本发明公开了一种混合动力公交车在线自学习能量管理方法，该方法首先根据出厂时设置的初始能量管理策略控制发动机和电动机的转矩分配，随着公交车在固定路线上的运行，获得初始策略对应的动作值函数后，可以从该动作值函数出发，通过公交车在道路上的往复运行，在线、自主地学习适合于公交车运行路况的能量管理策略；本发明充分利用混合动力公交车在同一路线上往复运行的特点，采用自学习的方法来获得适用于公交车运行路况的能量管理策略，具有能源分配合理、燃油经济性高、尾气排放少、鲁棒性好、节能环保的特点。

本发明涉及一种混合型磁通耦合超导故障限流器及限流方法，本发明中：耦合变压器的一次侧绕组 线圈同快速开关相联且并入 MOA 氧化锌电阻片，二次侧绕组线圈同超导限流材料相串联，继而将一、 二次侧绕组线圈呈反向并联后接入电力系统主回路。在电力系统正常运行时，快速开关处于闭合状态； 当系统发生短路故障后，控制快速开关触发断开，耦合变压器的磁通锁定特性将解除，且超导材料因其 通流大于临界电流设定而切换到高阻态，此时限流器呈现电感-电阻混合式成分进行故障限

本发明公开了一种石墨烯基双模混合集成电控液晶微透镜阵列，包括阵列化控光架构、第一驱控信号输入端口和第二驱控信号输入端口，阵列化控光架构的上下层之间顺次设置有第一基片、微圆孔形图案化石墨烯电极、第一液晶定向层、第一液晶层、第二液晶定向层、石墨烯共地电极、第二基片、第三液晶定向层、第二液晶层、第四液晶定向层、微圆环孔形图案化石墨烯电极、第三基片，微圆孔形图案化石墨烯电极、石墨烯共地电极和微圆环孔形图案化石墨烯电极分别

（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。

本项目从官员直播带货的政策文本汲取研究思路，灵活运用Python数据手段验证行为逻辑，基于调研案例以点带面分析经济效应。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 许阳 公共管理学院公共事业管理 2019.9-2023.6 邹凯 公共管理学院城市管理 2019.9-2023.6 谭笑 公共管理学院劳动与社会保障 2018.9-2022.6 姚智妮 公共管理学院行政管理 2018.9-2022.6 张玎玲 公共管理学院劳动与社会保障 2019.9-2023.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 魏萍 公共管理学院 副教授 教育财政、财税理论与政策 四、项目简介 自2020年新冠肺炎疫情以来，互联网经济的重要性得到了政府的高度重视，在线上经济中，官员直播带货是新的激发经济活力的手段。官员直播带货是政府创新服务思路在实践中的新探索应用，对于推动阶段性的经济发展具有深刻的现实意义。本项目从官员直播带货的政策文本汲取研究思路，灵活运用Python数据手段验证行为逻辑，基于调研案例以点带面分析经济效应。在政府可持续创新视角下，通过梳理官员的多重目标政绩考核体系分析其行为的四大主体需求行为动力因素，运用官员行为理论和Python数据辅佐研究，多维角度勾勒出了官员直播带货的人物群像，有针对性地研究政府创新视角下官员直播带货的具体动机和行为表现。另外，对于经济效应研究，将短期效应落到“对接供需、解决滞销”上，将长期效应落到“产业升级、脱贫攻坚”上，进一步认识官员直播带货的行为实效性，以此总结推进政府可持续创新的建议，旨在缓解形式主义作风突显、有限理性下的“偏利性”选择以及基层治理创新的公共性缺失的未来发展难题。

本发明构建一种新型混合佐剂 DDA/PolyI:C。该混合佐剂组 (AMM+DDA/PolyI:C)和单独佐剂组(AMM/DDA)分别加强免疫 小鼠两次后，脾脏淋巴细胞经抗原 AMM 刺激后，皆可产生分泌较仅 有融合蛋白 AMM 组高的 IFN-γ; 肺部荷菌量试验表明佐剂实验组加 强 BCG 免疫后，肺部荷菌量都较 PBS 组低;肺组织病理分析显示混 合佐剂组 AMM+DDA/P