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围绕学习者网上自主学习，创新性的引入人脸实时识别功能对学习过程进行判断，这个判断可以由教师进行开启或关闭，并设定判断标准。对学习资源采用课程资源包的形式，支持上传和在线编辑多种形式的资源。资源可以设定学习时长和作业测试，未达标则不允许进行下一步学习，包括人脸核验失败也会暂停学习动作，避免出现非本人等无效学习现象。 课堂交互能增加课堂趣味，提升学习者兴趣，并可进行课前、课中、课后报告对比。课末考试能及时检查学习效果。学习报告能统一呈现课程资源的学习时长、学习进度、考试成绩、教师评价等信息。

本发明属于生物技术领域，具体涉及一种枯草芽孢杆菌的简易迭代编辑工具及其应用。该工具包括两个质粒：pQ‑Cas9n和pC‑TS。pQ‑Cas9n质粒包含Cas9n基因和诱导型启动子，用于表达Cas9n蛋白。pC‑TS质粒包含温敏性复制蛋白，可以实现质粒的温度筛选消除。该工具实现了高效的基因编辑，显著缩短了编辑周期，并支持多基因的快速打靶和编辑，满足了复杂基因组编辑的需求。同时，本发明采用双质粒系统，通过温敏性复制蛋白实现了质粒的温度筛选消除，简化了质粒消除和再引入的步骤，本发明支持多轮迭代编辑，在编辑完成一个基因后，可以快速消除质粒并引入新的质粒进行新的位点编辑，实现了高效的多轮编辑。

本发明公开了一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，包括：从造影图序列的医学图像中自动选取 I 个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列，利用离散傅里叶变换对每个特征点的跟踪序列进行处理，以生成离散傅里叶变换结果 Si(k)，初始化迭代参数 j＝0，并获取离散傅里叶变换结果 Si(k)中各频点的幅度和频率范围，在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟

本发明公开了一种减少异步迭代处理中冗余开销的方法，包括 以下步骤：建立一个哈希表，每一表项对应一个数据组，其中每一表 项又包括三个域，接收来自于消息接收器的数据 D，根据该数据 D 的 ITC 值和 IN 值计算该数据 D 的权值 Pri(D)，判断在哈希表中是否存在 与该数据 D 具有相同键值的数据组 G(D)存在，若存在则更新该数据组 G(D)的权值和数据列表，否则在哈希列表中创建与该数据 D 相同键值 的数据组

该平台包括多项核心技术和技术优势： （1）基于逻辑隔离机制的算力主机安全保护。实现了一种基于逻辑隔离机制的沙箱算力环境，能够独立于用户的系统进行计算。通过计算环境隔离、数据的存储隔离、网络环境的隔离，保障了算力运行环境独立于用户系统，互不干扰。 （2）多源异构数据的混合学习模型。提出一种基于深度学习的多源异构数据的混合学习模型，该模型通过深度学习进行不同数据源的特征提取，然后再通过深度学习的融合训练得到结果。 （3）高并发任务的调度。采取动态分配任务的机制，根据当前不同地区网络的传输速度，算力的分布情况，训练数据量的大小，根据制定的规则找到最合适的几个服务地点进行任务分配、数据传输以及分布式训练，最大化地利用当前算力资源。 （4）数据隐私保护。通过联邦学习、同态加密训练、区块链数据确权等方式加强对用户数据的保护。实现了一套基于同态加密和多方安全计算的训练系统，能够完全保护用户的数据隐私性。 （5）区块链记录及激励。“计算即挖矿”，系统根据用户提供的计算资源以及资源利用率来进行区块的奖励，算力越大获得的奖励也就越多。通过搭建的区块链可以记录数据的交互信息以及使用权，并可搭建智能合约平台。 该协作学习平台撮合各方业务和资源，包括算力、数据、模型，结合分布式机器学习、安全多方计算技术，提供保护隐私数据、算法模型前提下的协作学习服务，通过底层分布式账本记录，电子合约对接供需方，智能匹配资源对接，建立AI协作生态。具有以下优势：协作低成本、平台化；具备数据隐私保护，打破共享壁垒；后台底层账本对平台使用中产生的模型、数据、算力、广告收入等进行管理，保证数据可信；操作便捷，可提供定制化服务，高效最优匹配。02. 应用前景 该协作学习平台可用于人工智能、互联网广告、金融等领域，为中小型企业、科研机构或个人提供算力共享、数据共享、模型共享与模型开发等服务，具有广阔市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利16项，登记软件著作权1项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究区块链、人工智能、网络安全等。团队课题负责人为徐恪教授、博士生导师，清华大学计算机系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，北京市卓越青年科学家。获得国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖，2011年获中国计算机学会青年科学家奖，是中国电子学会理事和中国计算机学会理事，曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名国际会议、期刊发表论文100余篇，近五年获得中国发明专利授权四十余项，获得美国发明专利8项。团队成员还包括多位教授、副教授、研究员和博士研究生。05. 合作方式 投融资 / 商务合作。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn