氧气钢瓶的周围，并对应每个氧气钢瓶储存有该氧气钢瓶的设备编号;所述数字温度采集装置通过无线通信方式将温度数据发送至无线接收装置上使工作人员能够及时发现氧气钢瓶温度情况，并且事故钢瓶序号实时传输到人手中的显示器上，准确、高效、无需人工，节省人力。

本发明提供了一种绿氢耦合加氢过程在线代理模型辅助多目标优化方法，包括：针对绿氢耦合加氢过程的绿氢‑灰氢混合波动，构建经济与碳减排多目标操作参数优化问题，对操作参数进行灵敏度分析，获取待优化操作参数及其取值范围；对加氢过程建立第一性原理模型并进行拉丁超立方采样，采用高斯过程回归建立离线代理模型；在混合氢气波动条件下，基于高斯过程生成初始在线代理模型，采用快速非支配排序优化方法求解经济与碳减排多目标优化问题，并通过周期性更新在线代理模型。本发明兼顾了投资成本与碳减排效益，实现了绿氢‑灰氢混合频繁波动下的经济效益与碳减排多目标的平衡优化。

智能防火报警系统整合了GSM短信技术、高速数据传输的蜂窝移动通讯技术、载波技术、微功率无线技术、TCP/IP网络通信技术、嵌入式技术、图像采集技术、火焰识别技术、专家控制技术等先进技术。采用自主研发的红紫复合火焰传感器对火焰发出的紫外线和红外线进行检测，采集火焰的特征参数信号，可防止太阳光、灯光、闪光等外界干扰信号，实现对火焰信号的准确识别，并发出报警信号。同时配合烟雾传感器和高清摄像头对现场进行烟雾和画面的采集，大大增强了火灾初期报警的准确性。采用高速数据传输的蜂窝移动通讯技术，速率一般在500kbps以上，系统可将报警信号和画面快速的传送至远程的中央控制室。采用“智能天线”技术，基于天线的动态波束成型，改变来自AP的射频能量的形态与方向，确保方舱内部的无线通信，可很好的防止其它无线信号的干扰。智能防火报警系统采用专家系统进行控制，专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成，能很好的实现对防火报警系统的智能控制，使系统更加可靠、智能。

智能蜜网技术是一种新兴的基于主动防御的网络安全技术，目前日益受到人们的关注，发展前景广阔。蜜罐是一种网络安全资源，它通过监视入侵者的活动，使用户能够分析研究入侵者所掌握的技术、使用的工具以及入侵的动机， “知己知彼, 百战不殆”,只有在充分了解对手的前提下, 我们才能更有效地维护互联网安全，而蜜罐和蜜网技术为捕获黑客的网络攻击行为, 并深入分析黑客提供了基础。 智能蜜网技术可应用于政务网站、企业网站监控等网络安全和信息安全监控等领域。在2013年“棱镜时间”的曝光后，中国对信息安全保障的重视程度也达到前所未有的高度。在网络安全的倒逼下，行业发展正迎来政策蜜月期，相关扶持政策有望陆续出台，信息安全市场将进入快速发展期。 智能蜜网项目以数据捕获和分解，用户上网行为模拟和恶意代码分析为核心。开放真实的web服务，FTP服务，telnet服务等。系统包含数据存储，智能分析，被动蜜网，主动蜜网，模拟用户子网，邮件子网，连接控制，数据捕获，管理区域等9个模块。 蜜网服务数据有一定的吸引力，吸引黑客对蜜网的攻击。蜜网中预留一些操作系统和服务的漏洞，来实现攻击诱骗。在黑客不察觉的情况下，收集攻击方式和恶意代码样本。 模拟用户的正常上网行为，访问web服务，FTP下载，访问邮箱等等，收集一些恶意脚本和恶意代码。搭建真实的邮件服务器，并在互联网上传播该服务器的邮箱地址，引诱恶意邮件发送者向该地址发送带有恶意代码的邮件。 URL获取与分析模块通过可配置的多种途径自动获取URL，以自定义格式保存为中间结果，再统一由相应程序保存到数据库中。之后对数据库中的URL进行筛选和判断，得到最终的恶意URL。

完成团队简介：西北大学智能信息处理研究团队成立于2006年，隶属西北大学信息科学与技术学院，主要研究互联网+、大数据分析和媒体计算相关理论和技术，包括医疗数据分析、金融数据挖掘、地址生物信息分类、自然语言处理、图像图形可视化技术、智能嵌入式设备、及软硬件产品开发设计等。目前有在职教师8名，博士后2名，博士、硕士生60余名，本科创新小组及毕业设计学生60余名。研究团队常年承担多项国家及省部级以上科研课题，广泛开展校企合作，和多家知名公司签订合作及技术研发协议，承担多项相关企业委托开发项目。年发表论文30余篇，拥有30多项国家专项、软件著作权等科研成果。   成果内容：智能电子象棋平台是一套包括各种棋类电子棋盘、棋子、棋盘和电脑接口、显示与报警等多个软硬件模块的综合体。其中软件系统实现电子棋盘上的棋局状态的实时显示，记录用户下棋步骤，控制电子棋盘时间同步显示，提醒违反规则等情况和将军情况；此外，还包括棋局状态分析技术，经典棋局对比技术，指导用户下棋，帮助提高棋艺。其中，电子棋盘感应器模块实现棋盘和棋子的设计；软件功能模块实现数据结构和数据库设计、棋局的图像识别及棋谱库搜索；通信模块实现棋局状态的实时传输。  成果成熟度：小试产品阶段（准备中试并投产）。 投资方式：合作开发、技术入股、成果转让

成果描述：1．本外观设计产品的名称：智能碟刹车锁。2．本外观设计产品的用途：带碟刹的自行车或电瓶车的防盗车锁。3．本外观设计产品的设计要点：车锁的整体形状以及锁体本身和色彩的结合。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。5．请求保护的外观设计包含色彩。市场前景分析：1．本外观设计产品的名称：智能碟刹车锁。2．本外观设计产品的用途：带碟刹的自行车或电瓶车的防盗车锁。3．本外观设计产品的设计要点：车锁的整体形状以及锁体本身和色彩的结合。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。5．请求保护的外观设计包含色彩。与同类成果相比的优势分析：国内领先