聚二硫二丙烷磺酸钠(SPS)是一种高附加值化学品，在电镀、电池等行业应用广泛，是高端线路板与电池材料制备的必备添加剂。国内现有工艺产品收率低、产品质量差、高端产品严重依赖进口。本项目采用独立开发的合成路线，工艺安全环保，在降低生产成本的同时，可获得高纯度的产品，将替代进口，形成具有自主知识产权的生产新技术。 图1 高端线路板 图2 聚二硫二丙烷磺酸钠

杂粮其独特的药用价值和营养保健功能逐渐走上餐桌，成为人们平衡膳食结构的重要品种。虽然杂粮有其独特的功能成分，但许多谷物杂粮食用品质较差，传统的粗加工品口感差，这也是导致杂粮食品消费不多的主要原因。 因此，通过研发杂粮深加工产品，可有效改善杂粮的食用品质，适应人们的需要，为杂粮开拓广阔的销售空间。同时，可以带动杂粮种植业持续发展。 本项目研究开发的杂粮深加工产品可作为早点快餐、休闲食品，集保健食品，食疗防病食品等功能于一体。因此，在早餐谷物食品市场颇具竞争力。在满足人们追求绿色时尚愿望的同时，也为其身体带来美好的感受。

技术成熟度：技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件： 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。

（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。

产品详细介绍    该实验室结合图形化编程（Scratch）和代码编程（Python）方式，以【数学知识+信息技术+3D设计+编程】为主要切入点，选用IME3D系列化软件中的3D编程设计软件Scrath3D和Python3D，及其配套的项目制（PBL）基础和主题课程体系，将编程逻辑、3D设计和开源硬件相结合，开展编程式3D设计教育课程和各项活动。 该实验室的课程内容特色： 充分结合所学的数学知识，如圆锥、圆柱、直线/曲线的斜率等基本概念，并将其通过Scratch、Python等编程方式进行3D数学建模，对生活中常见的物品进行模仿设计，使其成为具有一定功能的创意产品 运用Scrtach3D和Python3D设计软件让学生学习3D编程设计的方法，提升学生自主设计能力和联系理解学科知识的能力，在揭示3D建模背后原理的同时，为学生提供理解编程学习的独特平台 完成一定内容学习和尝试后，结合多种设计方法，进行综合运用性的主题作品设计制作，如用数学的方法来测量学校建筑物的高度，分析模型的特点和结果，并利用合适的编程式3D设计软件构建其模型和3D打印完成作品 结合开源硬件，在给定主题的引导下，进行功能分析、3D设计和编程操作，同时利用3D打印成品进行产品组装，实现功能 编程教学软件：