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集四行程、三角轉子和燃氣輪機多重優點，去除壓縮、 暴發兩行程配氣機構，改為進氣做功、排出廢氣配氣機構，并具有更高增壓的三角轉子廢氣增壓裝置，故不但克服了該發動機不均勻運轉問題和在限定時間里燃燒、使用單一燃料局限性問題，而且還克服了燃氣輪機熱效率極底的問題；尤其在該發動機中，應用了微電腦控制變速電機的大轉矩行星齒輪配氣機構和空心球狀轉換閥，所以該發動機，還能替代 變速器而提供多種動力輸出和提供該發動機反向旋轉的多種動力輸出。四缸總量為 2.0L， 煙度不透光度 20 秒怠速≦10%，功率為 240KW 以上，節能減排 50%以上，抗電磁干擾為 0-30khz。

優學院 優學院（www.ulearning.cn ）基于文華在線擁有注冊商標的優慕課(UMOOC)教學平臺構建，是文華在線自主研發的新一代教學云平臺，基于云服務和本地部署結合的混合云架構，為高校提供混合教學支撐環境。它吸取了國內外主流教學平臺模塊化、開放式、云服務的特點，緊密結合學科教學過程中的具體需求，能夠充分支持院校進行教、學、管、考、評、研全面的教學過程。   人民網公開課 人民網公開課（mooc.people.cn）作為人民網旗下匯聚優質教育資源的MOOC平臺，由文華在線提供內容與技術運營。自上線之日起，始終秉持“權威實力源自人民”的品牌形象，向公眾提供來自中國知名高校、權威機構、知名學者的優質MOOC課程。

要：本發明屬于礦粒分離的浮選技術領域，具體涉及一種噴射攪拌吸氣混合式浮選機。本發明在浮選槽體上分別設有入口和出口，浮選槽體上設置有支架，支架的上端設有刮板，且支架上設置有位于浮選槽體液面以下的攪拌葉輪，浮選槽體內設有相互平行且呈豎直方向布置的第一擋板、第二擋板，第一擋板、第二擋板沿浮選槽體的寬度方向設置，且第一擋板、第二擋板之間還設有與支架相連的套筒，所述攪拌葉輪位于套筒內，第一擋板、第二擋板上分別設有與套筒相連通的第一入料通道和第二入料通道；本發明還在浮選槽體的槽底處設置有驅動攪拌葉輪轉動的噴射裝置。本浮選機兼有機械攪拌式浮選機和噴射式浮選機的優點，對礦漿濃度適應性好，能耗低，浮選效率較高。

本項目屬于光纖傳感領域。項目適應多種應用環境和工程需求，發明了高精度、高穩定混合式光纖傳感解調技術，惡劣環境下高可靠性光纖多傳感器封裝技術，多波段混疊式光纖多氣體傳感技術和混合式光纖傳感組網融合技術。授權發明專利56項，其中美國專利3項。制定國家軍用標準1項。獲光纖傳感產品測試認證38項。已應用到多項國家航空航天試驗及電力、石化重大關鍵基礎設施工程安全監測上，在光纖傳感安全監測領域起到引領作用。

該項目的支撐課題為哈爾濱工業大學與日本東洋電機制造株式會社合作的國際合作項目。電機類型：三相混合式步進電動機 步距角：；額定電流：6A；最大靜轉矩：0.7kg·m；空載啟動頻率：500pps 中空軸三相混合式步進電動機與日本東洋電機株式會社原來使用的五相反應式步進電動機的性能對比如表1所示：

本發明公開了一種綠藍混合式LED的人眼友好型雞舍光照方法及系統。雞舍內，建立均勻分布的青色光環境，使得肉雞在青色光環境中飼養，青色光環境包括混合式LED燈，混合式LED燈由綠色LED與藍色LED在同一盞燈具下組合而成，綠色LED和藍色LED比例為1:5~5:1，育雛期前三日內混合式LED燈全天照明，育雛期第四日開始照明時間每天遞減1小時；四個混合式LED燈組成的正方形陣列均勻布置在雞舍內，LED控制器與照度傳感器、混合式LED燈連接，照度傳感器安裝在雞舍的地面上。本發明采用綠藍混合式LED燈及科學的布置方法，充分利用了綠光和藍光的敏感性反應，提高肉雞各項生產指標，形成的青色光非常利于人眼的保護。

本發明公開了一種基于能量快速轉移的混合式直流超導限流器， 屬于電工技術領域。其包括兩個電感線圈、直流快速開關、旁路電阻、 定值電阻以及金屬氧化物避雷器，兩個電感線圈并聯，兩個電感線圈 由超導導線繞制、其匝數相同、結構一致、磁通正向耦合，直流快速 開關與超導電感線圈整體串聯以形成串聯支路，旁路電阻并聯在串聯 支路兩端，定值電阻并聯在快速開關兩端，兩個金屬氧化物避雷器分 別并聯在兩個電感線圈兩端。本發明限流器能夠在直流系統正常狀態 下為輸電線路提供一個超導態的沒有阻性損耗的平波電抗，還能在直 流系統發生單極接地故障或者兩級短路故障時，快速有效地抑制短路 電流峰值，還能保護超導電感線圈安全穩定運行。 

主要研究內容和創新點 傳感監測器件在電力應用中需要抗強電磁干擾、電絕緣，在石化應用中需要本身不帶電。光纖傳感技術從本質上滿足上述要求，但還需解決交叉敏感、長期工作穩定性等難點問題。本項目在在結構上由不同參數的光纖光柵，或者光纖光柵和光纖法珀組成混合式傳感器，集成不同解調方法，適應不同應用環境和工程需求，形成了混合式光纖傳感技術。主要成果和技術水平： 本項目共獲得授權發明專利14項、實用新型專

本發明公開了一種基于車輛視頻識別的混合式主線收費站交通沖突評價方法，包括如下步驟：1、在收費站的收費廣場布置攝像頭，采集車輛在收費廣場的行駛視頻；2、對采集到的車輛行駛視頻進行車輛識別和跟蹤，獲取每一幀圖像中車輛的位置坐標；3、利用車輛的M幀圖像數據，計算車輛在每一幀圖像中的速度和減速度指標如果發生跟馳沖突，計算車輛跟馳模型的時間指標TTCk；如果發生變道沖突，計算車輛轉向模型時間指標Tpet；5、將TTCk和Tpet進行同級化處理，統一為交通沖突評價指標STC，根據STC的值判斷交通沖突的嚴重程度。該方法可以對收費站交通沖突的嚴重程度進行量化，對收費站道路安全性評價、管理運營、道路引流措施等決策有重要的應用價值。

（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。