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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(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(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。 （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(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(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(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。該項技術(shù)通過數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)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。

一種對可改善鋁基復(fù)合材料潤濕性的Al-Si-Ti系三元活性釬料；其成分為：7~14%Si，0.1~1.2%Ti，余Al；施焊時，預(yù)置后適當(dāng)加壓，再加熱至約610℃。對體積分?jǐn)?shù)為30%的氧化鋁短纖維強(qiáng)化的純鋁基復(fù)合材料采用Al-12Si-0.5Ti釬料可獲得接頭有效系數(shù)達(dá)99%以上的優(yōu)質(zhì)接頭，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于現(xiàn)有各文獻(xiàn)報道的焊接效果。 

2022年8月4日-6日，青軟創(chuàng)新科技集團(tuán)將亮相第57屆中國高等教育博覽會，西安國際會展中心 I 3號館 3C05，人工智能/大數(shù)據(jù)/特色軟件/新工科優(yōu)訓(xùn)營等產(chǎn)品現(xiàn)場體驗，產(chǎn)教融合、專業(yè)共建、課程共建相關(guān)人才培養(yǎng)體系交流分享。

本發(fā)明公開了低精度模數(shù)轉(zhuǎn)換（ADC）與混合預(yù)編碼結(jié)合的毫米波傳輸方法及通信系統(tǒng)，其中基站和用戶在波束掃描階段采用電子開關(guān)在低精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器和混合預(yù)編碼模塊間切換，在精確信道估計和數(shù)據(jù)傳輸階段均采用混合預(yù)編碼模塊。具體步驟：1、波束掃描階段基站選通混合預(yù)編碼模塊，將波束訓(xùn)練數(shù)據(jù)模擬預(yù)編碼后進(jìn)行波束掃描；2、用戶選通低精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器模塊，從接收數(shù)據(jù)中估計角度信息；3、用戶選通混合預(yù)編碼模塊，將波束訓(xùn)練數(shù)據(jù)模擬預(yù)編碼后進(jìn)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(shù)轉(zhuǎn)換器模塊，從接收數(shù)據(jù)中獲取角度信息；5、精確信道估計和數(shù)據(jù)傳輸階段基站和用戶選通混合預(yù)編碼模塊，進(jìn)行精確信道估計和數(shù)據(jù)傳輸。

主要技術(shù)包括種子處理、建坪前地膜打孔處、建坪前場地的準(zhǔn)備、建坪、撤膜前的管、撤膜、苗期管理等建坪工序。

本發(fā)明公開了一種基于定子弧形與內(nèi)階梯型混合結(jié)構(gòu)的永磁直線電機(jī)，包括定子電樞一次側(cè)和Halbach永磁動子二次側(cè)，定子電樞一次側(cè)位于永磁動子二次側(cè)外側(cè)，定子電樞一次側(cè)由定子鐵心和電樞繞組構(gòu)成，定子鐵心兩側(cè)端部齒采用內(nèi)階梯型結(jié)構(gòu)，定子鐵心內(nèi)部齒采用弧形結(jié)構(gòu)；永磁動子二次側(cè)由動子鐵心和貼于鐵心表面的永磁體構(gòu)成，該永磁體采用Halbach陣列結(jié)構(gòu)。本發(fā)明的永磁直線電機(jī)可以獲得比常規(guī)磁體更大的氣隙磁通，而且具有很好的磁屏蔽作用，可減小動子導(dǎo)磁軛厚度。本發(fā)明給出弧形齒結(jié)構(gòu)解析模型，通過該解析模型可推導(dǎo)出磁導(dǎo)大小及磁導(dǎo)隨位置變化曲線。本發(fā)明的電機(jī)最優(yōu)結(jié)構(gòu)采用田口優(yōu)化算法獲得。