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本發明公開了一種石墨烯基雙模混合集成電控液晶微透鏡陣列，包括陣列化控光架構、第一驅控信號輸入端口和第二驅控信號輸入端口，陣列化控光架構的上下層之間順次設置有第一基片、微圓孔形圖案化石墨烯電極、第一液晶定向層、第一液晶層、第二液晶定向層、石墨烯共地電極、第二基片、第三液晶定向層、第二液晶層、第四液晶定向層、微圓環孔形圖案化石墨烯電極、第三基片，微圓孔形圖案化石墨烯電極、石墨烯共地電極和微圓環孔形圖案化石墨烯電極分別

本發明公開了一種基于混合型 MMC 的 HVDC 直流側短路故障 穿越和恢復方法。能在不閉鎖換流器的前提下，通過換流器自身控制 完成直流側短路故障的穿越和恢復，無需機械設備動作，恢復過程不需要重啟換流器，因而故障響應與恢復速度快，對輸電線路為架空線 時經常出現的非永久性短路故障特別有效，在隔離直流側故障的同時 為交直流系統提供無功和有功支撐，并有利于提高所連接的交直流系 統的暫態穩定性。 

本發明公開了一種混合導通模式的逆變電源裝置及其直接電荷 量控制方法，適用于高功率密度、高性能的單相及三相逆變電源。逆 變電源由逆變橋、濾波電感、濾波電容以及直接電荷量控制器構成。 該裝置采用小電感量的濾波電感來降低其體積，并在減小磁芯損耗的 同時降低開關損耗，縮小散熱器體積，從而提高功率密度。但小濾波 電感使得其電流在每個工頻周期中的各個開關周期中即可工作在連續導通模式，也可工作于不連續導通模式。因此，本發明在每個開關周 期中，采用直接電荷量控制器通過采樣輸出電壓和負載電流，計算下 一周期中流過濾波

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。

產品詳細介紹帶投幣器，可開駕吧用

產品詳細介紹

本申請公開了一種由帶支撐的三角形網格構成的鋼結構冷卻塔，其包括斜桿、水平桿、面內支撐、加強環桁架、吊桿和撐桿；冷卻塔的塔體由一系列倒置的等腰三角形組成，構成若干層封閉的網格結構；每個等腰三角形內設置面內支撐，與等腰三角形共同組成模數單元；模數單元的底邊為網格結構的水平桿；模數單元的腰為網格結構的斜桿；最底層模數單元的頂點固定于基礎上，作為整個冷卻塔的支座，其余各層模數單元由下至上逐層搭設，頂點剛接于下層對應模數單元的底邊端點上；加強環桁架設置于塔體內側，并通過吊桿或撐桿減小加強環桁架的撓度。本申請鋼結構冷卻塔能充分發揮構件在各方向的力學性能，構件和節點尺寸小，用鋼量小，具有良好的經濟技術指標。

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。