本发明公开了一种基于云存储环境的连续数据保护的缓存代理 端的设计方案，包括：缓存代理端将根据客户端的操作请求进行相关 处理。如果是用户的登录请求，缓存代理端则会判断用户是否存在， 如果用户不存在，则为该用户创建元数据记录文件、数据记录文件、 时间记录文件和数据映射表，然后进行同步，创建被保护磁盘分区的 初始镜像文件；如果存在，继续等待客户端的操作请求。如果是备份 请求，缓存代理端则会构造对应的元数据并记录到对应的元数

本发明公开了一种基于 SDN 环境的数据的可靠组播传输方法。 SDN 网络控制器实时监控当前网络状况，在数据传输之前发送端与接 收端先进行三次握手建立连接，连接建立过程中发送端指定接收端， 由 SDN 网络控制器生成组播转发树，连接建立后发送端向该连接发送 数据，数据以组播的方式传输到每个接收端，每个接收端接收到数据 之后向发送端发送确认报文，保证数据可靠传输，同时发送端维护拥 塞窗口，在发送数据的过程中进行拥塞控制

目前我国农业人口老龄化日益严重，农药化肥过量施用，为解决未来谁来种地，生态环境恶化等问题，山东理工大学校长特别助理、农业工程学院院长、欧洲科学、艺术与人文学院院士、格鲁吉亚国家科学院外籍院士，兰玉彬教授提出国内首个生态无人农场理念，在农圣贾思勰曾任太守的朱台镇（高阳）建设生态无人农场。 生态无人农场是现代农艺和农机装备、绿色植保技术、无人机、机器人、人工智能、物联网、大数据、云计算、3S等高技术集成的成果，将依托各种传感器节点和无限工薪网络，通过天、空、地一体化信息监测系统获取农情信息，采用地空一体化智能农业机器人和农业装备等协同作业，实现农业生产环境的智能感知、智能分析、智能决策、智能预警、专家在线指导，达到绿色生态农业生产的精准化种植，可视化管理和智能化操控，打造可复制易推广的绿色生态、高效环保的循环无人农场新模式。 创新与特色： 1、生态与农业生产深度融合 通过开展土壤、水体、大气监测网络及农场生态环境建设规划，实施测土配方精准施肥技术、秸秆综合利用、禽畜粪便有机化处理与施用技术、绿色生物防控病虫害综合治理、航空植保变量施药、精准灌溉等各种生态技术措施，构建绿色、环保、生态三位一体的可持续农业生产体系。 2、农艺与智能农机深度融合  进一步提升农艺与智能农机的融合水平，创新农作物全程无人华化生产解决方案，探 索物联网技术与农艺、农机的融合方案，逐步实现耕、种、管、收、贮等生产环节作业无人化，促进农艺与智能农机的深度统合。 3、农情与数据信息深度融合 构建特色的农作物生命周期数字化管理平台，通过空、天、地一体化全方位信息采集技 术全面获取不同生长阶段数据，探索大数据技术在农情分析中的深度应用，为农业生产决策提供有价值的大数据平台，形成便于无人农场实施的生产规划标准。 4、农机与人工智能深度融合 针对大田农机装备可靠、高效、精准作业的需求，借助多元异构传感技术、自动驾驶技 术、智能控制技术、研究农机装备的自适应控制技术、机群调度与协调等关键技术，研制支撑农田作业环节的智能农机装备，构建基于人工智能、云平台的农机装备协同作业管控系统，实现农机装备与人工智能深度融合，为智慧农业的可持续发展提供示范。

本实用新型公开了一种生态沟渠砌块，包括方块状的砌块本体、两块相互交叉连接呈“十”字形结构的砌块分隔板、及砌块底板；所述的砌块本体中间镂空，砌块分隔板置于其镂空内；在砌块底板上均匀分布有透水通孔，底面上设有底部凸起，在砌块本体的上开设有通水引流槽和侧通水孔。本实用新型的砌块能用于生态沟渠的建设，减少砌块内泥沙的流失，使植物更好的生长，起到锁水的作用，平衡生态环境，降低河流倒灌甚至洪涝灾害的发生率。

本发明公开了一种同构环境下的 RPC 数据传输方法，发送端将 待发送的数据中的多个小数据块拷贝到发送缓存，然后将发送缓存中 的数据整体发送给接收端，将待发送的数据中的大数据块直接发送给 接收端，其对大、小数据块做了区别处理，大数据不再拷贝，减少拷 贝开销，而小数据块聚合发送，减少了发送开销；接收端接收来自发 送端的数据，并计算和记录各数据块在数据接收缓存中的地址，这样， 上层程序根据地址直接访问数据接收缓存中数据即可

该项目是甘肃省科技攻关课题，通过野外调查与勘探、室内试验、数学建模与实地验证与示范等方法与手段，对甘肃省 61 个试点农村小城镇的地质环境与地质灾害的基本特征、类型、规模、影响因素等及形成条件进行详细的调查 , 运用多学科的理论和方法综合进行研究。建立了农村小城镇的地质灾害预测体系与评估模型，提出了农村小城镇建设中的生态地质环境建设的概念、方法，并建立了示范方案。获得 2008 年度甘肃省科学技术进步二等奖、甘肃省建设科技进步一等奖，发表高水平学术论文 20 余篇，出版专著 2 部。

该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题，提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合，有效减缓冬季上冻问题，同时提高粪便堆肥发酵效率，确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下： 人性化设计：粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味，提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施，提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。 环境友好：便器无需用水，粪尿经无害化处理后可直接还田利用，降低环境污染风险和碳排放。 经济可持续：相比同类设备，施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度，太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出，减量化处理减少清掏频率，便于农民自行还田利用，进一步降低维护成本。 获得UNICEF（联合国儿童基金会） 2024imaGen Ventures全球挑战赛，最终十佳项目（中国唯一团队），获得国际可持续专家一致好评，5月份正式发布。

（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。

已有样品/n本项目针对亚热带丘陵茶园大多土壤贫瘠，病虫草害严重，夏秋季高温强光和季节性干旱导致夏秋茶产量低、品质差等生态问题，模拟山区生态环境，创建丘陵茶园生态系统优化管理技术体系。通过建立人工复合生态茶园、应用遮阳网遮荫、覆盖稻草、间种豆科绿肥和菜子饼肥配施等关键技术，改善茶园土壤结构、增强土壤保水保肥能力、提高土壤养分的有效性、降低茶园温度、增加茶园湿度和土壤含水量、丰富茶园生物多样性、保护天敌昆虫抑制茶园害虫、控制茶园杂草的生长。项目集成组装了茶园主要杂草和害虫的生态控制按术体系等。开发了迎春