智慧教学 以科技助力教育数字化战略，以AI+大数据构建智慧教学生态，助力学校高质量发展，服务义务教育双减，基于智慧教室、教学云平台、移动应用，形成以教学大数据为核心的感知、采集、监测、挖掘和分析体系，深化新时代教育评价改革，支撑高质量个性化人才培养。 智慧教室 根据学校教学模式和学科特点构建双屏教室、三板教室、研讨型教室、MOOC教室、VR/AR/全息教室等多形态智慧教室，实现常态化直播录播、可视化督导评教、跨校区互联互通、线上线下混合教学，打造无边界课堂，让每一堂课实现智慧化升级。 教学大数据 聚焦教育内涵式发展，通过全过程、多维度的教、学、管、评、考大数据采集、汇聚、展示、分析、挖掘，构建科学化、精细化的教学质量监测评价指标体系及辅助支撑平台，赋能传统智慧教室，为提高院校教育教学质量、提升教育治理水平提供支撑。 虚拟仿真实验教学 依托虚拟仿真、裸眼3D显示、全息影像、数字孪生、体感交互等技术，构建高度仿真、可互动的沉浸式虚拟实验环境、实验平台和实验课程，有效解决传统实验教学中高危或极端环境、不可及或不可逆操作、学生数量多实验设备少等多种因素限制的问题。 工程训练中心 建设实施工业基础教育和工程创新素质教育的工程训练中心，涵盖机器人、人工智能、自动驾驶、无人机、5G等领域，为学生的实习、设计、竞赛等实践环节提供实验及工程实践训练环境，培养具有工程意识、创新意识和工程实践综合能力的高素质人才。 智慧校园 依托物联网、人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术，实现校园内人、事、地、物、干的万物智能互联，实现全校域感知、全空间打通、全流程采集、全数据互联、全过程保障、全智能服务，服务智慧教学、智能安全、智慧科研、智慧后勤等多业务场景，以教育信息化全面推动教育现代化。 智慧后勤 以智能感知终端为基础，基于超低功耗物联网技术、大数据技术，服务学校能耗监测、资产统计、宿舍管理、车辆调度、人员值排班等后勤业务，实现学校后勤人、事、物精细化、网格化管理。 平安校园 基于AI与网格化引擎，实现校园视频监控、消防报警、综合值班、师生求助、远程会议、应急指挥6位1体的联动管理，全面把控学校人员、车辆、设备动态，通过安稳大数据互联互通、主动防御与风险预警，打造全方位、全天候的平安校园。 智慧校园 基于物联网与数字孪生，实现一张网全校域智能感知、一张图可视化管理，构建校园大脑，为各业务体系提供能力输出，整合实现微观全面感知、宏观全局掌控、信息精准采集、态势立体展现、实时分析预警、联动应急指挥、事件接诉即办、决策科学高效。

        5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。

基于上述挑战，安徽大学材料科学与工程学院毕红教授课题组首次采用金属镍掺杂碳点（Ni-CDs）作为尿素电氧化的催化剂。

沼气工程是一种有效处理有机废弃物的工程技术,尤其是在畜禽粪污处理和高浓度有机污水处理方面效果显著,在国内外得到了大力推广应用。近年来,随着养殖业和农产品加工业向大型化发展以及沼气作为新能源开发利用,我国沼气工程正朝着大型化、产业化方向发展。沼气工程在处理有机废弃物的同时又能够产生清洁能源,处理后的沼液沼渣还可能成为有机肥料。但实际工程中这些废弃物往往不能得到预期的“就地直接利用”,带来很多负面影响：①沼液中含有大量的N、P、K营养元素、生理活性物质(BAC)、数量庞大的微生物菌群以及其它无机离子和极微量的重金属成分等。这些物质成份复杂、含量未知,直接用作肥料灌溉,难以发挥最好的效用,弊大于利;②沼液直接农业利用受季节性影响明显,且由于贮存和运输等原因,没有足够的田地及时消纳,只能直接排放造成环境污染；③沼液、沼渣在农田施用时,没有规范性的技术指导,一旦施用量过大,超过土地承载能力和作物利用能力,便会造成二次污染。因此沼液、沼渣问题已经成为制约规模化沼气工程产业化推广的瓶颈。本项目围绕规模化沼气工程存在的沼液、沼渣减量及其高附加值利用等问题开展研究,通过系统分析与测定沼液中的主要组分、生理活性物质及其物理化学和生物学特性；结合沼气工程厌氧发酵液回流工艺和沼液营养物质浓缩与水资源回收技术应用研究,显著减少沼气工程沼液沼渣排放量,有效实现发酵液中营养物质与水资源分离回收；系统考察了沼液作为有机营养液、沼渣作为有机肥和人工基质在农业应用的效果,解决沼液、沼渣的消纳问题,有效提高沼液、沼渣的附加利用价值,对于促进规模化沼气工程的可持续发展具有重要意义。

本发明涉及水煤浆生产方法,旨在提供一种利用微波改变煤炭特定理化特性用于改善成浆性能的方法。该方法是将煤炭破碎至粒度为0.05～5mm后进行微波辐照改性,控制微波辐照量以使得煤炭中:含氧官能团中羟基和羧基的总含量降低至3～6mmol/g,颗粒孔隙比表面积降低至2～7m2/g,自由态碱金属离子含量增加至0.2～0.4wt.%。微波辐照能够选择性改变煤炭中含氧官能团等特定理化特性,从而明显提高水煤浆浓度和降低表观粘度,性能优于传统的电加热炉或燃烧炉对煤炭由外向内的辐射、对流和传导加热。仪器设备简单易操作,投资和运行成本低,适宜工业自动化生产线。

本项目采用近红外波段的DFB型二极管激光器，结合波长调制吸收光谱技术，通过一对CO2谱线的谐波信号实现对高温高压环境中温度以及CO2浓度的测量，从而实现对燃料利用效率及碳排放检测。 技术推广意向：仪器仪表 现状特点：可调谐二极管激光吸收光谱技术是利用二极管激光器波长调谐特性，获得被测气体特征吸收光谱范围内的吸收光谱，从而对气体进行定性分析或定量分析的一种新技术。该技术具有高灵敏度、非接触式、实时、动态、多组分同时测量等优点。由于二极管激光器的高单色性，可以利用待测气体分子的一条孤立吸收谱线进行测量，避免了其他分子谱线的交叉干扰，从而准确地鉴别出待测气体。TDLAS 在许多领域有着潜在的重要应用价值，是近年来国际上非常热门的研究领域之一，其主要的应用领域有：分子光谱研究、机动车尾气测量、工业过程监测控制、天然气泄漏及有毒有害气体监测、大气痕量气体检测、医疗诊断、大气气溶胶测量等领域。技术创新：采用价格低廉、坚固耐用的近红外二极管激光器最为探测光源，对于压力范围相对较小以及气体浓度相对较高的系统较为适用。

本发明公开了一种冬夏两用型车载太阳能利用装置，包括太阳能收集单元，以及与太阳能收集单元连接用于储存电能的蓄电池组件，还包括：对汽车进行供冷的制冷单元；对汽车发动机冷却液进行温度控制的加热单元；所述蓄电池组件对所述制冷单元和加热单元同时供电。与现有技术相比，本发明利用太阳能发电板将太阳能转化为电能并收集在蓄电池中。夏天时，利用蓄电池所储存的电量驱动一个压缩式制冷系统实现汽车内部舒适的环境。冬天时，利用蓄电池所储存的电量维持发动机的冷却液在一定的温度范围内。该装置很好的利用了太阳能和汽车运行过程中的废热，解决了夏天空调耗能冬天汽车电池容量小，启动困难的问题，具有非常好的应用前景。

随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析

本实用新型公开了一种利用波浪能的漂浮摆式海洋人工下降流装置，该装置基于杠杆原理，通过将漂浮浮子所受的波浪力转换为压力水头，可将表层富氧水注入底层水体，缓解缺氧状况，改善水质。装置具有波浪自适应控制系统，可根据波浪力大小改变自身机械结构从而产生最佳下降流流量，从而高效利用波浪能。此外，在波浪条件较为恶劣环境下，控制系统将使整个装置处于待机状态，起到过载保护的作用，使得装置具有良好的生存能力。由于装置动力系统以机械构件为主，装置的维护和安装也比较方便。综上所述，本实用新型所提出的装置有望在国内外波浪能资源丰富的缺氧海域进行大规模工程化的应用，缓解大面积的水体缺氧情况。