（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。

本发明提供一种跨平台乡村旅游APP的实现方法与装置，所述方法包括：S1，基于乡村旅游的视图层业务需求，利用AppCan跨平台技术框架，采用html5+css3+JavaScript构建乡村旅游APP的用户交互界面；S2，基于乡村旅游的数据层业务逻辑需求和所述用户交互界面，利用AppCan跨平台技术框架，通过手机系统统一接口webview，构建乡村旅游APP的移动业务逻辑；S3，基于与后台服务器的信息访问需求，利用AppCan跨平台技术框架，构建APP客户端与所述后台服务器的信息交互逻辑。本发明能够有效提高应用代码复用率和开发的效率，并能有效降低开发者劳动强度。

数据是企业的重要资源，数据质量则是体现其价值的关键。大多数企业已建立的众多的基础专业数据库、信息资源管理系统，并完成的数据仓库建设，但是对数据与信息的质量、新数据是否上来以及上来及时性等缺乏有效的监控手段；同时，已有信息资源往往被分散的保存着，其管理维护乃至数据库的变更都难以掌控。本系统基于元数据、元结构、元知识模拟专家对于数据与信息资源的管理策略，利用机器学习、自然语言处理以及知识库技术，实现了基础数据资源监控与管理，建立了基础数据资源动态监控与质量巡检系统。系统主要功能包括： 元数据管理 建立和管理包含所有基础数据库结构信息的元数据库，使对各个基础库中的最新数据项和数据项变更历史等有一个全面的掌控；同时也为今后建立在基础库之上的应用和对数据库的维护打下良好的基础。 重要基础数据的采集监控 对各基础数据库中的重要数据是否及时采集入库及基础数据的删除进行定期的监控，并对监控的结果给出相关结论报表，以便及时了解各基础库数据的数据增删情况。 数据质量巡检子系统 定期地对各基础数据库中的重要数据项进行质量检查，监控各数据项中的数据是否满足给定的规则条件，对于不符合条件的数据通过提供的预警机制进行预警。 本技术可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

研究背景及挑战:高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。本科研团队研究内容:基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。融合定位云平台体系框架全时空定位服务平台上下文突破弹性导航软硬件架构及理论体系基于因子图多源融合定位算法科研基础:国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。 科研成果:1中国卫星导航定位科技进步一等奖2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军3获阿里巴巴天池世界比赛冠军4 制定国家实时定位标准6项5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名 成果应用案例:华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

研究背景及挑战: 高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。 本科研团队研究内容: 基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。 融合定位云平台体系框架 全时空定位服务平台上下文 突破弹性导航软硬件架构及理论体系 基于因子图多源融合定位算法 科研基础: 国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。   科研成果: 1中国卫星导航定位科技进步一等奖 2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军 3获阿里巴巴天池世界比赛冠军 4 制定国家实时定位标准6项 5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇 6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项 7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名   成果应用案例: 华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

该项目是精神病学与精神卫生学临床、软件工程和数据工程交叉方向，探讨临床研究业务过程与数据一体化集成平台的建设与实施，优化临床研究数据采集、存储、交换、可视化和分析决策，为临床研究提供更科学更高效的支撑方法与手段。

一、项目简介 激光扫描系统能够直接获取被测目标表面的三维空间坐标，具有采样密度高、点云分布密集等特点，正逐渐成为三维空间信息快速获取的主要手段之一，被广泛应用于文物保护、三维重建、数字地面模型生产、城市规划等领域。团队拥有世界上最先进的车载和静态地面激光扫描系统，具备在城市、海岸带、矿山等环境条件下获取三维点云数据的能力。通过研发点云分割、点云智能量测、三维目标提取、点云分析、三维场景