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本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)去重過(guò)程中的并行分塊方法，其特征在 于，包括：(1)將數(shù)據(jù)流中的文件分成多個(gè)定長(zhǎng)的數(shù)據(jù)段，所述數(shù)據(jù)段 的長(zhǎng)度大于數(shù)據(jù)分塊的最大塊長(zhǎng)；(2)利用計(jì)算機(jī)多核處理器并行對(duì)每 個(gè)數(shù)據(jù)段進(jìn)行分塊，每個(gè)數(shù)據(jù)段都通過(guò)分塊獲得多個(gè)數(shù)據(jù)塊；(3)將最 后一個(gè)數(shù)據(jù)段除外的每個(gè)數(shù)據(jù)段的最后一個(gè)數(shù)據(jù)塊與后一個(gè)數(shù)據(jù)段的 第一個(gè)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行邊界銜接處理。本發(fā)明提出的并行分塊方法，采用 一種新穎的邊界銜接方法解決了傳統(tǒng)分塊方法的

本發(fā)明公開(kāi)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(cè)方法，屬于電力系統(tǒng)配電自動(dòng)化領(lǐng)域；現(xiàn)有的檢測(cè)方法實(shí)際負(fù) 載阻抗和零序電流互感器的容量不一致時(shí)將會(huì)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(gè)環(huán)形鐵芯上，通過(guò)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(cè)量精度。 

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于二次諧波顯微術(shù)探測(cè)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(dòng)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(shí)，將一束激光聚焦至單根納米線上一點(diǎn) A，并連續(xù)改變泵浦光偏振方向和納米線長(zhǎng)軸之間的夾角(偏振角θ)，測(cè)定二次諧波強(qiáng)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(diǎn)不變的情況下，隨彎曲曲率逐漸增大，偏振角θ＝90°和θ＝0°時(shí)的二次諧波強(qiáng)度之比顯著減小。本發(fā)明提供了一種新型測(cè)定半導(dǎo)體納米線晶格畸變的全光方法，相對(duì)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(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 β2微球蛋白(β2-Microglobulin，β2-MG)是由淋巴細(xì)胞、血小板、多形核白細(xì)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(gè)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(guò)，99.9％在近端腎小管吸收，并在腎小管上皮細(xì)胞中分解破壞。正常人血清中β2-MG的含量是0 .5～3mg/L。長(zhǎng)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?xiàng)l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(rèn)為是有效地預(yù)防和治療DRA。

本成果2009年獲四川省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)（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(kāi)了一種利用雙時(shí)相探測(cè)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(duì)紅外圖像取其像素灰度值的低位進(jìn)行地下建筑的粗檢測(cè)和“剝洋蔥”算法尋優(yōu)精確檢測(cè)三步驟，通過(guò)獲取白天和晚上的雙時(shí)相紅外圖，將晚上紅外圖作為背景場(chǎng)，首先對(duì)白天紅外圖進(jìn)行雙邊濾波處理去除噪聲，再進(jìn)行聚類分析，檢測(cè)出疑似目標(biāo)區(qū)域，對(duì)疑似目標(biāo)區(qū)域利用基于鄰近像素的截位算法處理粗略檢測(cè)出地下建筑區(qū)域，將粗檢測(cè)的地下建筑面積作為尋優(yōu)準(zhǔn)則，

本發(fā)明公開(kāi)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(dá)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?yàn)閷?shí)驗(yàn)對(duì)象，通過(guò)主動(dòng)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(xiàng)目背景 當(dāng)前，智慧教育具有智能導(dǎo)學(xué)、精準(zhǔn)推薦、定制輔導(dǎo)、精細(xì)評(píng)價(jià)等特點(diǎn)，已成為國(guó)際國(guó)內(nèi)教育信息化發(fā)展的趨勢(shì)。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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持下的個(gè)性化學(xué)習(xí)研究。智慧教育的出現(xiàn)極大地促進(jìn)了當(dāng)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(lái)指代這種場(chǎng)所，將有教學(xué)活動(dòng)的場(chǎng)所均稱作教學(xué)空間。隨著人們對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的理解變化、智慧教育的快速發(fā)展以及人們對(duì)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(dòng)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(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果的影響是評(píng)價(jià)多元學(xué)習(xí)空間的重要步驟。同時(shí)，在多元學(xué)習(xí)空間具體構(gòu)建時(shí)，面對(duì)空間中來(lái)源不同、結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐大的多模數(shù)據(jù)如何進(jìn)行處理存儲(chǔ)、并在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下對(duì)教育數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)是多元學(xué)習(xí)空間需要解決的另一個(gè)難點(diǎn)。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本項(xiàng)目主要目標(biāo)是針對(duì)信息技術(shù)支撐下學(xué)習(xí)空間多元化、場(chǎng)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(diǎn)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(chǔ)與處理平臺(tái)，實(shí)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(shí)際應(yīng)用與不同學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)及內(nèi)容，建立可重復(fù)、可預(yù)測(cè)、可驗(yàn)證的對(duì)比數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(zhǔn)確認(rèn)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(xiàng)目實(shí)施方案涉及教育學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、隱私保護(hù)等多個(gè)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(xiàng)目包括的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下三點(diǎn)： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)智能感知和多時(shí)間域數(shù)據(jù)采集技術(shù) 該技術(shù)針對(duì)學(xué)習(xí)狀態(tài)的數(shù)據(jù)化、特征參數(shù)量化問(wèn)題，設(shè)計(jì)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(diǎn)在于抽樣頻率與 識(shí)別準(zhǔn)確度的平衡、人機(jī)交互的變化規(guī)律等全新科學(xué)問(wèn)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(shí)時(shí)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(hào)、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(diǎn)，需要通過(guò)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(hù)技術(shù) 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)者被動(dòng)采集的多方面行為數(shù)據(jù)，受到日益增長(zhǎng)的 具有爭(zhēng)議性的數(shù)據(jù)倫理的制約。該項(xiàng)技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制實(shí)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(shí)用新型公開(kāi)了一種采煤工程中底板破壞深度監(jiān)測(cè)的多點(diǎn)位移計(jì)裝置，包括灌漿錨頭、測(cè)桿、測(cè)桿保護(hù)管、位移傳感器、過(guò)渡管、固定座，其特征在于：所述的錨固頭與位移測(cè)桿一端相連，位移測(cè)桿另一端與位移傳感器一端相連，所述的位移測(cè)桿外設(shè)置保護(hù)管，所述過(guò)渡管為壓縮波紋管。該裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，系統(tǒng)可靠，在礦井下可快速安裝。