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教師教學能力系列慕課 專業團隊專為一線教師量身打造的最優質MOOC課程，教師教學能力提升類MOOC課程項目，重點面向師德師風教育、新教師培養、班主任工作、學科教學法、學生發展規律、教師教研等方面

Tempo大數據應用能力成長平臺（簡稱：Tempo Talents）是美林數據自主研發的面向高校大數據與人工智能領域“教學實踐、集中實訓與科研創新應用的一體化實驗平臺”。平臺以專業課程教學實踐、項目實訓為核心，以創新產業應用孵化為目標，圍繞大數據核心技術體系及應用，提供豐富元子化課程實踐與實訓案例資源。依托可視化分析與機器學習開發引擎，過程與結果兼顧的教學管理方式，闖關、考試、競賽、數據游樂場等多種實驗模式，為高校打造教與學充分互動的“大數據應用能力成長平臺”。 一、創新教學管理模式，打造自驅型能力成長平臺——教學管理平臺→柔性化定制課堂教師可以根據教學目標、學生情況，靈活搭配原子課、實訓項目及教材→教學考評管一體化統一的審閱、評分入口，實時查看作業提交情況→全景學情分析多維度圖表展示學生的學習進度、學習成績，直觀了解到課堂的學習情況 二、Docker集群化部署，支持實驗環境一鍵式訪問及智能化管理——實驗管理平臺→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架構運行的大數據實驗基礎平臺，系統高可靠，高靈活，高伸縮性。→智能化實踐環境管理預裝實驗需求的各類軟件運行環境，基于瀏覽器的B/S模式直接訪問，根據訪問自動啟停→一鍵式虛擬桌面實驗臺支持基于瀏覽器B/S模式的 “一鍵式”訪問基于Linux的虛擬桌面環境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可實現 Linux系統管理 三、不同難易度 不同實踐模式相結合，因材施教更進一步——課程實踐平臺→多模式課程實踐在線編碼式、命令行、云桌面等多種實驗模式→課程自動評測學生在線提交代碼，一鍵自動評測打分，快速獲取學習成果反饋→趣味闖關寓教于樂將課堂小測驗轉換為趣味闖關，激發自主學習熱情 四、編碼式與拖拽式雙環境，開發型與應用型兼顧——項目實訓平臺→編碼式與拖拽式雙環境交互式筆記和拖拽式平臺雙操作模式，滿足不同層次學生學習需求→完整實訓項目指導手冊還原項目落地全過程，將業務分析方法論融入具體項目實訓中 →實驗報告點評與優秀作業共享實驗報告在線提交與點評，分享優秀作業，積累優秀成果 五、智能機器學習開發平臺，滿足人工智能教學科研需求——人工智能平臺→強大的建模算法引擎9大算法類型、120余種分布式算法支持、15種文本算法→全面的分析洞察幫教全方位觀察建模過程及結果，讓學生在掌握方法的同時也能洞悉建模原理→多模式擴展編程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多種編程語言，學生可自定義算法開發實踐 六、拖拽式大數據分析平臺，培養學生數據創新探索能力——大數據分析平臺→自助式大數據探索分析低門檻拖拽式數據可視化分析，讓學生快速構建數據分析應用能力→靈活的可視化交互看板40余種可視化圖形，鉆取、聯動、鏈接等多種交互模式 →多樣的分析報告可視化大屏、分析看板、word報告、數據報表等多種報告形式呈現 七、真實項目經驗 名師課程資源，構建優質教學課程資源庫——課程資源平臺→多學科教學名師課程引入國內一流高校教學團隊優質課程，貼合學科最新發展趨勢 →創新原子課設計將專業課程的知識點“原子化”，層層遞進融會貫通→豐富行業實訓案例精選美林數據 200+能源、政府、高端制造等行業頭部客戶真實項目案例 八、豐富數據資源與靈活數據資源管理，滿足教學科研多層次需求——數據資源管理平臺→多種數據源接入滿足不同大數據平臺和SQL數據源、Excel文件數據庫、多維數據庫、分析型數據庫實時數據等不同類型數據源接入 →數據管理與權限分配支持后臺配置數據權限，多種數據資源自定義管理→開放數據超市提供宏觀、中觀、微觀全維度數據體系，上億條數據，數據總容量超過500T豐富數據資源與靈活數據資源管理，滿足教學科研多層次需求  

本發明公開一種強震下增強抗倒塌能力和整體性的砌體結構及其方法。在相鄰的上層圈梁和下層圈梁之間的墻體內，相鄰的兩根構造柱之間砌有一組以上鉆孔磚，每一組鉆孔磚含有第一排鉆孔磚和第二排鉆孔磚，所述第一排鉆孔磚的各鉆孔磚的孔道中心線即第一孔道中心線重合，所述第二排鉆孔磚的各鉆孔磚的孔道中心線即第二孔道中心線重合，所述第一孔道中心線與第二孔道中心線斜向分布且相互交叉；所述第一排鉆孔磚和第二排鉆孔磚的孔道內各自貫穿有加強鋼筋，所述加強鋼筋的下端固定連接有U型預埋件，所述U型預埋件埋置于所述下層圈梁內，所述加強鋼筋的上端錨固在所述上層圈梁或相應的構造柱的鋼筋內。

本發明公開了一種基于關鍵動素的肢殘者作業能力評價方法， 包括:(1)構建作業實體、作業本體和作業空間三個作業要素類，對作 業系統進行全面描述;(2)相應生成能夠完成任務的動素序列;(3)為組 成該動素序列的各個動素分別賦予三級評價指標;(4)識別出關鍵動素， 并以此作為評價的基點;(5)結合關鍵動素來進行運動仿真，測量得出 肢殘者執行該關鍵動素時的生物力學參數量;(6)將正常人的生物力學 參數作為作業要求，與肢殘者的生物力學參數測量結果比較。通過本 發明，能夠在后續仿真及計算處理過程中避免海量數據，

腦電信號作為人體重要的生理信息，已經被廣泛應用于醫學疾病診斷與治療、人體潛能開發等方面。腦電圖通過將電極接入被試對象的頭皮，來測量大量神經元發放所形成的電場。腦電波作為能夠體現大腦活動的信號中的一種，有方便檢測、非侵入式且對被試對象友好等特點。一般認為，通過對大腦腦電波的檢測并采取特定數據分析方法，有望將大腦的各項反應能力充分挖掘出來。近年來，腦電信號分析已成為認知神經科學領域的重要技術之一。大量研究表明，人類認知能力與腦電信號有關，其中工作記憶能力在認知中起關鍵作用。腦電信號具有數據量大、時間分辨率高、易受干擾等特點，給研究帶來了不少挑戰。楊立堅課題組使用樣條函數，基于隨機抽取的122名大學生志愿者訓練集，以閉眼靜息態下8個腦前區導聯的腦電信號（圖1），對20名志愿者測試集進行工作記憶能力的預測（圖2），其確定系數R^2在多次隨機試驗下的中位數為68%，最低值大于50%，最高值72%（圖3）。圖1 ：試驗中腦電信號記錄的導聯名稱和位置圖2：對某測試集計算的認知能力預測值與真實值的對比圖3：對多次重復隨機抽取的測試集計算的確定系數R^2箱線圖楊立堅課題組依托10年來自身在函數型數據領域的研究成果，課題組2017級博士生張園園和2018級博士生黃昆在學習神經科學專業知識的同時，與機械工程系教授吳方芳和碩士生王健凱高效合作，分析季林紅課題組的大學生志愿者腦電與認知能力數據。他們秉承“面向應用，背靠理論，寫好算法”的統計學理念，把樣條回歸估計腦電信號的光滑軌跡，張量樣條回歸估計協方差函數，樣條估計函數型主成分與得分等深刻的統計學前沿理論，結合LASSO回歸，轉化為快速準確分析腦電數據的算法（圖4），從2018年12月開始僅用6個多月的時間，就很好地解決了基于工作記憶能力預測的問題，完成了這篇跨學科應用方法論文。圖4：算法流程圖

 平衡是人類的基本運動技能。人體維持各種姿勢、進行各種活動以及對抗外界干擾力的能力都與平衡功能有關。下肢假肢配裝不適，腦卒中以及慢性踝關節不穩等都會引起平衡功能障礙。 目前對平衡能力進行分級評估、對下肢關節手術效果評估以及恢復平衡功能的康復訓練等的測試設備有測力臺式和壓力墊式兩大類，但都依賴進口。兩類系統各有特點，前者測量精度高，但對足底壓力分布沒有空間表達能力；后者雖然精度不如前者高，但能較好滿足空間分辨率的要求。本系統實現的人體足底壓力測量具有多時空分辨率的特點，集合足底壓力分布分析系統和測力臺系統的特點和優勢，能反映下肢殘障者的特殊生理特征，可同時動態測量地面反力的變化、重心軌跡的變化、足底壓力各區分布的變化。有助于解決單一設備評估的敏感性和可靠性欠佳問題，較好滿足骨科和下肢康復等臨床醫生的要求。目前市場上尚沒有綜合集總力測量與分布力測量于一體并據此進行平衡功能評估的成熟產品。 本測量系統在多分量測量通道解耦、集總力與分布力測量同步數據采集、基于多源數據的平衡功能分析評估方法以及人機交互康復訓練軟件等方面的成果已通過科技部的國家支撐計劃項目驗收，得到國家康復輔具中心醫院、上海瑞金醫院和上海仁濟醫院臨床醫生的使用認可。綜合測力臺測試界面

本發明公開了一種計及交直流微網應對災害事件彈性能力的魯棒調度方法，包括以下步驟：步驟10）獲取不確定性預測參數，構造交直流微網中的不確定性集；步驟20）基于步驟10）構造的不確定性集，線性化可再生能源發電機組的出力約束；步驟30）獲取交直流微網中各設備的運行成本系數和運行限值，基于步驟10）和步驟20）建立災害事件下交直流微網的魯棒調度模型；步驟40）求解步驟30）建立的魯棒調度問題：利用嵌套型列約束生成算法迭代求解該魯棒模型，獲得交直流微網在災害事件發生情況下的魯棒運行計劃。該方法提高交直流微網在應對災害事件上的彈性能力，為制定特殊天氣情況下交直流微網的運行計劃提供重要指導。

本發明公開了一種提高超積累植物東南景天對重金屬超積累能力的方法，包括：將離體的東南景天植株切成含有完整腋芽的莖段，浸入無菌秋水仙素溶液中，密封避光，并放入溫度為25℃±1℃的搖床中振蕩；取出處理后的離體帶腋芽莖段經無菌水沖洗后接種于分化培養基上，培養至腋芽處長出叢生芽；將叢生芽接種于生根培養基中，生根培養為完整植株；取完整植株的嫩葉在流式細胞儀上檢測所獲得株系的倍性，選擇變異植株；取變異植株，切成莖段，在生根培養基中培養獲得無菌苗；變異植株與對照株在加鎘的培養基中進行鎘處理，檢測其體內鎘積累量。本發明通過誘導東南景天染色體加倍，再經過檢測獲得加倍材料，提高東南景天對重金屬的超積累能力。

本發明公開了一種具備零直流電壓故障穿越能力的 MMC 及其 設計方法。綜合半橋子模塊成本低、運行效率高及全橋子模塊可輸出 負電平的優勢，采用本發明所提出的零直流電壓故障穿越方案，根據 半橋子模塊與全橋子模塊額定電壓，并結合 MMC 直流側額定電壓及 交流側相電壓峰值，計算出半橋和全橋子模塊配置個數；得到的 MMC 可在保證其能實現零直流電壓故障穿越的前提下，有效降低變換器成 本及提高變換器的運行效率。本發明提出的技術方案并不局限于半橋子模塊和全橋子模塊的組合，還可以是半橋子模塊和其它能在非閉鎖 狀態