“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（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。

本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。

锂离子电池是用于便携式电子设备和电动汽车的最先进的电化学储能技术，然而以石墨作为负极的传统锂离子电池的比容量较低且能量密度已接近极限，难以满足人们对高能量密度二次电池的需求。

该发明涉及一种尾矿全资源利用方法，属于矿产资源综合利用与矿物复合新材料技术领域。该发明能够利用尾矿废石制备多种资源化利用产品，所制备的产品强度较高，具有良好的综合性能，应用范围广泛。该项发明绿色环保，可实现规模化批量制备。

水生植物修复技术是一种成本少、耗能低、效果好的生物－生态新技术，即利用植物的吸收、吸附作用，富集导致水体富营养化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同时由于水生植物生长对藻类的抑制作用，使水体中藻类数量降低，提高水体透明度，达到化害为利、净化水质的目的，实现水域资源的可持续发展和利用。针对不同生态环境污染，从现场环境中筛选和构建具有高效污染修复的水生植物- 微生物群落体系，更具有针对性强、适应性强、效率高、成本低和对原有生态环境没有威胁等优点。

项目简介水生植物修复技术是一种成本少、耗能低、效果好的生物－生态新技术，即利用植物的吸收、吸附作用，富集导致水体富营养化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同时由于水生植物生长对藻类的抑制作用，使水体中藻类数量降低，提高水体透明度，达到化害为利、净化水质的目的，实现水域资源的可持续发展和利用。针对不同生态环境污染，从现场环境中筛选和构建具有高效污染修复的水生植物- 微生物群落体系，更具有针对性强、适应性强、效率高、成本低和对原有生态环境没有威胁等优点。应用范围北京大学工学院从选育耐盐碱性植物新品种入手，研究并优化不同盐碱程度下植物组合、配伍模式，构建盐碱环境植被快速恢复技术。筛选高效耐盐功能菌，利用耐盐功能菌接种技术，进一步发挥微生物植物联合修复作用，加快盐碱环境改良进程。形成以生物为主，盐碱环境改良与污水治理同步进行，实现盐碱改良—污染治理—生态重建系统综合技术的集成的盐碱化湿地的修复与改良综合技术体系。项目阶段北京大学工学院以多年对微生物的研究积累，将微生物与水体植物相结合，已经完成难降解有机磷化合物微生物——植物耦合净化体系理论模型构建，建立了对有机磷农药和难降解有机物（壬基酚等）具有高效分解能力的微生物菌群（同时可以作为微生物菌剂应用在水环境以外的如土壤环境的修复中）筛选、培育，开发了从相应污染环境筛选具有有机物吸收或降解功能的水生植物的技术。微生物－植物耦合水体污染治理技术比原有单一的微生物净化方式提高70% 的效率。同样，用生物的方式治理土壤的盐碱化，可以增加土壤中的有机物，调节土壤中的水气温状况，改变土壤结构与特性，改善有益微生物生存繁衍的环境。通过生物措施改良的盐碱地脱盐持久、稳定，且有利于水土保持以及维持生态平衡。

西安科技大学自1999年开始就对大倾角煤层长壁工作面综合机械化开采技术和装备着手开始研究，现该成果获国家科技进步二等奖1项，省部级科学技术一等奖4项、二等奖3项，发明专利6项，实用新型专利12项，发表论文71篇；从根本上解决了大倾角煤层综采难题，促进了我国乃至世界煤炭行业技术进步，具有重要的理论价值和实际意义，其成套技术除在四川、甘肃、新疆、黑龙江、北京、宁夏、重庆、山西、贵州等省（区，市）的20多个矿井推广使用外，还被俄罗斯、乌兹别克斯坦等国家引进，经济与社会效益显著。 

在中德双边政府合作协议框架——环境能源领域“中德清洁水创新研究项目（Clean Water）”项目支持下,与德国专家合作研究提出了“半集中式污水及固体废物综合处理及资源化技术”, 该技术改变了传统的集中式供排水模式的“污染物末端处理”结构与物质流和能量流“直线式”流动模式，从根本上解决了现有水资源重复利用率低和污染物难以资源化难题，该技术成果成功在2014 年青岛世界园艺博览会进行示范应用，通过生活污水分质收集、处理，满足再生水的分质回用的同时，实现再生水回用率达 90%以上，生活用水节水率达 40%以上；通过污水污泥与生活垃圾协同消化处理，在有机废弃物 100%无害化处理与利用的同时，实现绿色清洁能源（沼气发电）回收利用。该技术解决了快速发展中城市区域基础设施建设与环境污染问题，引领市政供排水等基础设施的发展方向，实现了“能源消耗最低、污染排放最少、废物综合利用”的最优化。既体现了“循环经济”与“低碳经济”的原则，又与我国当前建设“低碳社会”和“绿色住宅区”的小康社会目标吻合，不仅具有很好的社会效益及环境效益，而且对促进城市可持续发展具有重要的现实意义。