齐鲁工业大学（山东省科学院）海洋仪器仪表研究所王军成研究员主持完成的“系列海洋监测浮标研制及在国家海洋环境监测中的应用”项目成果获得国家科学技术进步二等奖。 该获奖成果瞄准我国海洋环境监测迫切需求，突破了浮标用传感器研制的关键技术，攻克了抗恶劣海洋环境、高可靠性、深海系留、拼装式浮标等技术瓶颈，研制了适用于近海、大洋和极区等极端环境监测的12种规格系列军民两用浮标产品，形成了我国浮标的系列标准，构建了我国海洋监测浮标技术体系，使浮标用传感器国产化率从10%提高到70%，扭转了浮标用传感器依靠进口的局面，显著降低了浮标平均故障率，使浮标在位可靠运行时间提高了三倍，观测数据接收率提高到95%以上，全面支撑了国家浮标网建设。

对土壤与地下水环境质量问题，提出了污染场地因次动态调查技术方法；形成了多手段的场地风险评估方法，建立了土壤及地下水环境风险制度管控、工程管控与物理、化学、生物系列修复技术体系。在全国各地已完成污染场地调查、评估、修复方案制定和环保验收等项目40余项、场地风险管控与修复工程10余项。为工业污染场地、污染农用地及污染矿山区域提供土壤及地下水环境质量调查、风险评估以及治理修复技术，为此类项目开展环境调查、评估、管控、修复、监理、验收等的方案制定及实施。

本发明公开了一种热环境下考虑预变形的板结构动特性分析方法，包括如下步骤：根据初始力载荷和热环境下的结构材料参数，计算结构线性刚度矩阵、热应力刚度矩阵和考虑预变形的非线性刚度矩阵，将线性刚度矩阵、热应力刚度矩阵和非线性刚度矩阵三者整合为结构总刚度矩阵；建立热环境下考虑预变形的板结构动力学方程，根据结构动力学方程建立广义特征问题控制方程，再通过模态分析得到热环境下考虑预变形的板结构动特性分析结果。本发明的动特性分析方法综合考虑了预变形导致的几何非线性和热环境对结构刚度的影响，使得其能够运用于复杂载荷环境下的结构动特性分析，本发明能够有效提高复杂环境下板结构动特性分析精度，指导工程结构设计。

课题组针对隧道水平冻结距离长、埋深浅、 断面大、水文地质条件复杂等难题，研制了长距 离水平冻结管新型连接方式、新型冻结管钻头和 有线定向仪跟管钻进新技术，实现了水平冻结管 钻进过程中实时定向控制；水平冻结孔终孔注浆 新工艺，有效地控制了地面沉降。

滇藏热泉生态系统中蕴含着丰富的微生物资源，包含大量的系统发育位置未知且功能奇特的神秘、新颖的微生物类群。课题组结合宏基因组学测序技术和生物信息学手段从中重构出14个具有甲烷/烷烃代谢能力的微生物基因组（图1），其系统发育多样性极高且独特，广泛分布于韦斯特古菌门、哪吒古菌门(Nezharchaeota)等TACK超级门中。值得一提的是，该课题组首次于奇古菌门(Thaumarchaeota)中发现其具有产甲烷功能。此前，奇古菌门以其好氧氨氧化能力而为众人所熟知，而课题组首次对其厌氧状态下产甲烷能力的发现表明我们目前对此门认知的局限性，神秘的自然界或将远远超出我们的认知。此外，组学技术的发展或将指引我们对其进化历史进行更全面的认知。课题组对这些未知生命的代谢特征进行了揭示，并发现除却传统的氢营养型产甲烷菌外，还有多种氢依赖的甲基营养性产甲烷菌，他们可吸收热泉生态系统中多种甲基底物以完成甲烷的产生（图2）。通过进化基因组分析，课题组还对古菌祖先的进化起源进行了推测，研究发现对于具有产甲烷能力的微生物类群，其甲烷代谢关键基因mcrABG相对较为保守，并无明显的水平基因转移时间发生；而对于烷烃氧化的微生物类群，水平基因转移对其多样性塑造有着深远影响。基于甲烷代谢基因的保守性，课题组对其祖先序列进行了序列重构，从而来推测祖先序列的最适生长温度，结果表明具有mcrABG标记基因的微生物类群或起源于高温生境（图3）。另外，由于 TACK和ASGARD超级门中，以及广古菌门中大部分支系均具有甲烷/烷烃代谢能力，且相应微生物相比其它同支系微生物有着更为悠久的进化历史，因此，课题组猜测地球早期生命中，古菌的祖先或具有甲烷和烷烃代谢能力。

本发明公开了一种云环境下的多模式安全访问控制方法，针对 云环境下不同域内数据访问特点，选择最优的访问控制方法。通过定 义一种访问策略描述语言，统一约束访问策略的制定和使用规则，使 得 IBAC、ABAC 和 DABAC 协同工作，实现云环境下的数据安全保障。 在个人域内使用 IBAC 实现细粒度的访问控制，在群组域内使用 ABAC 实现高效可扩展的访问控制，并在现有属性访问控制基础上，引入动 态属性的概念，采用多叉树

本课题研发用于海洋环境（海水及水产品）中病毒、致病菌等病原微生物、重点针对可能引起人类疾病的细菌和病毒（如总杆菌数、大肠杆菌、粪链球菌、产气荚膜梭菌、铜绿假单孢菌、金黄色葡萄球菌、腺病毒、肠道病毒、甲肝病毒、副溶血弧菌、创伤弧菌、沙门氏菌及李斯特菌）快速检测的分子生物技术，为研制用于这些微生物的现场监测手段和设备奠定理论和技术基础。检测方法采用基因芯片检测、蛋白质检测和聚合酶链式反应（PCR）检测三种。

"一种高速移动环境下基于协作多点传输的车地通信小区切换方法，它适用于LTE及其演进系统，其作法主要是：根据上报的列车实时速度信息和位置信息判断列车是否进入重叠区；同时，根据测量信息判断当前信号质量是否低于设定阈值，任一条件满足，均激活当前基站与前方目标基站间的多点协作传输(CoMP)：车载台的数据面下行数据通过CoMP技术在相邻两基站进行共享，然后再发给车载台；车载台的数据面上行数据也通过CoMP技术，由相邻两基站的通信链路汇聚到源基站；在此过程中，如果满足切换触发条件，则将控制面的数据切换到目标基站。该方法的切换成功率高，中断概率低、频谱利用率高，并且不需对基站和车载台进行硬件改动，容易实现。 "

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。