太赫兹雷达应用、太赫兹医疗成像等。

一种混合存储系统，属于计算机存储领域，解决现有混合存储 系统需要多个控制器且各控制器所控制的存储介质单一导致的系统复 杂和成本高的问题。本发明由 N 个存储器和一个控制器构成，每个存 储器包括控制器通信模块、存储介质和存储器信息模块；控制器包括 主机通信模块、负载控制模块、阵列控制模块、地址映射模块、存储 器控制模块和缓存。控制器能够识别主机到达的读写请求并判断写请 求的冷热程度与大小，进行负载控制，实现多种存储器的

燃料电池利用氢气和空气发电，清洁高效。用燃料电池发电系统与蓄电池、超级电容等储能系统构建的混合动力系统用于驱动轻轨车辆，可以取消牵引供电系统，从而解决牵引接触网系统对城市规划、市容市貌、安全防护等影响，而且可以减小轻轨交通系统初期投资，大幅缩短建设周期，降低轨道交通系统对电网的谐波污染，具有巨大的市场前景。

枝形混合器可用于液液萃取、气液吸收和非均相快速反应。该混合器容易加工，成本低。体积小，可通过数量放大提高处理能力，无放大效应。处理能力: 1-1000L/h; 压降: < 15 kPa；液液萃取体积传质系数：kLa=0.5-9(1/s)；气体吸收液相体积传质系数：kLa=0.7-24(1/s)；相界面积：2600-12000 (1/m)。

成果为一种测量混合酸碱的仪器，可根据具体检测要求，方便的更改设计，实现不同种类的样品测定。 以混合碱成分测定为例，采用流动注射的方法可以准确的检测混合碱的总碱度以及酚酞碱度，将该方法应用到工业锅炉水检测中，检测结果与人工滴定结果一致，且检测灵敏度较高。同时通过在流路中串联电导率电极，氯离子选择性电极，pH 电极，实现对电导率、氯离子含量和 pH 的同时测定。用户只需要将流动注射装置安装需要监控水质的容器上，就可以通过计算机实时在线监控锅炉水水质的变化。将该方法还可以应用到油品酸值的检测中，无需有毒试剂、无指示剂、无需滴定、使用成本低、仪器便宜、易于操作。同时，也可以用同样的原理，用标准 碱液可以应用到混合酸成分的检测（如硝酸和氢氟酸）。 技术特点：采用流动注射方法可以快速、准确检测样品，具有自动化程度高、干扰小等优点。仪器体积小，各组件可与电脑相连，实现远程控制，适合现场或远程监测。

项目简介： 南开大学微电子专业以集成电路设计为主要发展目标，现有一批 集成电路设计的师资力量，具有现成的教学体系，能够在数模混合集 成电路、射频集成电路、SoC 系统集成设计等方面提供技术服务。 具有 10 余批次集成电路流片的经验，具有集成电路设计与实践 的软硬件条件，支持设立集成电路设计实验基地，支持集成电路设计 的小微企业的创立和发展，提供技术培训、设计实验和合作开发等。 

本项目基于系统辨识的原理，通过对控制对象参数进行估计，并根据辨识 结果对控制其参数进行及时调整，克服了控制对象参数的不确定性以及时变性 对控制系统性能的不利影响,并且兼顾了重复控制方法能够精确跟踪含有谐波成 分的周期信号，具有计算量小，易于在数字信号处理器(DSP)上实现的优点。仿 真结果证明基于系统辨识的 HVDC 直流有源滤波器控制技术具有良好的控制性 能，能够对 HVDC 系统直流侧谐波进行有效的抑制。

（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。

预浸料是复合材料性能的基础，复合材料成型时的工艺性能和力学性能取决于预浸料的性 能。在预浸料生产工艺中，基体树脂的配方、预浸料的制备工艺至关重要，树脂基体与纤维的 匹配性、树脂粘性、挥发性、储存条件、储存寿命及预浸料中的树脂含量等参数均会影响预浸 料的质量，从而影响复合材料成型工艺的筛选和优化。 芳纶全称为“聚对苯二甲酰对苯二胺”(杜邦公司的商品名为Kevlar) ，是一种新型高科技 合成纤维，具有超高强度、高模量和耐高温、耐酸耐碱、重量轻、良好的绝缘性和抗老化性等 优良性能，具有很长的生命周期。芳纶纤维诞生于20 世纪60 年代末，最初作为宇宙开发材料 和重要的战略物资而鲜为人知。冷战结束后，芳纶作为高技术含量的纤维材料大量用于民用领 域。世界上主要的芳纶生产商是美国杜邦和日本帝人，几乎垄断国际市场。由于国外技术封锁 等原因，我国芳纶的生产和应用起步较晚。 依据增强环氧树脂预浸料的特点及发展趋势，根据预浸料后续产品用途要求，选择合适的 环氧树脂为主要基体，以芳纶纤维为增强材料，开发芳纶纤维增强环氧树脂预浸料。同时针对 某一复合材料制品，完成树脂配方、预浸料成型及后固化等工艺的研究和优化，从而建立预浸 料生产的工艺技术软件包。