本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。

本技术是一种构件级别的建筑地震经济损失精细化评估方法，具体包括 3 个模块：构件震害评估模块、损失评估模块和可视化模块，构件震害评估模块用于根据建筑信息模型（building information model，BIM）和易损性数据库评估每个构件的震害；损失评估模块用于根据 BIM、易损性数据库和修复标准库计算每个构件及建筑整体的地震经济损失；可视化模块用于建筑震害和损失的三维可视化展示。本技术可以将损失评估精确到构件，而且提供具体的构件损失分布，为建筑投保、地震修复策略、防灾设计等提供重要参考。

痴呆前期异常改变的代谢通路（左）与痴呆预测模型的ROC（右）复旦大学人类表型组研究院陈兴栋青年研究员团队、复旦大学附属华山医院神经内科丁玎研

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。

南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），

以肉类食品为主要基质，构建了单增李斯特菌、肠炎沙门氏菌、副溶血性弧菌、金黄色葡萄球菌、气单胞菌、生孢梭菌等主要致病菌或条件致病菌或研究替代菌的生长、残存、失活、损伤、修复等状态以及低温、酸化、渗透压、气调包装等环境条件下的动力学和概率模型，特别是通过生长模型探讨了在货架期预测方面的应用可能性，设计了电子 TTI 结构模式，并对冷冻损伤型的气单胞菌建立了适用的失活模型，初步探讨其冷冻损伤和修复机制，另外完善了两菌竞争拮抗建模理论（单增李斯特菌与植物乳杆菌、肠炎沙门氏菌与铜绿假单胞菌），构建了新型防腐剂

利用硅基单分子器件研究了分子马达水解的动力学过程，发现了无标记的电学检测方法观察到的分子马达的转动速度要比荧光标记的方法快一个数量级（ACS Nano 2018, 11, 12789）以苯环为骨架、芴基为核心的共轭分子，并在末端修饰上氨基，通过稳定的酰胺键将带有羰基官能团的功能分子连接在石墨烯电极之间，通过使用自主搭建的高速电学测试平台对化学反应进行了实时监测。大的共轭结构以及酰胺共价键的强耦合保证了分子具有良好的导电性；在化学反应进行的过程中，分子结构的变化将导致分子轨道发生改变，从而影响导电通道，影响器件的电导特性。

研制了国际首例稳定可逆的单分子光开关器件（ Science ,  2016 ,  352 , 1443;  J. Phys. Chem. Lett. ,  2017 ,  8 , 2849）；观察到了低温下联苯基团由于σ单键的旋转产生的精细立体电子效应（ Nano Lett. ,  2017 ,  17 , 856）；研究了分子间主客体相互作用的动力学过程（ Sci. Adv .,  2016 ,  2 , e1601113），揭示了羰基和羟胺反应形成酮肟的分子机制（ Sci. Adv. ,  2018 ,  4 , eaar2177），证实了利用单分子电学检测方法研究单分子反应动力学的可行性，为实现单分子化学反应的可视化研究迈出了重要的一步。他们利用硅基单分子器件实现了具有单碱基对分辨率的DNA杂交/脱杂交动力学过程的研究（ Angew. Chem. Int. Ed. ,  2016 ,  55 , 9036）；在单分子水平上揭示了分子马达水解的动力学过程（ ACS Nano , 2018 ,  11 , 12789），展现了单分子器件在单分子生物物理研究方面的可靠性。

本发明公开了一种大分子链模板法制备聚丙烯酸类复合高分子水凝胶的方法，以具有配位功能的大分子链为模板，在金属离子的配位作用下引导丙烯酸单体配位、聚合，制备出具有高机械强度和自修复性能的高分子水凝胶。以质量分数计，该自修复水凝胶原料组分组成包括大分子模板２．５～１０份，单体５～２５份，水３０～６０份，金属离子０．１～２．５份，引发剂０．１～２．５份。其特征是大分子模板的存在有效引导规整聚合物的制备，同时增加了水凝胶的机械强度和自修复能力。本发明所制备的复合水凝胶具有良好的力学性能及常温下优异的自修复性能

成果简介冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业， 是高品质冷轧钢板的代表， 成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力， 它的检测， 控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测， 包括 FLD， LDR， 杯突， CCV 和扩孔实验， 其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。 目前开发的样机具有操作和更换模具方便， 实验空间大， 实验过程观察方便。 实验过程计算机控制， 速度及压边力等参数控制精确。 成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础， 也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能， 其技术关键是冷轧板成分优化， 热轧工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量， 其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定， 热轧工艺的优化， 热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化， 冷轧原料质量标质量标准制定， 酸洗工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平， 部分技术处于国内领先水平。成熟程度和所需建设条件本项目可以在现有的冷轧板生产线上使用推广。目前成型实验机和其相应模具开发已完成， 已经利用开发的实验机为马钢，南航等完成扩孔， FLD 等成型性能检测实验。帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品， 取得显著的经济效益。技术指标成型实验机： 最大成形力： 300KN； 最大顶件力： 1.5KN； 压边力可调范围： 4--50KN； 凸模上升速度： 0-300mm/min； 总电功率;3.5KW； 额定压力：6.3MPa； 增压比： 1:4； 测量精度： 位移 H≤0.02mm(20mm)； 成形力≤2%；可以协助开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06 深冲板。市场分析和应用前景目前已经帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06深冲板， 已经得到江淮， 奇瑞等汽车厂的认可。社会经济效益分析帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品。 取得显著的经济效益及社会经济效益。知识产权及成果获奖情况专利： 一种在模拟成形试验中试样失稳的检测方法 ZL201010137855.0，专著： 冷轧深冲钢板的性能检测和缺陷分析合作方式合作开发、 受托开发联系方式冶金学院 钱健清 13855526352