计算机教育应用相关项目
智能感知技术在中小学作业减负中的应用研究与实践探索
项目来源：全国教育科学十二五规划教育部重点课题
项目经费：3万
主持人：孙波
项目简介：
目前，中小学生课业负担过重的问题已引起国家和教育行政主管部门的高度重视，”减负”已成了教育界刻不容缓的头等大事。在课业”减负”运动中，作业成了改革的首选目标。作业与实现教学目标密切相关，它帮助学生巩固课堂所学的知识技能，同时也有利于教师通过家庭作业诊断学生学习状况，改进教学。我国中小学课外作业普遍存在作业数量大、内容缺乏针对性、缺少情感支持和交互等问题。本课题探索将智能感知技术应用到中小学作业减负中，依托具有大规模网上中小学生用户的”一起作业网”开展实践探索。本课题以个性化学习理论为依据，利用云计算和大数据背景下的智能感知技术，从知识水平和情感状态两个维度对学生完成作业过程中的学习活动进行感知，自适应地调整每个学生的作业内容和作业数量，构建一个能够帮助学生轻松愉快地完成家庭作业的个性化作业平台，提高中小学生的”作业质量”与”学习效果”，进而促进”减负增效”，促进学生知识和情感的同步发展。
巴州石油教育分局信息化建设工程项目
项目来源：巴州石油教育分局
项目经费：812万
主持人：孙波
项目简介：
为巴州石油教育分局起草教育信息化五年规划，建设巴州石油教育分局教育专网、中心机房、智能录播室等，实施学校门户网站群、教学资源库、在线学习平台、办公自动化等，为后续教育信息化减少打下基础。
基于IRT的自适应考试系统的技术可行性研究
项目来源：人力资源和社会保障部职业技能鉴定中心项目
项目经费：20万
主持人：孙波
项目简介：
考试作为衡量人的能力的重要手段，在现代生活中的地位不断提高，并已深入到社会的各个方面。如何结合新技术的发展，客观、准确地测试出受测者的知识水平和能力水平，己成为现代研究的热点问题。本项目基于项目反应理论，引进最新的测量理论，并对其进行改造，使其为职业鉴定所用，同时配套的信息化环境或工具进行同步开发，来支撑新的理论。本项目通过试验研究，验证新的构想，并通过设计IRT题库、实现组卷算法、实现题库管理系统和在线考试系统等环节，最终形成了一套新的职业鉴定题库系统。本项目成果提出了一套满足国家职业能力鉴定的要求，适合全国性大规模考试的题库系统和自适应考试系统。
三维虚拟教学环境中虚拟教师和教学过程建模的研究
项目来源：北京市自然科学基金
项目经费：11万
主持人：孙波
项目简介：
本课题在终身化学习和网络教学的大背景下，基于虚拟现实技术构建三维虚拟教学环境，通过在网络教学平台中对新技术进行研究和应用，调动学习者兴趣，激发学习情感，达到增进网络学习效果的目的。课题重点探索基于Perti网来获取教学过程的形式化表示及其分析计算方法，得到在计算复杂度方面可实用化的优化或近似分析算法；研究虚拟教师教学情感状态和行为的参数化描述，并以此驱动虚拟教师的表情与动作；研究虚拟教师手部动作中发生的多接触点碰撞检测算法。
图像处理与模式识别
自发性课堂学习情感的视觉建模与计算
项目来源：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
项目经费：50万
主持人：孙波
项目简介：
通过采集课堂监控视频的原始性大数据，挖掘学生学习情感与表情的数据关联模式，建立自发性课堂学习表情的视觉模型和计算方法，是一项涉及计算机科学、心理学和教育技术学交叉学科的研究课题。主要内容包括视觉数据库构建、表情特征提取与分析、分类器的研究与设计三个方面。课题研究目标在智能感知学生在学习过程中的情感状态变化，提供基于情感（非认知维度）的自动学习分析技术，不仅对于传统的课堂教学，而且对于大规模开放在线课程（MOOCs）等远程教育模式都有重要的意义，是建设智慧学习环境中的重大研究课题。
结合图像块联合聚类加权和混合分类器的非对齐稀疏表示识别方法
项目来源：国家自然基金青年项目
项目经费：15万
主持人：何珺
项目简介：
稀疏表示识别（SRC）方法在约束环境下取得了较好的效果，但对实际非约束环境的适用性并不理想，其性能与待识别图像和样本的对齐程度密切相关。为此，本课题提出了”结合图像块联合聚类加权和混合分类器的非对齐稀疏表示识别方法”。项目研究基于图像块SRC的思路，并融合聚类、统计分析和快速定位算法，解决传统SRC方法应用中的对齐问题；从而，提高SRC方法的应用鲁棒性，并为SRC方法的研究提供参考。
滑坡泥石流灾情动态提取技术研究
项目来源：国防科工局高分专项（民用部分）项目
项目经费：20万
主持人：何珺
项目简介：
研究针对泥石流、滑坡受灾区域和受灾目标的灾变信息的动态提取技术，并服务于民政部减灾中心典型灾害目标实物量高精度评估为主要内容的灾情评估子系统的研制及应用示范，支撑损失实物量评估等业务稳定运行。本项目研制的灾变信息动态提取技术关键技术，能实现研究成果软件化，并配合民政部减灾中心和本项目其他研制单位进行系统集成、软件测试、系统部署和调试维护。本项目成果为民政部卫星减灾应用中心构建国家-省-现场应用示范网络提供技术支撑，并针对滑坡、泥石流灾害在典型示范区域开展应用示范。
水声信号处理
水下节点高速通信理论与关键技术
项目来源：国家自然科学基金面上项目
项目经费：70.8万
负责人：葛凤翔
项目简介：
干扰、混响(杂波)和噪声背景条件下的目标探测一直都是信号处理的核心问题，因此始终 在信号处理相关应用领域（雷达、声呐、无线通信和定位等）受到广泛的关注和重视。 本项目首先将基于我们前期研究成果中已经明确的基函数与信号和干扰之间可以建立对应 关系的先验知识，通过构建冗余字典和采用稀疏优化算法在空域对目标信号和干扰稀疏表示， 并利用判决因子剔除干扰以实现干扰背景下的目标探测并可应用于后续参数估计和定位等；另 外，我们还基于信号和混响在波束空间的稀疏和低秩结构对其建模，并利用凸优化算法分解得 到观测信号波束空间的稀疏和低秩分量，从而实现混响背景下的目标探测，并可以用于后续水 下目标跟踪。上述研究内容、相关算法和模型都将经过实验或者实验数据的验证。
水下节点高速通信理论与关键技术
项目来源：国家自然科学基金重点项目
项目经费：我单位是合作单位，经费额度110万（总经费350万）
负责人：葛凤翔
项目简介：
本项目针对“面向移动节点的水声传感器网络基础研究”专题提出的研究目标，重点解决带宽受限条件下的水下节点高速通信的理论与关键技术。近年来，正交频分复用技术（OFDM）以其高效的频谱利用率应用于水下高速通信中取得了令人瞩目的进展，但如何在带宽严重受限、多途干扰严重时频双扩展水声信道中进一步提高通信效率并保证通信系统的稳健性仍有许多基础性的关键问题没有得到很好解决。本课题利用实测海洋观测数据，完善水声时变信道模型，解决OFDM通信技术应用于水下的稳健性问题；提出基于判决反馈思想的OFDM频域打孔迭代均衡算法，在不增加先验信息的前提下完成对时变水声信道的自适应均衡；提出无边带信息传输的图样选择峰均比抑制算法，实现无冗余信息的PARR抑制；设计MIMO-OFDM联合技术的最优匹配方案和解决同信道干扰抑制问题，可大幅提高节点间的通信速率并为进一步实现多用户通信提供技术基础。同时开展广泛的外场试验研究。
声场声信息国家重点实验室2013年开放课题
项目来源：中国科学院声场声信息国家重点实验室2013年开放课题
项目经费：8万
主持人：葛凤翔
项目简介：
水声技术的发展是水声物理、信号处理与海洋环境不断紧密结合的过程，本项目将水声物理、信号处理与海洋环境紧密结合，面向水声目标定位与识别的迫切需求，开展目标和声信道特征参数的高精度估计方法研究，为进一步提高远程水声目标定位与识别能力提供理论与技术基础。