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本發(fā)明公開了一種混合導(dǎo)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(gòu)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(shí)降低開關(guān)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(guān)周期中即可工作在連續(xù)導(dǎo)通模式，也可工作于不連續(xù)導(dǎo)通模式。因此，本發(fā)明在每個開關(guān)周 期中，采用直接電荷量控制器通過采樣輸出電壓和負(fù)載電流，計(jì)算下 一周期中流過濾波

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數(shù)據(jù) 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數(shù)據(jù)文件，將該待壓縮數(shù)據(jù)文件從 內(nèi)存拷貝到 GPU 的全局存儲器中，設(shè)置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個線程塊中的線程個數(shù) b，設(shè)置壓縮字典窗口的長度為 c，并設(shè)置指向 第一個壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設(shè)置預(yù)讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個 預(yù) 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針

（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)評價(jià)等特點(diǎn)，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(jī)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(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(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(jìn)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(jìn)行隱私保護(hù)是多元學(xué)習(xí)空間需要解決的另一個難點(diǎn)。 （二）項(xiàng)目簡介 本項(xiàng)目主要目標(biāo)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(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)存儲與處理平臺，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、可驗(yàn)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(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(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、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(xiàng)技術(shù)通過數(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。

本發(fā)明公開了一種多用戶大規(guī)模 MIMO 混合預(yù)編碼能效優(yōu)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(biāo)設(shè)計(jì)基帶預(yù)編碼矩陣和射頻預(yù)編碼矩陣。具體做法是，在基帶，將基帶預(yù)編碼的求解轉(zhuǎn)化為可以用內(nèi)點(diǎn)法求解的標(biāo)準(zhǔn)的半正定松弛問題，在射頻，將射頻預(yù)編碼的求解轉(zhuǎn)化為可以用相位旋轉(zhuǎn)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。

本發(fā)明公開了一種基于車輛視頻識別的混合式主線收費(fèi)站交通沖突評價(jià)方法，包括如下步驟： 1、在收費(fèi)站的收費(fèi)廣場布置攝像頭，采集車輛在收費(fèi)廣場的行駛視頻； 2、對采集到的車輛行駛視頻進(jìn)行車輛識別和跟蹤，獲取每一幀圖像中車輛的位置坐標(biāo)； 3、利用車輛的M幀圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算車輛在每一幀圖像中的速度和減速度指標(biāo)如果發(fā)生跟馳沖突，計(jì)算車輛跟馳模型的時(shí)間指標(biāo)TTCk；如果發(fā)生變道沖突，計(jì)算車輛轉(zhuǎn)向模型時(shí)間指標(biāo)Tpet； 4、將TTCk和Tpet進(jìn)行同級化處理，統(tǒng)一為交通沖突評價(jià)指標(biāo)STC，根據(jù)STC的值判斷交通沖突的嚴(yán)重程度。 該方法可以對收費(fèi)站交通沖突的嚴(yán)重程度進(jìn)行量化，對收費(fèi)站道路安全性評價(jià)、管理運(yùn)營、道路引流措施等決策有重要的應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明涉及miR-34c在體外誘導(dǎo)骨骼肌細(xì)胞分化中的應(yīng)用。本發(fā)明首次發(fā)現(xiàn)一種新的促骨骼肌細(xì)胞分化因子—miR-34c，通過Western blot和免疫熒光染色技術(shù)檢測miR-34c對成肌細(xì)胞分化的影響，從而確定miR-34c在骨骼肌發(fā)育中的作用，對預(yù)防和治療骨骼肌相關(guān)疾病具有重要的意義。

本發(fā)明涉及細(xì)胞色素C分子自組裝納米有序復(fù)合結(jié)構(gòu)組裝體及制法,以羥基磷灰石納米粒子為基本單元,在三維空間組裝成納米γ-氧化鋁模板/羥基磷灰石納米有序復(fù)合結(jié)構(gòu)組裝體(組裝體1),然后與細(xì)胞色素C組裝,得到細(xì)胞色素C/γ-氧化鋁模板/羥基磷灰石納米有序復(fù)合結(jié)構(gòu)組裝體,其細(xì)胞色素C平均表面含量為4.5×10

本發(fā)明涉及一種抗ＨＩＶ－１的多肽Ｃ２２、該多肽Ｃ２２表達(dá)前體、編碼多肽的 ＤＮＡ序列、單體多肽的藥物組合物，及其制法。本發(fā)明的多肽Ｃ２２用融合蛋白表達(dá) 得到多肽前體，酶切得到多肽Ｃ２２，工藝簡單，且可提高最終產(chǎn)率，適合于工業(yè)化生 產(chǎn)。 

不穩(wěn)定原子核占有核素版圖的絕大部分區(qū)域，近20多年來在實(shí)驗(yàn)室中逐步產(chǎn)生出來，表現(xiàn)出一系列新奇的結(jié)構(gòu)和動力學(xué)性質(zhì)，也帶來新的應(yīng)用前景。其中，豐中子原子核的特別奇異的線性鏈狀分子結(jié)構(gòu)已有多年理論預(yù)言，但實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)十分困難，需用多種證據(jù)相互印證。此前多個實(shí)驗(yàn)組在14C中觀察到鏈狀分子態(tài)的個別證據(jù)（如北大組的前期工作[Phys. Rev. C 95, 021303R(2017) ]）。 此次北大組在更加豐中子的16C中，通過反應(yīng)Q值、能級、自旋、特征衰變綱圖等多個觀測量，完整確認(rèn)了π2σ2構(gòu)型的正宇稱線性鏈狀分子轉(zhuǎn)動帶的四個成員，成為這種結(jié)構(gòu)研究的一項(xiàng)重要跨越。 此項(xiàng)研究的實(shí)驗(yàn)探測在我國的大科學(xué)裝置蘭州重離子加速器(HIRFL)上的RIBLL1放射性束流線上完成。實(shí)驗(yàn)采用每核子23.5 MeV的16C次級束流，通過非彈散射將16C激發(fā)到集團(tuán)破裂閾值之上的高激發(fā)態(tài)。采用精密的零度粒子望遠(yuǎn)鏡和多套大角度的探測器組合，精確測量末態(tài)全部三個粒子。通過全粒子能動量守恒關(guān)系逐事件推知入射粒子能量，避開了放射性次級束流能量擴(kuò)散的缺陷，首次在彈核碎裂型次級束實(shí)驗(yàn)中得到分辨率很高的Q值譜，從而清晰的識別出16C的選擇性衰變路徑。分析過程并采用特殊方法區(qū)分了相鄰硅微條信號的真假來源，大大提高了最終獲得的多重關(guān)聯(lián)真實(shí)事件數(shù)，從而在足夠的統(tǒng)計(jì)下通過模型獨(dú)立的角關(guān)聯(lián)分析獲得了分子轉(zhuǎn)動帶頭號成員的自旋。實(shí)驗(yàn)最終確認(rèn)了價(jià)中子處于π2σ2構(gòu)型的正宇稱線性鏈狀分子轉(zhuǎn)動帶的四個成員：16.5 MeV(0+)、17.3 MeV(2+)、19.4 MeV(4+) 和21.6 MeV(6+)。圖1概略顯示了觀察到的分子帶成員及其衰變特性。實(shí)驗(yàn)還觀察到一個可能的純σ4構(gòu)型的分子態(tài)（27.2 MeV），為后續(xù)實(shí)驗(yàn)提供了指引。

本發(fā)明涉及分子微生物學(xué)領(lǐng)域，具體的說是一種C型凝集素(C-type?lectin)及其制備和應(yīng)用。C型凝集素為序列表SEQ?ID?No.1中的氨基酸序列所示。制備方法：以許氏平鮋cDNA為模板PCR擴(kuò)增C型凝集素基因，構(gòu)建質(zhì)粒pLecC；將pLecC轉(zhuǎn)化大腸桿菌BL21Transetta(DE3)，對轉(zhuǎn)化子進(jìn)行誘導(dǎo)表達(dá)后，收集上清，濃縮后即得重組C型凝集素。所述C型凝集素對多種弧菌具高效凝集作用，經(jīng)C型凝集素處理后的細(xì)菌對許氏平鮋的侵染能力顯著降低。因此，該C型凝集素有望應(yīng)用于魚類細(xì)菌性病害的防治。