项目研究背景及内容： 欧美日等西方国家在实施富国强民的规划中， 非常重视食品的质量与安全。 目前我国尚不具备像发达国家那样的对食品 质量体系进行全面控制的机制。针对我国食品生产、加工和流通过程中影 响食品安全的检测、控制和监测等关键技术及设备、标准，进一步加强和 建设我国食品安全的支撑体系。 本项目组在短短 2 年的时间内研制并开发出具有自主知识产权的、 国 际先进水平的瘦肉精快速检测技术

光学相干层析术 (Optical Coherence Tomography，简称OCT) 利用宽带光波场的低相干性来探测被测组织内部不同深度处的散射光信号，是继超声波、X-CT、MRI技术之后的一种全新的医疗检测和成像技术，并被证实在临床医学中有着巨大的应用前景，已成为现代生物医疗仪器领域的一个极其重要的研究热点，在眼睛、耳鼻喉科、胃肠病、妇科、牙科等等医学领域有广泛的应用价值。 OCT技术的探测深度为1.5～2毫米，分辨率为几～十几微米，可非接触、无创、原位及实时地诊断表皮、上真皮

路面多维高频检测装备和智能养护技术及应用 同济大学交通运输工程学院杜豫川教授团队研发的路面多维高频检测与智能养护系统，利用先进的车载分布式传感、AI图像识别、北斗高精度融合定位等技术，打造了一套轻量化的路表损伤自动检测装备。面向路内结构破坏、路域设施损坏，建立了基于多尺度探地雷达+高分辨激光雷达的多维度路面健康全息感知系统，实现了包括路面平整度、路表病害、桥头跳车、结构损坏等参数的高频率检测与融合分析。该项目先后获得中国公路学会科学技术一等奖(2017年)、上海市科技进步一等奖(2019年)、中国产学研合作创新二等奖(2019年)，并于今年参展第22届中国国际工业博览会，获得大会创新引领奖（仅10项）。 设备检测图像 产品经国家道桥计量站等单位测试，检测误差小于10%，综合病害识别率大于90%，图像处理速率大于10张/秒，检测效率可提高传统手段的2至3倍，平台实现了单日数百GB级的养护外场数据高效处理，且费用可降低50%以上，具有明显的经济与效率优势。产品构建了全面的知识产权体系，具有国家授权发明专利10项、国际专利PCT5项，以及软件著作权6项。 项目产品在上海这一超大城市形成了规模化应用，并在江苏、浙江、河北等全国十余省市超过40000公里各等级公路上得到推广，覆盖了高速公路、城市干道、农村公路等多等级道路类型，同时也为港珠澳大桥、雄安新区等重大工程建设提供数据支撑，有效地推动道路设施智能养护装备及管理系统的技术进步，取得了巨大的社会经济效益。

ZL201110056015.6专利涉及作为猪标记辅助选择应用的与猪白细胞计数相关的分子标记及应用。所述的分子标记为蓝耳病毒受体唾液酸黏附素基因的片段，该专利中发现了一个SNP位点(367G-367A)，建立了一种针对该SNP位点的PCR-Hin6I-RFLP检测方法。该SNP位点可作为猪白细胞计数的分子标记进行标记辅助选择改良猪的抗病力。 ZL201010223062.0专利涉及作为猪标记辅助选择应用的与免疫性状相关的分子标记及应用。所述的分子标记由蓝耳病毒受体硫酸乙酰肝素个的内切酶基因HPSE克隆得到，在该基因猪发现了一个SNP位点（782A-782G），建立了一种针对该SNP位点的PCR-AluⅠ-RFLP检测方法。该SNP位点可作为猪免疫性状的分子标记进行标记辅助选择改良猪的抗病力。 ZL201010278643.4专利涉及作为猪标记辅助选择应用的与板油率，内脂率，腿臀肉骨率和眼肌面积等性状相关的分子标记及应用。 成果可在猪胴体性状与抗病力改良标记辅助育种中进行应用，三个专利组合使用可以降低板油率、内脂率、提高腿臀肉骨率、瘦肉率和抗病力，对于猪的分子育种具有显著的社会效益和经济效益。 转化条件：分子生物学常规设备和条件。 成果完成时间：2016年2月

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。

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。

（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。

对肉食品中重要兽药残留的生物识别材料的制备、纯化及生化 修饰技术研究，制备针对重要禁用兽药β-兴奋剂类、硝基呋喃类、玉米赤霉醇 类和畜牧及水产养殖业中应用最广泛的抗菌药物磺胺类、喹诺酮类和β-内酰胺 类（青霉素和头孢类）的广谱识别性生物识别材料，主要包括受体蛋白、基因 重组抗体、核酸适配体和单克隆抗体等；建立靶标药物的识别体系，建立基于 广谱性生物识别材料的重要兽药多联检测技术（酶联吸附免疫分析、荧光偏振 免疫分析、量子点荧光免疫分析、侧流免疫分析等），开展多种禁用兽药生物 识别材料制备、纯化及生化修饰技术研究，建立生物识别材料与靶标药物识别 体系。解决当前亟需的多残留快速高通量检测技术难题，开发出符合国际标准 和市场需求的快速多联高通量检测技术。开发出工艺成熟、性能稳定、易于商 品化的快速高通量检测产品。该成果达到同类研究的国际先进水平。

通过对QCM（石英晶体微天平）技术和检测标的物的化学特性的研究，课题组成功研制出一种基于石英晶体微天平（QCM）的生物医学农业等多领域快速低成本检测技术新型自动检测系统。课题组与中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室建立了良好的长期合作关系。所研制的系统已经在中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室的配合下完成了测试和实验，拿到了大量实验数据资料，完成了系统效能评估。经过实验得到数据说明了课题组研制的测试系统具有实时性好、分辨率高、成本低、体积小、操作方便等优点。该测试系统的检测精度可以达到纳克级别。