高分子材料专业，本科及以上学历，5名

2020年新冠肺炎疫情的暴发中断了我国线下校内和校外教育的供给，对我国体制内外的教育体系产生了重大影响。疫情期间和后疫情时代“互联网+教育”行业发展面临哪些突出问题，有何突出需求？

2022年10月17-21日，第28届ACM移动计算与通讯系统大会（MobiCom 2022，CCFA类）在澳大利亚悉尼举行。计算机学院系统软件团队关于泛在计算环境下的利用异构计算资源进行端侧原位训练的论文“Mandheling:Mixed-Precision On-Device DNN Training with DSP Offloading”进行了在线汇报，得到了与会者的高度关注和广泛讨论。

成果描述：本软件面向文本，对知识单元关联关系进行挖掘，从而实现对海量数据信息的合理利用。现在已经能够根据文本挖掘出文本所含知识单元对的对应关系，实现了从海量信息中的知识关系提取。市场前景分析：随着计算机网络的迅速发展和日益普及，因特网上的信息以指数增长。信息时代带来了海量的数字化文本，日益积累的数据使得信息的获取越来越困难。人们的时间和精力是有限的，面对如此巨大的数字资源，无法从大量数据中迅速而准确地找到有用的信息，因而需要自动化的抽取工具，来帮助人们检索海量数据。与同类成果相比的优势分析：本软件相对于其他同类成果，自动化程度更高，挖掘关系的正确性有相对提高，对海量数据中知识单元关系的挖掘有很大的用处。

软件主体根据自己的信任信息建立信任关系，避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐；不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%