本发明公开了一种基于混合型 MMC 的 HVDC 直流侧短路故障 穿越和恢复方法。能在不闭锁换流器的前提下，通过换流器自身控制 完成直流侧短路故障的穿越和恢复，无需机械设备动作，恢复过程不需要重启换流器，因而故障响应与恢复速度快，对输电线路为架空线 时经常出现的非永久性短路故障特别有效，在隔离直流侧故障的同时 为交直流系统提供无功和有功支撑，并有利于提高所连接的交直流系 统的暂态稳定性。 

本发明公开了一种混合导通模式的逆变电源装置及其直接电荷 量控制方法，适用于高功率密度、高性能的单相及三相逆变电源。逆 变电源由逆变桥、滤波电感、滤波电容以及直接电荷量控制器构成。 该装置采用小电感量的滤波电感来降低其体积，并在减小磁芯损耗的 同时降低开关损耗，缩小散热器体积，从而提高功率密度。但小滤波 电感使得其电流在每个工频周期中的各个开关周期中即可工作在连续导通模式，也可工作于不连续导通模式。因此，本发明在每个开关周 期中，采用直接电荷量控制器通过采样输出电压和负载电流，计算下 一周期中流过滤波

本发明公开了一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据 压缩方法，包括：CPU 读取待压缩数据文件，将该待压缩数据文件从 内存拷贝到 GPU 的全局存储器中，设置 GPU 上的线程块组 bk[a]，每 个线程块中的线程个数 b，设置压缩字典窗口的长度为 c，并设置指向 第一个压缩字典窗口的头部指针为 p_dic_h，设置预读窗口大小为 d， 指 向 第 一 个 预 读 窗 口 的 指 针 p_pre_r ， 该 指 针

（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。

本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法，首先松弛约束条件，迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是，在基带，将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题，在射频，将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法，迭代逼近理论上限。

本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法，包括如下步骤： 1、在收费站的收费广场布置摄像头，采集车辆在收费广场的行驶视频； 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪，获取每一帧图像中车辆的位置坐标； 3、利用车辆的M帧图像数据，计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突，计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk；如果发生变道冲突，计算车辆转向模型时间指标Tpet； 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理，统一为交通冲突评价指标STC，根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化，对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。

技术成熟度：原型验证 原理：模型将浆锚连接节点破坏视为两个阶段，第一阶段为粘结破坏，即砂浆与钢筋和钢筋断裂前（包括断裂时）时段，第二阶段为滑移破坏，即砂浆与钢筋和钢筋断裂后时段。第一阶段依靠梁单元模拟，第二阶段依靠弹簧单元模拟，这样准确的反映了浆锚连接发生时的强度破坏及之后的滑移脱离现象。 创新点：提出了建模工艺，给出了适用于模型的弹簧单元、梁单元本构关系。 应用场景：浆锚节点超限分析，浆锚节点抗震性能分析。 应用案例：约束浆锚钢筋极限搭接连接剪力墙结构抗震性能分析，装配法加固剪力墙施工模拟过程分析。 成果获奖：吉林省土木建筑学会科技进步一等奖。 成果评价：建模简单、计算快速、经过多篇论文验证传力与实际情况偏差小于10%。

  凤舞教育科技（东莞市）有限公司主要以中国舞、拉丁舞为主要项目，拥有全职舞蹈教师100多名，均具有正规院校舞蹈艺术、学前教育类大专、本科学历，一半以上教学老师教学经验超过3年以上，学校设有专门的教研团队，从事教学总结、教材开发，专业力量雄厚。 2016年，学校研发出具有独立知识产权的少儿舞蹈基训教材--《凤舞课堂》，凭借教材的安全性、系统性、专业性、普及性、趣味性，开展针对全国各地的舞蹈老师进行少儿基训教学师资培训，包括初级班、中级班、导师班、0基础班等。2017年凤舞艺术教育在实践基础上总结一套出少儿艺术机构培训管理体系--《凤舞管理》，开展全国管理培训，2019年又陆续推出凤舞少儿舞蹈剧目教学教材。2021年出版《少儿舞蹈基础训练》教材丛书。 目前全国直接学习过我们的舞蹈教学体系与管理体系的老师及机构负责人超过4万人以上，《凤舞课堂》教材与管理体系在全国各地落地实践，目前全国受益学生在500万以上，教材在全国少儿舞蹈行业中得到高度普及与应用，获得行业高度反响与赞誉。凤舞职业教育部，成立于2018年6月，属凤舞旗下产业三级火箭（少儿部、师资部、职业教育）之一。 目前校企合作院校60多家，合作模式有产业学院、专业共建、承包二级学院、现代学徒制、高职扩招、凤舞订单班、实习基地等。 作为少儿舞蹈教育行业的龙头企业，凤舞拥有完整的人才培养体系，具备”将平凡培养成优秀“的能力。凤舞根据专业领域与市场资源的优势，开设了三大核心专业：中国舞教师专业、艺术培训新媒体专业、凤舞小微管理专业，以提升学生职业技能，让学生在行业中具备核心竞争力。

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