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。 "

（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。

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。

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。

本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。

深圳国际研究生院弥胜利副研究员团队与深圳市华迈生物医疗科技有限公司合作，在前期微流控芯片工作成果的基础上快速响应，积极申报新型冠状病毒感染应急防治专项，开展基于微流控芯片技术的便携式核酸快检系统研究的科研攻关任务，致力于研发并建立一种低消耗、低成本、高通量、自动化操作的微流控芯片及其检测方法。 该微流控芯片技术可以大大缩短确诊时间，减少人力的投入，以便于医护人员更加有序和高效地开展防控工作；同时，该技术还可作为核酸检测的通用技术，在未来广泛地应用于多种疾病的检测和预防。目前，样机的主要模块已搭建完成，后期将完成软硬件联调，准备申请医疗注册证。

项目成果/简介: 荧光二氧化硅微球（CDs@mSiO2）负载抗体等生物大分子针对病毒、细菌和疾病体外检测试剂盒。 技术指标（创新要点等）： 1、使用性能优越的碳量子点取代稳定性差、荧光量子产率低的有机荧光染料和毒性大的无机半导体量子点； 2、通过调节碳量子点的合成原料，使得碳量子点偶联锚定在二氧化硅微球上，且不会引起碳点的荧光猝灭从而有利于连接抗体或生物大分子等，产品具有快速、灵敏度和特异性高等优势。应用范围: 应用领域及预期经济社会效益等： CDs@mSiO2具有经济性、功能性和环境协调性等基本特性，CDs@mSiO2生产效率高、成本低、性能好等优点，可用于病毒、细菌和疾病体外检测。效益分析: 应用领域及预期经济社会效益等： CDs@mSiO2具有经济性、功能性和环境协调性等基本特性，CDs@mSiO2生产效率高、成本低、性能好等优点，可用于病毒、细菌和疾病体外检测。知识产权类型:发明专利知识产权编号:1、发明专利“一种两亲性碳量子点及其制备方法” CN201510213429.3； 2、发明专利“一种氮掺杂碳量子点的简易绿色合成方法” CN201410039846.6； 3、发明专利“一种高强度荧光水凝胶及其制备方法” CN201610060548.4； 4、发明专利“一种超大长径比的碳量子点聚苯胺复合纳米管及其合成方法”201610316536.3； 5、发明专利“一种新型的荧光磁性纳米管材料及其制备方法” CN201410185776.5。技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无