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在華為全聯接大會2022曼谷站期間，華為在“釋放數字生產力，加速教育信息化之旅”全球智慧教育論壇上，重磅發布《教育數字化轉型的發展機遇》白皮書，首次探索智慧教育成熟度評估模型，并提出以全場景教育解決方案、創新教學模式、普惠教育資源、提升科研能力、升級管理水平，加速教育行業數字化升級。

一、研發背景 我國是有色及稀散金屬資源大國，產量更是在全球具有絕對控制地位。稀散有色金屬礦的開發利用給我國帶來巨大的經濟效益，與此同時也帶來了嚴重的環境重金屬污染。稀散有色金屬礦經開采、選、冶加工后，會遺留下大量的尾礦、冶煉渣和各種塵泥。從環保和安全上來說，稀散多金屬采選冶廢棄物是重大的污染源和危險源，控制固體廢棄物污染特別是礦業固體廢棄物成為中國環境保護領域的重要問題之一。 二、技術內容 （1）新型深部充填減量化技術。開發一種價格低廉、材料來源廣泛且固化重金屬效果優良的地下采礦膠結充填料，能夠降低充填采礦成本，并可以安全處置危險廢物；（2）尾礦庫微生物原位成礦修復技術。利用微生物（硫酸鹽還原菌、寡營養鐵還原菌）控制環境中 Fe3+ 濃度、降低環境電位、降低環境中游離鎘、銻等重金屬離子，實現現役尾礦庫的微生物生態修復。（3）五層覆蓋強還原原位成礦修復技術。基于礦物學--生物地球化學協同作用，開發已閉庫或無主尾礦庫的重度污染區的五層（無污染客土層、膨潤土密封層、有機質深度還原密封層、含高風險稀散多金屬及砷和重金屬尾礦生物法控制污染主反應層、原始尾礦層）覆蓋強還原穩定成礦修復技術。 三、作用原理 針對我國含稀散多金屬硫化礦采選冶廢物易引起氧化淋溶、存在潰壩風險和對周邊及重大流域構成的嚴重環境威脅等問題，首先研究采選冶廢物處置環境風險評估方法，建立稀散多金屬采選冶廢物處理處置污染控制技術評估方法；利用冶煉廢渣及尾礦庫內堆存尾礦，研發新型膏體充填減量化、資源化技術；針對現役尾礦庫，利用硫酸鹽還原菌及寡營養鐵還原菌研發尾礦微生物原位成礦修復技術；針對已閉庫及無主尾礦庫，基于礦物學--生物地球化學協同作用，研發重度污染區的五層覆蓋強還原穩定原位成礦修復技術；組合應用上述技術，在典型稀散多金屬采選冶集中區開展技術示范；最終形成“基于風險控制的稀散多金屬采選冶廢物減量化、資源化處理處置與污染控制方案和環境管理導則”，為我國稀散金屬多金屬污染防控和環境管理提供技術支撐。

索非布韋（又譯為索氟布韋，英文名 Sofosbuvir，CAS：1190307-88-0）是全球首個丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸類似物抑制劑，用于治療慢性丙型肝炎，目前國外已有產品在銷售，且利潤可觀。國內還沒有此類藥物，本項目具有重大的發展前景。 采用本課題組開發的新型氟取代反應，設計和開發了一條經濟、綠色和環保的具有巨大臨床價值和市場價值抗丙肝藥物索非布韋及其關鍵含氟醫藥中間體的制備工藝。本項目的目的是對本課題組開發的新穎制備工藝進行中試放大研究，進而實現商業化規模制備，從而產生良好的社會效益和經濟效益。 依托南開大學化學院良好的科研平臺，以及本課題組多年積累的有機氟化學及合成有機化學的基礎研究成果，我們對具有巨大臨床價值和市場價值的抗丙肝新藥索非布韋及其關鍵含氟中間體的制備工藝進行優化。小試規模研究結果表明，本制備工藝能以良好的經濟性、兼顧環保、安全等考量獲得預期質量要求的目標產品。后期通過小試放大研究、中試研究和商業化生產確認等產業化開發程序。 

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。