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。

1、成果简介 超声振动红外热像（热波）无损检测设备以超声激振被检测对象，以红外热成像方式检测物体的内部缺陷，具有单次检测面积大、速度快、可单面检测、不必拆下总装后的部件、可在外场使用等优点。是一种适合于任何固体材料结构内部裂纹、分层或脱粘缺陷检测的可视化检测设备。主要检测对象有：材料内部微裂纹，复合材料的分层、脱粘和撞击损伤，热障涂层和陶瓷部件上的微裂纹，管道内壁的裂纹和腐蚀坑，C/C复合材料上的裂纹，固体发动机绝热层脱粘，航天胶接结构脱粘，焊缝内部裂纹。该设备和技术是2001年以来4.5次国家自然科学基金、3次航空科学基金、2次航天支撑技术基金共同资助下的自主创新研究成果，具有自主知识产权，有广阔的应用前景。 典型技术指标： 最大激振功率：50-2600W； 图像分辨率：320*240～620*480； 检测时间：5s； 单次检测面积：500mm*375mm及以上。 具体指标可根据实际需要的技术、经济性能合理调整。2、应用说明 用于各类材料、结构内部缺陷的无损检测，如：材料内部微裂纹，复合材料的分层、脱粘和撞击损伤，热障涂层和陶瓷部件上的微裂纹、脱粘，管道内壁的裂纹和腐蚀坑，C/C复合材料上的裂纹，固体发动机绝热层脱粘，航天胶接结构脱粘，焊缝内部裂纹。应用单位有航天二院201所、北京卫星制造厂，技术合作单位有航天6院389厂、北京航空材料研究院。3、效益分析该设备和技术是自2001年以来4.5次国家自然科学基金、3次航空科学基金、2次航天支撑技术基金共同资助下积累的自主创新研究成果，具有国际先进的技术水平，有台式、移动、便携形式，有广阔的应用前景。

（ i ）能够阻碍 DNA 聚合酶在反转录过程的单碱基延伸；（ ii ）能够降低缺口连接酶的连接效率。 SELECT 方法采用荧光定量 PCR 的方法进行定量。结合方法优化，发展了 SELECT 方法的 3 个应用实例：（ i ）在生物学样本总 RNA 或总 mRNA 中检测 mRNA 或 lncRNA 上单位点是否含有 m6A 修饰；（ ii ）检测生物学样本中特定 m6A 位点的修饰比例；（ iii ）鉴定 m6A 甲基转移酶或去甲基酶的生理作用靶点。 SELECT 方法不仅简化了生物学样品中 m6A 修饰的检测过程，实现低丰度 RNA 中 m6A 单碱基分辨率的检测，还能够应用于其他 RNA 化学修饰的检测中，例如 N1- 甲基腺嘌呤（ N1-methyladenosine ， m1A ）和 2’-O- 甲基化修饰（ 2’-O-methylation ， Nm) 等。

列车结构设备日趋复杂、速度不断提高要求其运行可靠性更高。对列车上的设备与系统进行实时监测和故障诊断是关系到行车安全提高列车运用效率的一项重要技术措施。通过技术手段对机车关键部件进行故障监测和诊断，在设备发生故障时可及时发现并确定故障部位，记录故障过程，通过司机室显示屏等向司乘人员报警并提示排除故障方法或采取应急措施的建议是该系统的主要目标。 系统主要包括以下模块（如示意图）： l  瞬间故障检测记录仪（黑盒子） l  取代低压电器柜各种有触点控制电器的逻辑控制模块LCM l  司机室显示屏（Arm9+Windows CE） l  机车运行状态数据采集模块 1、瞬间故障检测记录仪 对于自动化程度较高又比较复杂的系统，查找故障确定故障部位是一项技术性非常强的工作。确定固定性故障部位难，确定偶然发生即随机性故障部位更难。 机车瞬间故障检测记录系统由地面数据处理计算机和车载检测记录仪两部分组成。车载检测记录仪可对机车在运行状态中的多项参数进行实时监测，一旦发生故障，该装置即可将故障发生前至故障发生后一段时间内机车各主要参数的变化情况记录下来。依此可以掌握发生故障前和故障后，机车各主要参数的变化规律，为准确确定故障部位，查明事故原因提供依据。 其主要功能与技术特点如下： 以高速数字信号处理器(TMS320VC5509A)为系统的核心，配以高速的AD采集芯片大大提高了系统的灵敏度； 以高速大容量FLASH作为故障数据的存储ROM； 采用先进的USB接口应用技术，把故障检测记录系统记录的故障数据方便快捷的传送到上层PC机上来； 功能强大的地面分析软件，准确指导、故障分析、排除隐患； 丰富的网络接口（MVB CAN）； 采样通道的灵活配置可以方便的应用于各种机车； 2、逻辑控制模块LCM 随着技术的进步，有触点控制电路可靠性差、维护费用高、体积庞大等问题，越来越难以满足对控制系统性能提高的要求。 逻辑控制模块LCM(Logic Control Module)在功能上等同于LCU，采用专用大规模集成电路实现控制逻辑，输入光电隔离、VMOS功率输出，不存在单片机程序易“跑飞”和“死机”的问题，通过网络接口可将系统的故障及状态等信息上传。LCM在韶山系列机车上可简单地装在低压柜内拆掉的继电器位置上，对机车改造、布线的工作量很小。该系统在繁忙的大秦铁路运煤货运机车上的实际运用中充分体现了其体积小、可靠性高、功耗低、信息化程度高等显著特点。 主要功能与技术特点 Ø 取代（机车）低压电器柜各种继电器（控制电器）； Ø 通过网络接口上传系统/机车状态信息，网络传输速率可达1Mbps； Ø 基于SoPC技术，体积小集成度高，系统可靠性高； Ø DC110V供电。 3、司机室显示屏 显示屏采用宽温大视角的工业级TFT-LCD，以ARM9微处理器、WindowsCE为平台，以高速大容量FLASH作为故障数据的存储器，具有标准RS232、USB接口和MVB等多种网络接口。 该显示装置作为一台完整的工业控制计算机，不但适用于各种机车，也适合应用于其他工业控制及检测领域，具有广泛的应用前景。 主要功能： Ø  机车状态实时监测 Ø  故障自动提示 Ø  历史故障记录 Ø  丰富的标准接口 便捷的操作，多样化界面： Ø  10.4英寸16dppTFT显示屏 Ø  ARM920T处理内核 Ø  Windows CE操作系统 Ø  SPI高速通信，串口 Ø  MVB，CAN，以太网，USB Ø  人机接口良好，操作方便 准确的故障提示、上千次的行车故障记录： Ø  故障诊断快速准确，及时提示司机应急方法 Ø  历史故障存档及转储，为机车故障分析提供依据

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异