本发明公开了一种用于多自由度倒装键合过程的芯片控制方法，其主要控制过程包括：获取芯片的贴装位置信息；键合头拾取芯片，获取芯片 Z 旋转轴和 X/Y 直线轴的角度及位置粗调偏差值，然后在执行粗调的同时，实现 X/Y 直线轴的闭环跟随控制；获取芯片 X/Y 旋转轴的当前实际角度值，并在逐次选择 X/Y 旋转轴执行角度闭环控制的同时，实现另外两直线轴的位置闭环跟随控制；获取芯片 Z 旋转轴和X/Y 直线轴的角度及位置精调偏差值，然后在执行精调的同时，实现X/Y 直线轴的闭环跟随控制。通过本发明，可使得芯片

本发明公开了一种数据去重过程中的并行分块方法，其特征在 于，包括：(1)将数据流中的文件分成多个定长的数据段，所述数据段 的长度大于数据分块的最大块长；(2)利用计算机多核处理器并行对每 个数据段进行分块，每个数据段都通过分块获得多个数据块；(3)将最 后一个数据段除外的每个数据段的最后一个数据块与后一个数据段的 第一个数据块进行边界衔接处理。本发明提出的并行分块方法，采用 一种新颖的边界衔接方法解决了传统分块方法的

研究催化剂在实际催化反应过程中的状态对于理解催化剂的催化机理具有非常重要的意义。实际催化过程中，气体分子会通过影响表面能进而对催化剂的表面结构进行调制。但受限于研究方法，在真实催化环境中，气体分子如何重构催化剂表面仍然不清楚。此外，除了催化剂表面结构的变化，在催化反应过程中，催化剂颗粒整体的结构乃至物相也会发生变化。

（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。

项目成果/简介:本发明公开了一种监测植物花芽分化或开花过程中温度变化的活体成像方法。本发明提供的方法，包括如下步骤：1)用红外线非接触式热像仪采集活体待测植物的花芽或花部器官图像；2)根据步骤1)得到的采集图像，得到所述活体待测植物的花芽或花部器官的不同位点的温度，从而实现植物花芽分化或者开花的生热效应的监测。本发明的实验证明，本发明的方法具有以下优点：1)操作简单，快速：省略了植物观测中取样、分离等前

本实用新型提供一种氧气钢瓶充装过程超温预警装置，所述装置包括数字温度采集装置以及无线接收装置，所述数字温度采集装置安装在待测氧气钢瓶的周围，并对应每个氧气钢瓶储存有该氧气钢瓶的设备编号;所述数字温度采集装置通过无线通信方式将温度数据发送至无线接收装置上使工作人员能够及时发现氧气钢瓶温度情况，并且事故钢瓶序号实时传输到人手中的显示器上，准确、高效、无需人工，节省人力。

本发明提供了一种绿氢耦合加氢过程在线代理模型辅助多目标优化方法，包括：针对绿氢耦合加氢过程的绿氢‑灰氢混合波动，构建经济与碳减排多目标操作参数优化问题，对操作参数进行灵敏度分析，获取待优化操作参数及其取值范围；对加氢过程建立第一性原理模型并进行拉丁超立方采样，采用高斯过程回归建立离线代理模型；在混合氢气波动条件下，基于高斯过程生成初始在线代理模型，采用快速非支配排序优化方法求解经济与碳减排多目标优化问题，并通过周期性更新在线代理模型。本发明兼顾了投资成本与碳减排效益，实现了绿氢‑灰氢混合频繁波动下的经济效益与碳减排多目标的平衡优化。

橡胶与金属热硫化粘合剂应用于汽车工业、机械工业等领域中橡胶-金属复合制品 及零部件的制造。传统热硫化胶粘剂多为溶剂型产品，含有毒有害的酮类、氯化溶剂、 芳烃溶剂等，且常采用对人体及环境都是有害的重金属盐成分，而环保水基型产品被国 外公司垄断，国内尚属空白。 本项目产品为高性能水分散型环保产品，粘接强度高、耐高温性能好、施工工艺简 单，各项指标均达到国外同类产品先进水平，打破了国外公司的技术与产品上对国内的 制约。 本项目团队同时开发完成以及正在开发许多用于新能源（太阳能及 LED 等）、汽车、 电子电器等先进制造业用各种胶粘剂及新材料项目。在新材料的产业化开发方面拥有较 雄厚的实力。

针对炼铁高炉、炼钢转炉、连铸中间包、钢水包、鱼雷罐车等高温冶金容器及加热炉、高温管道等热力系统设备的共同结构和负荷特点，综合利用计算机仿真和现代电测及激光测试分析技术，开展其在生产过程中的热行为、变形行为及强度行为的内部机理和外在表现的基础理论研究，形成了金属——耐材高温复合结构热——机械耦合行为的根系方法和设计理论，并成功地应用于300吨钢包裂纹生成分析及改制设计，转炉延寿技术及工艺确定、高炉下降煤管的塌落事故评估和治理以及转炉等高温结构的设计和行为控制等方面。其中300吨钢包裂纹生成分析及改制研究工作明确了原有进口大型钢包裂纹的生成机理以及改制研究工作明确了原有进口大型钢包裂纹的生成机理及防治方法，并首次奖圆弧底和整体小耳轴应用于大型钢包，使新钢包的各处应力分布较为均匀，应力水平降低，最大应力较原有钢包下降约40%，各种最大应力均避开了焊缝位置，焊缝和水口附近的应力水平下降了60～70%。其结果使钢包的机械强度指标较原有钢包有了很大改进，特别使焊缝和水口附近改善明显。在提高钢包使用寿命、降低包重、减少维修费用等方面取得了令人满意的效果，并彻底替代了原有进口钢包，取得了巨大的经济和社会效益，该项成果现已在宝钢全面推广。