清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。 清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。 目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。 无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。 无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。 无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。

本项目致力于将当前国际上脑科学的前沿研究成果用于学生多维脑认知功能的精准鉴别和潜力的挖掘。 本项目利用权威技术与先进算法，并通过整合国内外 科研机构闲散脑科学平台和扫描资源，建立全球最大的脑认知功能数据库，为教育机构和其他行业需求提供基础服务 

  中学科学综合实验室的创意是寓教于乐，主要的服务对象是中学生，科技活动室的建立可以满足学生对科技知识的渴求，激发学生的科学兴趣，促进素质教育及学生科技素质活动的开展，科技活动室的建立可以让每一位学生都能亲身体验科技活动，进行相关的实践研究，进一步加深对科学原理的理解力，感悟科学的深奥，培养科学兴趣增强动手能力。 组成系列： 　　科技活动室内由声、光、电、力、磁能、水、气、新材料等九个方面的系列仪器组成。这些仪器集科学性、知识性、趣味性、操作性于一体，将光的反射、声的传播、力的分解、电的产生、水的循环、能的转化、磁场变化等级自然常识和科学原理以最直观的形式演示出来。学生亲自操作，运脑动手，发现其中奥妙，掌握其中的科学原理。 教学配套设备： 　　GPS全球卫星定们器、汽车模拟驾驶系统、七大古天仪器、悬浮地球仪、伽利略温度、计水动仪象台、西汉透光镜、地动仪、磁阻管、陀螺、玩具金字塔、漏刻、全息图、记里鼓车等。

青华科教仪器有限公司17年钜献： 小学科学教学资源箱 五大突出特点： 1科学规范：以《小学科学课程标准》为指导，以8套教育部审定教材为参考，首都师范大学小学科学教育研究人员与青华公司研发技术人员通力合作，保证实验开发和资源选择符合小学科学教学特点和规律。 2内容全面：不称实验箱，而称资源箱——既包括物质科学中的实验，更包括生命科学、地球科学中进行观察的标本、模型、图片。同时，观察实验资源涵盖小学科学一至六年级所有知识点。 3适应性强：以教学主题为单位配置装箱，便于搬移、取用和复原。开发三种类型资源箱，便携式、整合式和演示式。既适合大班教室教学，也适用科学专用教室，也可以适合偏远教学点流动使用。 4服务性强：针对整套资源，出版了科学教育理论指导下资源应用的学习教材，帮助成熟教师创造性的使用。每套资源箱均配备实验操作说明书和资源使用教学范例，帮助新教师有效使用教学资源。对每个实验和每个教学主题下标本模型图片的应用，拍摄了微课和微视频，帮助兼职教师利用微视频、选择学习资源，直接组织学生展开科学学习（此处展示一个微视频。选择“认识昆虫”或“热传导”实验。）。根据需要，专家现场培训。 5产品成熟：产品样品，历经五年时间，在浙江！北京、江苏、山东、广西！宁波、云南、新疆等多个省市地区的小学科学课堂教学中使用，获得大量反馈信息，不断的调整、改进产品质量，使之符合小学科学教学。由教育部教学装备研究与发展中心（原教育部教学仪器研究所）进行产品质量监测，经过三次大的产品改进，小学科学资源箱已经进入成熟期。   分三大类： 便携式（手提式）小学科学资源箱 拎箱上课，课后装箱拿走。 适用于在普通教室进行的科学课。也适用于流动教学点科学教学。 属于探究式学习资源，学生分小组学习用。 整套资源箱共分20个主题箱，根据学生人数选择需要的套数。 选用一批资源箱，可以解决全校所有年级科学教学资源。 整合式（叠层式）小学科学资源箱 可存放在储物架上。 适用于小学科学专用教室。 属于探究式学习资源，学生分小组学习用。 整套资源箱共分21个主题箱，但每个主题箱配置相同的六套资源。若每班学生分成六组，则配备一套资源箱即可。班容量大，也可选择两套。 选用一套（或两套）资源箱，可以解决全校所有年级科学教学资源。 演示式小学科学资源箱 共七个箱子。 实验现象设计、标本模型配置，利于全班观察。 适用于学生人数偏多的班级上课（60人以上），也适用人数很少的教学点。 对于很难组织小组探究式学习，教师操作演示，师生共同学习。 选用一套，基本可解决小学科学重点内容的教学需求。   “动其博闻多识，观物察理之慕念。”小学科学教师的需求，就是我们的追求！介绍完毕！

       科学探究室能满足新课程标准开放型、主动型、综合型探究，让学生在探究室乐于探究，勤于动手完成不同探究课题所做的不同实验。          

QFView是公司自主研发的后处理软件，对二维和三维数据进行可视化和分析，依据计算机结果绘制二维曲线、云图、矢量图、动画等。QFView基于VTK图像库采用C++语言编写，图形用户界面采用Qt框架可跨平台运行。QFView针对CFD领域提供灵活接口，易于集成到其他平台。

各地基建物资设备的海量信息检索与搜索引擎攻关

对秸秆还田实际生产问题，在研究理论上，明确了秸秆还田对大田作物的化感作用不影响作物出苗和幼苗生长，秸秆还田导致作物出苗差的原因是由于整地质量差、秸秆覆盖不均匀导致种子与土壤接触不紧密造成；揭示了不同轮作体系及还田方式的作物秸秆腐解及养分释放规律，为秸秆直接还田利用、秸秆还田条件下调整施肥技术和减量施肥提供了理论基础；阐明了长期秸秆还田通过改善土壤有机质组分和团聚体结构进而提升土壤保肥能力与优化供肥能力的机制。在关键技术上，提出了秸秆还田条件下大田作物单季生产的氮肥“后肥前移”运筹方式；制定了不同地力的秸秆还田钾肥替代标准；确定了长期秸秆还田条件下周年轮作生产的化肥减施比例。在技术集成与应用上，集成了以氮肥后肥前移、钾肥减量施用、周年化肥减施、种肥协同管理、秸秆机械化还田和秸秆促腐技术等为核心的秸秆还田综合技术；建立了适合于长江中游集约化高强度种植的稻-油、稻-麦、稻-稻-油、棉-油等不同轮作体系秸秆还田综合模式8套。 年来在湖北省共计推广1.1987亿亩，技术应用增产5.6%以上，每亩周年节省氮肥1.9公斤、磷肥0.8公斤、钾肥2.6公斤，肥料利用率提高5.3%-14.3%。 成果完成时间：2017年4月