本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过程中，随着历史磁盘数据数量的增加，越来越多的样本被不断训练，模型精度越来越高，进一步提升了准确率，保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。

停课不停学 在家学习用OK 有人教也有人管 真人规划师1对1指导 + 九大学科老师专业点拨 OK学习机智能定位孩子不会的知识点，只学该学的，在家智慧学

研发阶段/n1、在该方向发表论文10余篇，Nature子刊，Science子刊各一篇。。2、申报和获得该方向相关发明专利8项。其中1项授权转让给Facebook，Sony和中国一家企业。在华中科技大学申报5项发明专利，依托武汉舒博光电技术有限公司申报2项发明专利。。3、研发出2代超分辨纳米光刻样机。。4、配备光学装备开发专门团队，初步建成光学精密制造和检测平台。

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析

实验装置简图，原子能级以及与原子相互作用的光脉冲序列复旦大学物理学系精密测量物理与量子光学团队开展国际合作研究，在突破标准量子极限的精密测量研究中取得系列重要进展。团队利用预测和回溯测量的方法，实现了迄今含原子数最多的原子自旋压缩以及突

超星客户端是为期刊编辑部提供的可用于学术资源“域出版”的唯一移动出版平台，也是为移动终端用户提供的集阅读、科研、学习、交流、管理等用途为一体的现代化综合移动服务终端，包括文献、图片、音频、视频、论坛和授课等多媒体互动功能。

爱学习，为全国教育机构提供高品质教学产品及办学解决方案。平台围绕“开放连接，成人达己”的战略路线，整合“教研、教学、服务、营销、管理”五大版块，业务涵盖七大学科产品及备授课系统、直播教学、师资培训、学员测评、营销招生、办学咨询等多个领域，截至目前，爱学习全国合作伙伴超过8000家，业务覆盖全国30个省份1600个县市，服务学员总量超过1200万，年均超过500名学员走进清华北大，并在成都、杭州、深圳、西安等9个城市建立教研和营销服务中心，更好地构建教育赋能新生态。

爱学习教育集团（原高思教育集团）成立于2009年12月，并于集团十周年之际，由“高思教育”品牌升级而来。集团是一家以学生成长为中心、以内容和科技为驱动、以新教育模式为载体，推动公平而有质量的K12教育普及的科技教育公司。多年来，集团秉承“让每个孩子爱上学习，收获成长”的使命，将教研教学和科技研发作为核心驱动力，并在人工智能、大数据、云服务等领域积极开展探索创新，旨在通过教育与科技的融合，实现数字化转型，致力于打造“内容和科技驱动的K12教育供给平台”。

本发明提供了一种基于社区的在线学习系统的学习激励机制，在以课程为社区的学习系统中，通过 对用户活动的综合评价，得出用户使用系统的情况；而用户的活动分为两部分：用户下载资源数和用户 回答问题数，这两者构成用户影响传播图，再结合用户好友关系和用户之间的间接影响带来的多阶传播， 得到用户影响传播矩阵，采用自己设计的类 PageRank 算法，计算用户的声誉值，作为在线学习系统中 用户的平时成绩，从而激励用户多参与课程社区的活动，来提高自己的声誉值。&