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本發明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數據 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數據文件，將該待壓縮數據文件從 內存拷貝到 GPU 的全局存儲器中，設置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個線程塊中的線程個數 b，設置壓縮字典窗口的長度為 c，并設置指向 第一個壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設置預讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個 預 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導學、精準推薦、定制輔導、精細評價等特點，已成為國際國內教育信息化發展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環境建設的研究、智能技術支持下的智慧教學研究和機器學習技術支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現極大地促進了當前教育中學習空間的重構。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網絡空間、移動空間的多元學習空間轉變。多元學習空間的提出雖然更多地體現出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構建時，面對空間中來源不同、結構多樣、數量龐大的多模數據如何進行處理存儲、并在保證數據有效性的前提下對教育數據進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術支撐下學習空間多元化、場景復雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現出新的特點和規律，研究多元學習空間中學習行為數據化關鍵技術，構建“云-邊緣-物聯網”架構的多模態數據存儲與處理平臺，實現混合式學習環境下學習行為智能感知和數據化，優化學習行為模型，基于實際應用與不同學習目標函數及內容，建立可重復、可預測、可驗證的對比數據集，為數據驅動的智慧教育生態構建和教育應用提供核心技術與數據支撐。 （三）關鍵技術 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態和行為的大數據需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯網、云計算、人工智能、隱私保護等多個領域，主要技術路線如圖所示： 圖 1 技術路線圖 其中，項目包括的關鍵技術主要有以下三點： 1.基于物聯網的多模態數據實時智能感知和多時間域數據采集技術 該技術針對學習狀態的數據化、特征參數量化問題，設計能夠采集多 重學習空間下的智能數據感知物聯網系統。主要技術難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規律等全新科學問題。 2.學習狀態多模態數據解析和智能處理技術 利用智能感知物聯網采集實時性的原始學習狀態數據，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態、交互行為等原始數據，這些數據具有數據量大、模 態多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預處理方法轉換成可以量化的 狀態數據。 3.多層次數據差分隱私保護技術 學習行為數據是學習者被動采集的多方面行為數據，受到日益增長的 具有爭議性的數據倫理的制約。該項技術通過數據隱私保護機制實現數據 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數據隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數據顆粒度。

本發明公開了一種多用戶大規模 MIMO 混合預編碼能效優化方法，首先松弛約束條件，迭代求得基站能效的理論上限。然后以逼近理論上限為目標設計基帶預編碼矩陣和射頻預編碼矩陣。具體做法是，在基帶，將基帶預編碼的求解轉化為可以用內點法求解的標準的半正定松弛問題，在射頻，將射頻預編碼的求解轉化為可以用相位旋轉求解的向量逼近問題。使用交替最小化的方法，迭代逼近理論上限。

 TP53作為最著名的抑癌基因之一，其編碼的p53蛋白控制著一個廣泛而靈活的生物網絡，并承擔著基因組守護者的角色。TP53基因的缺失或突變與各種癌癥的形成、發展有著至關重要的聯系。正是由于p53蛋白在控制腫瘤中所具有的重要作用，不論是醫藥企業還是科研界都在積極地開發靶向p53生物通路的抗腫瘤候選藥物。本研究利用仿生合成策略首次合成了天然產物rhytidenones家族中化學結構最為復雜的rhytidenone A分子，并且運用化學生物學手段進一步闡明了該家族中抗腫瘤活性最強的rhytidenone F的靶點蛋白及生物作用機制。該研究發現：rhytidenone F通過共價作用于蛋白酶體激活因子PA28γ的Cys92位點，從而阻礙了p53蛋白的有效降解，進一步導致p53蛋白在細胞內積累，最終激活Fas信號通路并引起腫瘤細胞凋亡。該工作揭示了天然產物rhytidenone F作為第一個被發現的PA28γ小分子抑制劑，有望成為靶向p53信號通路的新一代抗腫瘤候選藥物分子；同時，該分子也可以作為化學探針，幫助進一步研究p53蛋白降解途徑的新的生物機制。目前正在進一步將積極推進該候選藥物分子的轉化醫學研究和臨床前抗腫瘤藥物開發。

本發明公開了低精度模數轉換（ADC）與混合預編碼結合的毫米波傳輸方法及通信系統，其中基站和用戶在波束掃描階段采用電子開關在低精度模數轉換器和混合預編碼模塊間切換，在精確信道估計和數據傳輸階段均采用混合預編碼模塊。具體步驟：1、波束掃描階段基站選通混合預編碼模塊，將波束訓練數據模擬預編碼后進行波束掃描；2、用戶選通低精度模數轉換器模塊，從接收數據中估計角度信息；3、用戶選通混合預編碼模塊，將波束訓練數據模擬預編碼后進行波束掃描或向基站反饋角度信息；4、基站選通低精度模數轉換器模塊，從接收數據中獲取角度信息；5、精確信道估計和數據傳輸階段基站和用戶選通混合預編碼模塊，進行精確信道估計和數據傳輸。

本發明公開了一種控制應變加載模式下的瀝青混合料仿真疲勞試驗方法，該試驗方法通過對瀝青砂漿進行疲勞試驗獲取瀝青砂漿疲勞失效條件，再通過生成瀝青混合料仿真試件進行疲勞試驗輸出疲勞表征變量，將輸出表征變量與疲勞失效條件相對比，從而得出瀝青混合料疲勞失效相關參數。本發明能夠很好地模擬瀝青混合料在進行四點彎曲疲勞試驗時的受力狀態，在獲得瀝青砂漿疲勞性能衰減規律的基礎上，可任意改變粗集料含量實現瀝青混合料疲勞過程的仿真模擬而不需要進行實際瀝青混合料疲勞試驗，解決了瀝青混合料疲勞試驗周期長，實驗結果離散性大，試驗成本高等問題，對于道路工程專業研究具有重要意義。

主要技術包括種子處理、建坪前地膜打孔處、建坪前場地的準備、建坪、撤膜前的管、撤膜、苗期管理等建坪工序。

本發明公開了一種基于定子弧形與內階梯型混合結構的永磁直線電機，包括定子電樞一次側和Halbach永磁動子二次側，定子電樞一次側位于永磁動子二次側外側，定子電樞一次側由定子鐵心和電樞繞組構成，定子鐵心兩側端部齒采用內階梯型結構，定子鐵心內部齒采用弧形結構；永磁動子二次側由動子鐵心和貼于鐵心表面的永磁體構成，該永磁體采用Halbach陣列結構。本發明的永磁直線電機可以獲得比常規磁體更大的氣隙磁通，而且具有很好的磁屏蔽作用，可減小動子導磁軛厚度。本發明給出弧形齒結構解析模型，通過該解析模型可推導出磁導大小及磁導隨位置變化曲線。本發明的電機最優結構采用田口優化算法獲得。

本發明公開了一種基于內摩擦角的乳化瀝青冷再生混合料制備方法，根據推薦級配范圍調整再生材料級配；通過對再生混合料的土工擊實試驗確定最佳含水率與最大干密度；在最佳含水率下成型并養生試件，利用三軸壓縮試驗得出的內摩擦角確定最佳乳化瀝青用量；在此最佳乳化瀝青用量下通過干濕劈裂試驗確定劈裂強度是否滿足設計要求；根據確定的再生材料級配、最佳含水率及最佳瀝青用量確定乳化瀝青冷再生混合料配比，并進行混合料性能測試。本發明相比于現行基于干濕劈裂強度的乳化瀝青混合料設計方法，在考慮材料抗拉強度的同時，更加針對地考慮了乳化瀝青混合料使用過程中的剪切應變導致的永久變形或剪切破壞。

本發明公開了一種對大懸伸、弱剛性整體葉輪葉片的粗-半精精銑混合路徑生成方法，包括步驟：根據大懸伸、弱剛性整體葉輪葉 片的幾何形狀和工藝參數，分別生成葉片的粗銑和精銑刀位軌跡源文 件；對生成的粗銑刀路文件進行提取靠近葉片的 K 道刀路，并重新排 列，以使粗銑刀路繞葉片加工；對生成的精銑刀路文件分別提取刀路 的精銑部分和半精銑部分，形成半精-精銑刀路文件；對新粗銑刀路文 件和生成的半精-精銑刀路文件進行變進給操作；對獲得的粗、半精精銑刀路進行分層；以及將分層后的粗、半精-精銑刀路文件經路徑延 伸、刀具移動和圓弧插補，并通過不同轉速控制后，生成一個完整的 粗-半精-精銑混合路徑刀路文件。本發明的方法能夠大幅提高葉片的加 工剛度，尤其是葉片頂端，消除加工顫振，提高葉片加工質量。