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本發(fā)明公開了一種基于配電網(wǎng)物理模型中的線路零序電流模擬 與檢測方法，屬于電力系統(tǒng)配電自動化領(lǐng)域；現(xiàn)有的檢測方法實際負 載阻抗和零序電流互感器的容量不一致時將會出現(xiàn)較大的誤差；本發(fā) 明提供的方法將三相線路和副方繞組繞在同一個環(huán)形鐵芯上，通過磁 平衡原理大大提高了零序電流互感器的二次電流值和測量精度。 

本發(fā)明公開了一種基于二次諧波顯微術(shù)探測單根彎曲半導(dǎo)體納米線中晶格畸變的高靈敏度方法。在顯微系統(tǒng)下，利用探針推動單根納米線一端使之彎曲，從而產(chǎn)生不同程度的晶格畸變。同時，將一束激光聚焦至單根納米線上一點 A，并連續(xù)改變泵浦光偏振方向和納米線長軸之間的夾角(偏振角θ)，測定二次諧波強度隨偏振角θ的變化關(guān)系。在保持泵浦光聚焦位置在 A 點不變的情況下，隨彎曲曲率逐漸增大，偏振角θ＝90°和θ＝0°時的二次諧波強度之比顯著減小。本發(fā)明提供了一種新型測定半導(dǎo)體納米線晶格畸變的全光方法，相對于傳統(tǒng)透射電鏡法，其

積極地從血液中去除β2-MG可以有效地預(yù)防和治療DRA。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 β2微球蛋白(β2-Microglobulin，β2-MG)是由淋巴細胞、血小板、多形核白細胞產(chǎn)生的一種小分子球蛋白，是主要組織相容性復(fù)合物(MHC-Ⅰ )的輕鏈部分，由99個氨基酸組成，分子量為11.8KD，半徑1 .6nm，可以從腎小球自由濾過，99.9％在近端腎小管吸收，并在腎小管上皮細胞中分解破壞。正常人血清中β2-MG的含量是0 .5～3mg/L。長期接受透析治療的腎損傷患者體內(nèi)β2-MG容易產(chǎn)生積聚，從而引發(fā)透析相關(guān)性淀粉樣病變(DialysisRelated Amyloidosis，DRA)。病理條件下，腎損傷患者血液中的β2-MG的含量是正常水平的50-60倍，約為84mg ,主要癥狀表現(xiàn)為關(guān)節(jié)和關(guān)節(jié)周圍組織淀粉樣蛋白的沉積，從而導(dǎo)致骨骼和關(guān)節(jié)的病原性病變。透析多年的腎病患者，DRA臨床癥狀包括腕管綜合征(CTS)、骨關(guān)節(jié)病、破壞性關(guān)節(jié)病、囊性骨病和病理骨折。血液透析治療15年以上的患者，將出現(xiàn)系統(tǒng)性淀粉樣病變。因此，積極地從血液中去除β2-MG被認為是有效地預(yù)防和治療DRA。

本成果2009年獲四川省科技進步一等獎（參加）。

本成果為獲得發(fā)明專利授權(quán)的專利成果。該成果可應(yīng)用于視頻監(jiān)控、傳感網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。

本發(fā)明公開了一種利用雙時相探測定位山體中地下建筑的背景濾波方法。包括紅外圖像濾波預(yù)處理、對紅外圖像取其像素灰度值的低位進行地下建筑的粗檢測和“剝洋蔥”算法尋優(yōu)精確檢測三步驟，通過獲取白天和晚上的雙時相紅外圖，將晚上紅外圖作為背景場，首先對白天紅外圖進行雙邊濾波處理去除噪聲，再進行聚類分析，檢測出疑似目標區(qū)域，對疑似目標區(qū)域利用基于鄰近像素的截位算法處理粗略檢測出地下建筑區(qū)域，將粗檢測的地下建筑面積作為尋優(yōu)準則，

本發(fā)明公開了一種 IκB 激酶 ε 的抑制劑 SIKE 在心肌肥厚中的功能和應(yīng)用，屬于基因的功能與應(yīng)用 領(lǐng)域。本發(fā)明確定了 SIKE 的表達與心肌肥厚之間的相互關(guān)系，以心臟特異性 SIKE 轉(zhuǎn)基因小鼠和非轉(zhuǎn) 基因為實驗對象，通過主動脈弓縮窄手術(shù)，模擬心肌肥厚疾病模型，結(jié)果表明 SIKE&n

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導(dǎo)學(xué)、精準推薦、定制輔導(dǎo)、精細評價等特點，已成為國際國內(nèi)教育信息化發(fā)展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學(xué)習(xí)環(huán)境建設(shè)的研究、智能技術(shù)支持下的智慧教學(xué)研究和機器學(xué)習(xí)技術(shù)支持下的個性化學(xué)習(xí)研究。智慧教育的出現(xiàn)極大地促進了當前教育中學(xué)習(xí)空間的重構(gòu)。在“學(xué)習(xí)空間”之前，人們通常使用“教學(xué)空間”來指代這種場所，將有教學(xué)活動的場所均稱作教學(xué)空間。隨著人們對學(xué)習(xí)過程的理解變化、智慧教育的快速發(fā)展以及人們對非正式學(xué)習(xí)的重視，學(xué)習(xí)空間逐漸由單一的物理教學(xué)空間向包含物理空間、網(wǎng)絡(luò)空間、移動空間的多元學(xué)習(xí)空間轉(zhuǎn)變。多元學(xué)習(xí)空間的提出雖然更多地體現(xiàn)出了“以學(xué)生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學(xué)習(xí)空間對學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響是評價多元學(xué)習(xí)空間的重要步驟。同時，在多元學(xué)習(xí)空間具體構(gòu)建時，面對空間中來源不同、結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐大的多模數(shù)據(jù)如何進行處理存儲、并在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下對教育數(shù)據(jù)進行隱私保護是多元學(xué)習(xí)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(shù)支撐下學(xué)習(xí)空間多元化、場景復(fù)雜、需求多樣化，學(xué)習(xí)者及學(xué)習(xí)行為呈現(xiàn)出新的特點和規(guī)律，研究多元學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)化關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建“云-邊緣-物聯(lián)網(wǎng)”架構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲與處理平臺，實現(xiàn)混合式學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)行為智能感知和數(shù)據(jù)化，優(yōu)化學(xué)習(xí)行為模型，基于實際應(yīng)用與不同學(xué)習(xí)目標函數(shù)及內(nèi)容，建立可重復(fù)、可預(yù)測、可驗證的對比數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧教育生態(tài)構(gòu)建和教育應(yīng)用提供核心技術(shù)與數(shù)據(jù)支撐。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 我們面向智慧教育中準確認知學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和行為的大數(shù)據(jù)需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、隱私保護等多個領(lǐng)域，主要技術(shù)路線如圖所示： 圖 1 技術(shù)路線圖 其中，項目包括的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下三點： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實時智能感知和多時間域數(shù)據(jù)采集技術(shù) 該技術(shù)針對學(xué)習(xí)狀態(tài)的數(shù)據(jù)化、特征參數(shù)量化問題，設(shè)計能夠采集多 重學(xué)習(xí)空間下的智能數(shù)據(jù)感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。主要技術(shù)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(guī)律等全新科學(xué)問題。 2.學(xué)習(xí)狀態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析和智能處理技術(shù) 利用智能感知物聯(lián)網(wǎng)采集實時性的原始學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態(tài)、交互行為等原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、模 態(tài)多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預(yù)處理方法轉(zhuǎn)換成可以量化的 狀態(tài)數(shù)據(jù)。 3.多層次數(shù)據(jù)差分隱私保護技術(shù) 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)者被動采集的多方面行為數(shù)據(jù)，受到日益增長的 具有爭議性的數(shù)據(jù)倫理的制約。該項技術(shù)通過數(shù)據(jù)隱私保護機制實現(xiàn)數(shù)據(jù) 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學(xué)習(xí)者最大數(shù)據(jù)隱私性的前提下， 研究滿足學(xué)習(xí)行為分析所需要的數(shù)據(jù)顆粒度。

本實用新型公開了一種采煤工程中底板破壞深度監(jiān)測的多點位移計裝置，包括灌漿錨頭、測桿、測桿保護管、位移傳感器、過渡管、固定座，其特征在于：所述的錨固頭與位移測桿一端相連，位移測桿另一端與位移傳感器一端相連，所述的位移測桿外設(shè)置保護管，所述過渡管為壓縮波紋管。該裝置結(jié)構(gòu)簡單，系統(tǒng)可靠，在礦井下可快速安裝。

項目成果/簡介:本發(fā)明公開了一種監(jiān)測植物花芽分化或開花過程中溫度變化的活體成像方法。本發(fā)明提供的方法，包括如下步驟：1)用紅外線非接觸式熱像儀采集活體待測植物的花芽或花部器官圖像；2)根據(jù)步驟1)得到的采集圖像，得到所述活體待測植物的花芽或花部器官的不同位點的溫度，從而實現(xiàn)植物花芽分化或者開花的生熱效應(yīng)的監(jiān)測。本發(fā)明的實驗證明，本發(fā)明的方法具有以下優(yōu)點：1)操作簡單，快速：省略了植物觀測中取樣、分離等前