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

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。

天津大学生命科学学院黄金海教授和叶升教授团队瞄准临床实践所需，制定了病毒、抗体快速诊断以及生物防治制剂的研发方案。团队迅速制备获得新型冠状病毒高纯度蛋白，并与北京华科泰生物技术股份有限公司联合完成免疫荧光层析试纸条检测病毒抗原灵敏性、交叉性等实验，成功研发出新型冠状病毒抗原荧光免疫层析快速检测试剂盒。与目前临床使用的检测试剂盒相比，新型试剂盒最大的优势是“快”，可在15分钟内检测出是否为新型冠状病毒，极大地缩短了检测时间；同时该试剂盒具有高灵敏度，病毒蛋白检测达到pg级，为病毒感染的早期筛查提供了简便灵敏的手段。实验结果显示，新型试剂盒检测限、灵敏度、线性系数等性能指标均满足对病毒抗原检测的有效性要求。新型试剂盒正在加紧临床验证，在获得相关部门检验审批后有望用于疫情的快速检测和早期诊断，缩短疑似病例的筛查时间，助力新冠病毒疫情的防控。天津大学生命科学学院科研团队正在加紧进行新型冠状病毒早期感染抗体检测、新型生物防治制剂的研发工作，目前进展顺利，有望近期取得可用性成果。

沈阳化工大学特聘教授尹秀山团队成功研制出“新型冠状病毒核酸检测试剂盒”，已投入科研使用。本次研发为沈阳市科技局会同辽宁省科技厅联合启动的首批冠状病毒感染的肺炎疫情应急科研攻关项目，包括新型冠状病毒的快速检测试剂盒、家用试剂盒及配套产品等，用于疑似病例早期初步筛查。

病毒的快速、灵敏检测可以缩短疑似病例数量和病人隔离期，更短时间内筛查更多疑似病例，具有重要临床和公共卫生价值。核酸检测试剂盒检测耗时长、病毒RNA容易降解、难以检测小于100bp病毒片段，导致目前新冠病毒检测假阴性案例很多。深圳国际研究生院助理教授秦培武团队将通过CRISPR反应、高灵敏光谱、单分子成像解决当前新冠检测面临的难题。 在以往工作的基础上，秦培武与罗彻斯特理工杜可教授合作开发基于Cas12a反应的DNA病毒检测方法，不扩增的条件下可以检测皮摩尔浓度非洲猪瘟病毒，成果已经被Biosensors and Bioelectronics接收。 针对新型冠状病毒检测，灵敏度、速度、高通量将是检测装置的主要设计指标。为此将整合光学灵敏度最高的单分子成像与信号放大最好的CRISPR酶反应，达到高灵敏、高通量、高特异新冠病毒检测，将CRISPR反应体系封装到载玻片作为检测试剂盒使用，加入病毒后产生的荧光信号可通过单分子显微镜采集。多个检测位点可以累计提高信噪比，crRNA阵列覆盖新冠病毒所有保守区将最大限度检测病毒提供的天然检测靶点。 本项目还将开发病毒检测试纸，将CRISPR反应系统溶解风干到试纸上。新冠病人咽拭子样品经核酸提取后先用试剂检测，信号可以目测或者利用高灵敏光谱检测，如果是阴性再进行试剂盒单分子检测，实现二级精准新冠病毒核酸检测。

轴承载荷合理分配对于保证汽轮发电机组等大型旋转机械的安全、稳定、可靠运行至关重要，是机组安装、检修时的重要指标，是机组故障治理的重要手段。 本系统应用应变法和无线测试技术，可以实现轴系各轴承载荷分配测试。该技术已在1000MW、600MW、300MW等机组上得到成功应用，解决了轴承载荷测试技术难题。