（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。

癌细胞的快速增殖加上肿瘤血管的结构和功能异常，导致实体瘤内的区域氧气供应减少，形成缺氧微环境。研究证实缺氧与肿瘤高侵袭性特征、治疗抵抗以及临床预后不良密切相关。在缺氧条件下，缺氧诱导因子α（HIFα）的羟基化和泛素蛋白酶体降解减弱，因此HIFα稳定并转移到细胞核中，其与HIFβ形成异二聚体复合物，进而结合靶基因启动子中的缺氧反应元件（HREs）激活转录。HIFs是癌细胞适应缺氧环境最重要的内源性转录因子，可调节涉及增殖、葡萄糖代谢、血管生成、肿瘤侵袭和耐药的多种基因。因此，HIFs可以说是肿瘤中最有吸引力的药物靶标之一，进一步深入研究HIFs涉及的调控机制，有助于开发特异性靶向HIFs的肿瘤治疗新策略。

本发明公开了一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法，其包括如下步骤：(1)在风力机每个叶片的迎风面处分别设置方形黑白格标记图，粘贴的位置为平面且与叶片迎风面平行，进而利用标记图的姿态代替叶片姿态；(2)利用摄像头对风力机运行图像进行采集，并将采集到的图像实时传输至工控机中；(3)对摄像头采集到的图像信息进行图像处理以获得叶片表面图像，并根据叶片上的标记图获得风力机叶片信息。本发明可实现对野外环境中运行风力机叶片图像的提取，简化了分析处理过程、加快了分析速度。

该方案基于VR/AR/MR/虚仿/游戏等行业主流的核心技术，集聚行业主流应用的沉浸式、头戴式、桌面一体式、CAVE式等设备，融合基于润尼尔多年虚拟仿真、虚拟现实产品研发技术经验、技术优势的企业级别虚拟现实教学、实训案例，以复现企业真实工作线、对标行业岗位人才需求标准为技术要求，搭建软、硬一体化的综合实训环境。

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长安大学桥梁多功能气候环境模拟试验系统采购项目招标项目的潜在投标人应在电子邮箱（490786920@qq.com）获取招标文件，并于2022年06月22日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

该研究对国际金融机构在水环境保护融资机制方面的先进经验进行了系统研究，并结合我国政府“一带一路”战略的实施，针对环保部的职能提出了一系列针对性的政策建议，包括环境投融资体系的建设，水基金的设置，水贷款的开发等相关观点得到环保部的肯定。

一种高速铁路运营期碳减排的环境效益计算方法，属于环境保护领域。根据国家统计局相关文件、中国交通运输统计年鉴、中国铁道年鉴和铁道年统计公报，建立基础数据库；基于层次分析法的数学分析，根据数据库，确定碳减排要素在高铁运营期的权重值；基于高铁耗电与标准煤量的换算，根据数据库，确定高铁碳排放指标；基于影子价格理论，根据数据库，采用超越对数法，计算二氧化碳影子价格。

环境温湿度、光照强度、水分、盐碱度、作物生理指标……这些参数关系农作物生长，现代农业通过农业信息智能感知技术便可轻松“一网打尽”。 然而实时监测这些指标需要电力驱动，电力无疑是智慧农业蓬勃发展的“源头活水”。田间地头常常难以铺设管线，而电池有限续航能力和污染风险又比较突出。因此发展农业信息“无源感知”是未来智慧农业一大趋势。 为更好地解决这一难题，浙江大学生物系统工程与食品科学学院IBE团队平建峰研究员课题组，提出了一种简便有效的方法，从农业环境中挖掘自然能源并将其高效转化为电能。首次将摩擦纳米发电机技术应用于农用纺织品中，并用于降雨时雨水能的收集，通过能量转化获取电能。 这项研究，近日发表在国际知名期刊《纳米能源》（ Nano Energy ）上，论文第一作者为浙江大学生物系统工程与食品科学学院2020级博士研究生姜成美 ，通讯作者为平建峰研究员。 功能化纱线的制备流程及其在农业中的应用场景把摩擦纳米发电机装进农用纺织品的纱线里 南方地区经常暴雨成灾，造成农业生产的巨大损失。农用纺织品在大棚设施中最为常见，它能够遮阴挡雨，保护农作物。 如何从农业环境中挖掘能源？ 浙大科研人员将这两者巧妙结合，通过纱线表面功能化，将摩擦纳米发电机依附在纱线上，织成智能化农用纺织品，利用雨水冲刷时的电子转移与流动产生电流，源源不断地为智慧农业供能。装载摩擦纳米发电机的纱线可以说是智慧农业的“无源活水”。 这个研究灵感来自一场突如其来的大雨：仲夏时节，一场突如其来的倾盆大雨透过来不及关闭的窗户摧残了窗台边的绿植。这引起了研究人员的思考：“农作物所处的环境只会更恶劣，那么我们就想办法利用它的恶劣。”大棚不仅可以作为作物、动物的“保护伞”，还可以作为雨滴能的收集器。 实验数据显示，在9.5牛顿的连续力作用下，3厘米长的纱线就能产生7.7伏的电压。 平建峰介绍，未来通过连接储能设备，这些被改造的农用纺织品，不仅可以为种植业和畜牧业提供保护以提高农畜产品质量与产量，还可以为物联网感知器件源源不断地输送电能，从而开展农业信息的无源监测和实时提供天气状况。 功能化纱线在农用纺织品上的应用绿色能源在智慧农业中具有广阔应用 为什么雨滴的能量可以转化成电能呢？ 这是因为对农用纺织品的纱线进行了特殊改造。科研人员在其表面覆盖了两层特殊材料——导电的碳化钛纳米材料和不导电的聚二甲基硅氧烷（一种高分子聚合物）。 功能化纱线收集雨滴能的原理 该聚合物能够防水并与环境中的雨水发生电子转移。而碳化钛感应电极，不仅具有高导电性能，还因其高电负性可以助力表面聚合物抢夺电子。因此在实现农用纺织品原有的农用保护材料、保温、遮阳、水土保持、排水灌溉、种子培育基材的功能基础上，还能从农业环境中源源不断地获取能源，为智慧农业提供驱动力，实现农业信息“无源实时感知”。 平建峰说，这两种材料具有良好的生物相容性，而且整个制备过程易于规模化和工业化。