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電力變壓器是電力系統的核心設備之一，承擔著電能傳輸、變換等重要職能。隨著先進傳感和信息融合技術的發展，將其應用于電力變壓器運行狀態的實時監測、評估診斷與在線預警，實現電力變壓器的智能化是智能電網建設的重要組成部分。 本成果圍繞“基于多信息融合的電力變壓器智能化關鍵技術研究與應用”問題，深入研究了變壓器關鍵狀態劣化故障的發生機理與特征信號的傳播規律，發明了適用于電力變壓器狀態信息探測的多種新型傳感裝置，研制了變壓器狀態信息監測智能組件（IED）、變壓器冷卻智能控制單元及充氮滅火等裝置，開發了集智能監測與傳輸、智能評估與診斷、智能決策與調控的變壓器智能化監控系統，并進行了推廣應用。 授權發明專利11項，實用新型15項；發表SCI/EI論文35篇；本項目可有效實現電力變壓器的智能化監控，提高變壓器面對未來智能電網復雜工況的應對能力，支撐河北省輸變電裝備產品升級和產業發展；獲2016年河北省科技進步一等獎。

TDA（芯片熱設計自動化）軟件是清華航院曹炳陽教授團隊全自主研發的國際首個芯片跨尺度熱仿真與設計系統。TDA軟件可實現芯片從納米至宏觀尺寸的熱設計與仿真，支持芯片微納結構內部熱輸運過程的模擬研究，直接提高芯片熱仿真精度與結溫預測準確度，進而提高芯片性能、壽命和可靠性。

（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。