（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。

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

本发明公开了一种面向关系数据库扩展的自适应影像金字塔切片方法，本发明针对空间数据管理系 统发展现状，综合考虑局域网网络带宽和服务器端数据库存储块大小，并结合局域网客户端硬件情况， 提出了自适应影像切片模型，根据自适应影像切片模型自适应的选择影像切片尺寸。本发明可在多种不 同的数据库、网络和客户端条件下实现影像数据智能化高效存储与访问，为高效的影像数据管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架构的网络环境下高效存取和管理基于数据库技术的遥感影像数据。 

集成一体化先进结构方案，将开放式的电路和实验平台、高品质数字信号源、新一代测量与分析仪器集成在一个实验箱中，不需要配电脑或其他仪器，只需一个实验箱就能全面支持“信号与系统”实验的教学内容。

环境DNA技术是21世纪生态环境领域革新性技术之一,该技术打破了传统生物监测的局限，对生态系统各生态类群物种组成和丰度的准确解析，为生态系统生物多样性评估和生态健康诊断提供了新的方向，也为相关部门落实推进生态文明建设奠定了技术基础。 本项目开发了一系列基于环境DNA的水生态健康监测相关产品及整套污染诊断解决方案。该技术旨在针对饮用水源、受纳水体、景观水体、污水处理厂等，通过新型生物多样性评估技术快速准确计算出生态受损范围和程度，结合环境污染物诊断关键致毒物质，制定针对性环境修复方案。整套解决方案的创新点:1.开发了一种全新的环境DNA生物检测技术工艺包，用于物种多样性调查、入侵物种检测、濒危物种检测等生态环保领域，该技术完全摆脱了当下基于生物形态区分物种的枷锁，利用物种基因序列差异对生态系统内小到微生物，大到鱼类、哺乳动物等进行快速“无创式”健康体检，实现检测过程数字化和物种识别智能化，全面了解生态系统的自然生物资源。该技术和传统方法相比，物种多样性检测效率提高300%，检测成本下降60%，检测准确性提高30%;2.发明了一套新型的生物毒性评估方法和诊断设备，可实时监测并记录水生生物在水体中的生理反应和行为。通过受试生物的行为表现判断水体是否有毒以及致毒物质的种类，真实监测和评估化学污染物进入水体后对水生生物的急慢性影响，最后在实验室中可以对现场富集在吸附柱里的样品进行洗脱准确分析出为何种致毒物质，从而进行更高层次的风险评价及事故责任鉴定。 南京大学生态毒理与健康风险团队在2012年就开始进行DNA宏条形码相关研究，开发了一系列分子生物监测的方法，监测领域涵盖微生物、浮游植物、浮游动物、底栖动物和鱼类等群落，具备深厚的技术积累。目前团队申请国家发明专利19项，授权美国专利1项，软件著作权5项，覆盖涵盖技术方法、物种数据库和 eDNA大数据分析算法3大核心方面。同时，本团队多次承办或联合承办国内环境监测系统的大型培训，包括2019年全国监测系统培训、2020年全国环境监测系统站长培训班、2020年南水北调中线局河南分局培训等多次培训。团队2019年开始带头举办国家年度eDNA会议,目前已成功举办2届会议,邀请领域专家与行业相关人士与会讨论eDNA技术更新与应用推广，获得业内一致好评。项目团队也多次受到主流媒体报道，包括央视新闻联播、南京日报、江苏科技报、紫金山新闻等。团队已在2020年开展了“中国环境科学学会团体标准”的立项工作，将环境DNA技术标准化、流程化，为产品市场化提供重要保障。

2018 年我国混凝土使用方量超过 100 亿方，是海洋工程建设最大宗的建筑材料。但看似无比坚硬的混凝土材料并不像人们想象的那样坚固、耐久。滨海重大基础设施往往过早失效，服役寿命较短，经济损失巨大，严重制约环境保护与经济可持续发展战略的实施。因而，确保并延长海洋环境重大基础设施服役寿命是急需解决的重大战略问题。团队针对现代海洋工程钢筋混凝土结构面临的易开裂、难防护、钢筋锈蚀严重、长期性能难以准确评估等问题，聚焦“海洋环境混凝土结构耐久性基础理论与设计方法”、“绿色长寿命混凝土开发与应用”和“海洋工程耐久性监测与评估”，形成核心技术，研究成果推广应用于青岛胶州湾海底隧道、青岛地铁、青连铁路、青荣城际铁路、台山核电等重大工程。 

本实用新型公开了一种变坡式壤中流三维立体模拟监测径流试验槽，包括底座，所述的底座上依次设置前活动支撑杆、径流槽固定支撑杆和调节坡度螺旋支撑杆，所述的前活动支撑杆、径流槽固定支撑杆和调节坡度螺旋支撑杆上设置一组径流槽。本实用新型既可以监测不同深度壤中流的流速，还能够监测不同深度壤中流的流量。径流槽侧身的流速监测孔和径流槽前端的流量监测出水口能够监测从示踪剂管投放的示踪剂随壤中流的到达位置，进而能够计算出壤中流的流速与径流量，从而能够实现壤中流的三维立体监测。

本发明公开了一种用于旋转机械在线振动监测的趋势曲线图显示方法，包括以下步骤：1)选择数据时间段及振动指标；2)读取数据库中的基础监测数据；3)选定绘图策略：将基础监测数据按点集密度绘图或按统计策略绘图；4)分坐标系绘制趋势曲线图。本发明通过选择数据时间段及振动指标，获取基础监测数据，选定绘图策略，并按照绘图策略处理数据，将处理所得分区域绘制趋势曲线图。本发明在趋势曲线图生成过程中，增加了数据处理，包括数据筛选和运算，使趋势曲线图更加直观、明确；再显示过程中分区域显示，便于进行数据对比。

1、成果简介：（500字以内） 本研究成果是一种产品----针式微捕集，它是将自制吸附剂填充固定于超细针头（0.4mm i.d.,0.7mm o.d.）内，基于色谱平台的快速釆样提取&分析装置。该产品可直接插入样品基质（气体或水性基质）中，利用外接泵或注射器驱动样品流通过针头，同时完成样品采样、目标物提取和浓缩等过程，再直接插入气相色谱进样口，完成进样分析。该技术集采样、免溶剂提取、保存、色谱进样于一体，实现即采样即提取即分析。大幅度降低采样的