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本項目基于系統(tǒng)辨識的原理，通過對控制對象參數(shù)進行估計，并根據(jù)辨識 結(jié)果對控制其參數(shù)進行及時調(diào)整，克服了控制對象參數(shù)的不確定性以及時變性 對控制系統(tǒng)性能的不利影響,并且兼顧了重復(fù)控制方法能夠精確跟蹤含有諧波成 分的周期信號，具有計算量小，易于在數(shù)字信號處理器(DSP)上實現(xiàn)的優(yōu)點。仿 真結(jié)果證明基于系統(tǒng)辨識的 HVDC 直流有源濾波器控制技術(shù)具有良好的控制性 能，能夠?qū)?HVDC 系統(tǒng)直流側(cè)諧波進行有效的抑制。

針對化學(xué)工業(yè)園區(qū)混合污水的成分復(fù)雜、COD 高、含鹽高、難降解的技術(shù)難題，以水解酸化、接觸氧化、曝氣生物濾池為基礎(chǔ)，耐鹽菌種為核心，開發(fā)A-O-A-B 復(fù)合工藝處理工業(yè)園區(qū)混合污水處理技術(shù)。具體工藝流程如下：（1）預(yù)處理：具有不同污染特征的污水單獨進行相應(yīng)預(yù)處理，之后均勻混合，混合后進水 COD 小于 2000mg/L；（2）出水首先引入一級水解酸化池。水解酸化池表面負(fù)荷 0.3-0.8m 3 /(m 2 ·h)，水力停留時間一般控制在 10-20h；（3）出水引入生物接觸氧化池。溶解氧含量一般應(yīng)維持在 2.5-3.5mg/L 之間，氣水比為（15-20）：1。對于可生化性較高的有機污水，有機負(fù)荷宜取 1.0-1.8kgBOD/m 3 .d；對于生化性較差的廢水，有機負(fù)荷取 0.8-1.2kgBOD/m 3 .d；對于生化性較好但有機濃度較高的工業(yè)廢水，有機負(fù)荷宜取 1.0-2.0kgBOD/m 3 .d。進水 COD Cr ＞1500mg/L 時，HRT 為 10-18h；COD Cr 為 1000-1500mg/L，HRT 為 8~12h；COD Cr低于 1000mg/L，HRT 為 6-10h；（4）出水引入二級水解酸化池，水解酸化池表面負(fù)荷 0.5-1.0 m 3 /(m 2 ·h)，水力停留時間控制在 8-12h。（5）出水進入曝氣生物濾池（BAF）。氣水比（3-5）：1，BOD 5 負(fù)荷 2.0-5.5kg/(m 3 .d)，NH 3 -N 負(fù)荷0.35-0.7kg/(m 3 .d)，水力停留時間 2-2.5h，反沖洗周期 2-10d。

本發(fā)明涉及一種混合型磁通耦合超導(dǎo)故障限流器及限流方法，本發(fā)明中：耦合變壓器的一次側(cè)繞組 線圈同快速開關(guān)相聯(lián)且并入 MOA 氧化鋅電阻片，二次側(cè)繞組線圈同超導(dǎo)限流材料相串聯(lián)，繼而將一、 二次側(cè)繞組線圈呈反向并聯(lián)后接入電力系統(tǒng)主回路。在電力系統(tǒng)正常運行時，快速開關(guān)處于閉合狀態(tài)； 當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生短路故障后，控制快速開關(guān)觸發(fā)斷開，耦合變壓器的磁通鎖定特性將解除，且超導(dǎo)材料因其 通流大于臨界電流設(shè)定而切換到高阻態(tài)，此時限流器呈現(xiàn)電感-電阻混合式成分進行故障限

研制了一套面向混合居民小區(qū)的LED照明應(yīng)用示范工程節(jié)電控制管理軟件系統(tǒng)，可實現(xiàn)顯著用電優(yōu)化效果。 1）開發(fā)了新產(chǎn)品1個，名為“節(jié)電控制管理系統(tǒng)”。2）開發(fā)了新技術(shù)1項。名為“節(jié)電控制管理技術(shù)”。3）推廣應(yīng)用新技術(shù)1項，名為“LED居民小區(qū)的節(jié)電控制管理技術(shù)”，已成功應(yīng)用于重慶創(chuàng)迪科技發(fā)展有限公司的多個已完成或進行中的產(chǎn)品和工程中。4）實現(xiàn)節(jié)電效率提高20%以上，可支持1000個以上LED用電設(shè)備該系統(tǒng)具有廣闊

本發(fā)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(gòu)、第一驅(qū)控信號輸入端口和第二驅(qū)控信號輸入端口，陣列化控光架構(gòu)的上下層之間順次設(shè)置有第一基片、微圓孔形圖案化石墨烯電極、第一液晶定向?qū)印⒌谝灰壕印⒌诙壕Фㄏ驅(qū)印⑹┕驳仉姌O、第二基片、第三液晶定向?qū)印⒌诙壕印⒌谒囊壕Фㄏ驅(qū)印⑽A環(huán)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(huán)孔形圖案化石墨烯電極分別

本發(fā)明公開了一種基于混合型 MMC 的 HVDC 直流側(cè)短路故障 穿越和恢復(fù)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(cè)短路故障的穿越和恢復(fù)，無需機械設(shè)備動作，恢復(fù)過程不需要重啟換流器，因而故障響應(yīng)與恢復(fù)速度快，對輸電線路為架空線 時經(jīng)常出現(xiàn)的非永久性短路故障特別有效，在隔離直流側(cè)故障的同時 為交直流系統(tǒng)提供無功和有功支撐，并有利于提高所連接的交直流系 統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性。 

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)評價等特點，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)效果的影響是評價多元學(xué)習(xí)空間的重要步驟。同時，在多元學(xué)習(xí)空間具體構(gòu)建時，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)進行隱私保護是多元學(xué)習(xí)空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標(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。本項目實施方案涉及教育學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、隱私保護等多個領(lǐng)域，主要技術(shù)路線如圖所示： 圖 1 技術(shù)路線圖 其中，項目包括的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下三點： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實時智能感知和多時間域數(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)難點在于抽樣頻率與 識別準(zhǔn)確度的平衡、人機交互的變化規(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)采集實時性的原始學(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，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。該項技術(shù)通過數(shù)據(jù)隱私保護機制實現(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。