本成果在世界上首次将"AIPO4" 、"TIO6"和"Si04"单元以规整结构的形式引入柴油加氢精制催化剂载体中,使催化剂具有更加优良的表面化学性质,促进硫、氮、芳烃的同步脱除。成果从2010年陆续在大庆石化、乌鲁木齐石化、辽阳石化柴油加氢精制装置实现工业应用,成功生产出符合国IV、国V柴油质量标准的清洁柴油,为我国柴油的质量升级提供了有力的技术支撑,取得了良好的经济效益和社会效益。

  昆虫对生态系统和全球经济有着重要影响，其中甲虫（鞘翅目）、蝗虫（直翅目）、寄生蜂（膜翅目）、蝇类（双翅目）等是农林业害虫、生物防治及环境评价的重要类群，明确昆虫种类对农林业生产、资源挖掘、生态平衡等领域具有重要作用。项目组对上述昆虫进行了系统的分类研究。     1.创建了金龟子幼虫的形态学分类新体系。利用幼虫头部、臀节、内唇等相关部位的综合特征创建的分类新体系可准确、快速鉴定金龟子幼虫（蛴螬）种类，缩短鉴定时间，提高防治害虫的针对性。解决以前只能等待幼虫发育到成虫，再通过成虫鉴定种类，错过防治最佳时期的难题。该体系已被相关高校教材及科研文献广泛引用，且受到周边国家高度重视，俄罗斯科学院的学者曾来我校合作学习。查新证明本分类新体系为国内外首创。     2.昆虫种类新发现。发现并建立昆虫新属4 个；发现并发表昆虫新种类113个；订正1 个属，建立1 个新组合；发现中国新记录亚科1 个、中国新记录属19 个、中国新记录种类121 个、辽宁省新记录种类428 个；运用分类新体系首次描述并发表鞘翅目金龟子幼虫85 种、蛹48 种。该成果丰富了世界昆虫种类，对害虫生物防治、昆虫资源的利用和开发，以及生物多样性的研究具有重要意义。     3.首次系统研究了中国蚤蝇资源。对中国蚤蝇进行系统的分类学修订，运用形态学和分子系统学的研究方法，探讨了中国蚤蝇的属级系统发育，澄清了属间的亲缘关系。出版了《中国蚤蝇分类》，中科院动物所蝇类专家赵建铭研究员评价该书：是有关中国蚤蝇的第一部专著，填补了中国蚤蝇研究的空白；剑桥大学国际蚤蝇专家Henry Disney亦给予高度评价：是一部极具参考价值的专著。该研究成果在食用菌产业（菌食性蚤蝇）、生物防治（寄生性蚤蝇）及法医鉴定 （尸食性蚤蝇）等领域有着重要意义。     4.主编专著6 部，发表论文96 篇。主要论文专著被他人引用308 次。所发表的论文被SCI数据库收录23 篇，其中6 篇发表于2 区期刊。著作《辽宁甲虫原色图鉴》与《中国东北小蜂及青蜂志》对71 科829 种甲虫及18 科304 种寄生蜂的形态特征、分布、寄主及习性进行了详细研究，为重要甲虫资源及害虫天敌资源的挖掘奠定了坚实的理论基础。《辽宁甲虫原色图鉴》为辽宁省优秀自然科学著作，获第五届中华优秀出版物奖；美国内布拉斯加州立大学的国际金龟子专家Brett C. Ratcliffe教授、中科院动物所甲虫专家杨星科研究员、西北农林科技大学张雅林教授及中国农业大学彩万志教授等对该书均给予高度评价：All in all a VERY NICE book；对东北及全国甲虫区系研究是重要的贡献；是目前国内甲虫出版物的领先者。《中国东北小蜂及青蜂志》是辽宁省教育厅高校科技专著出版基金资助出版的学术前沿著作。

项目建设了面向机电设备的寿命预测和维修大数据决策系统，可为城市轨道交通建设运维过程机电设备维护检修提供了一种新的解决方案。 基于自主技术构建了基于云+管+端的机电设备大数据采集传输存储分析平台。“端”是自主研发的支持边缘计算的安全可信终端；“管”是基于MQTT的扩展增强安全传输通道；“云”是基于HADOOP技术的工业大数据云平台。平台对机电设备生产经营相关业务数据、设备过程数据和设备外部数据的采集、清洗、集成、建模及应用过程提供全方位支撑，利用机器学习技术对设备剩余寿命可靠度模型和全生命周期成本模型进行了训练和优化，并形成指导性维修方案。 项目采用了自主知识产权的嵌入式安全数据终端和融合安全的传输协议，为保护用户隐私，增强系统可信提供了技术保障。 项目采用了智能边缘计算终端技术，可以根据用户的不同机电设备下载不同的检修预测模型进行预测分析，能够支持灵活的组网方式，适应于各种应用场景，节省用户投资。

本发明公开了一种富锂锰基正极材料及其制备方法。该方法采用共沉淀法制备前驱体[Ni(x-y/2)/x+(2-y)/3CoyMn((2-x)/3-y/2)/(x+(2-x)/3)](OH)2，然后采用高温固相法得到富锂锰基正极材料 Li[Li(1-2x)/3Nix-y/2CoyMn(2-x)/3-y/2]O2（0＜x＜0.5,0≤y≤0.15）。这些材料在 2.0-4.6V充放电比容量达到 200mAh/g 以上。本发明的制备方法工艺简单，成本低，适用于工业化大生产，所得到的富锂锰基正极材料在-20°C 下的放电容量可达到常温放电容量的 70%以上，可以广泛应用于电动汽车、通讯领域等。目前已经研究的体系有 Li[Li（1-x）/3Ni2x/3Mn （ 2-x ） /3]O2 ， Li[Li （ 1-x ） /3NixMn （ 2-2x ） /3]O2 ， Li[Li1/3-2x/3NixMn2/3-x/3]O2 ，Li1+x(Ni1/3Co1/3Mn1/3)O2+x/2 等。 

本实用新型提供一种可语音提醒的老年人智能手表.所述可语音提醒的老年人智能手表,包括:手表本体;第一支撑块,所述第一支撑块固定于所述手表本体的右侧的底部;调节装置,所述调节装置设置于所述手表本体的右侧的顶部,所述调节装置包括第二支撑块和第一转动轴;第一固定带.本实用新型提供的可语音提醒的老年人智能手表具有手表的表带在佩戴时松紧可以调节的与手腕更加的适合,不会出现太松或者太紧的情况,且佩戴操作简单方便,且该智能手表设置有电子显示屏可以显示时间,字体大,老人便于观看,家属可将手表和手机相连,录制语音提醒并按时在手表上播放,可以插电话卡,可以联网,自动更新时间,可以一键紧急呼叫联系人.

上海交通大学公共卫生学院蔡泳团队和上海交通大学医学院附属瑞金医院张欣欣团队合作完成了一项最新研究结果，分阶段估计了武汉市的新型冠状病毒感染的流行趋势，并提出在各项防控措施的有序开展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。该研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 该研究采用了在学界较为认可的传染病动力学SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），这是一种常用于对病毒流行趋势进行分析的模型，其参数包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康复者（R）、传播率、感染率、治愈率、基本再生数（R0）和有效再生数（Rt）等。 研究表明面对疫情的发生，中国采取的措施，特别是1月23日做出的武汉“封城”等断然决定，是非常有效的，这一决定和后续的一系列措施从根本上改变了疫情演变的格局。通过四个阶段的多阶段模型拟合，研究最终计算得到武汉地区感染人数可能在2月下旬出现流行高峰和拐点（两种不同暴露者E与感染者I的比例估计），高峰感染人数估计为55869-84520人。估计感染人数指的是模型中在某一时刻现存的感染人数，这些估值中包括了有明显症状的患者和潜在的无症状或症状很轻的感染者。 

2月26日，暨南大学吴建国课题组与湖北医药学院附属人民医院的刘龙在期刊Medical Virology上发表论文称，龟类（西部锦龟、绿海龟、中华鳖）也是潜在的新冠病毒中间宿主。研究者对比新冠病毒与SARS病毒、动物样本中发现的SARS样冠状病毒以及其他冠状病毒之间的刺突蛋白（S）指出，这一位于病毒外壳上的结构蛋白与新冠病毒侵入细胞所使用的ACE2受体间的相互作用，是决定冠状病毒宿主范围的关键因素。论文称，通过低温电子显微镜分析新冠病毒刺突蛋白的结晶体，有助于验证该蛋白与人类或其他宿主细胞间相互作用的结合点。研究团队从多个数据库中下载了ACE2受体与上述病毒的刺突蛋白序列。结构模拟中，就刺突蛋白结合作用点中一个残基（Asn501）与ACE2受体上的两个位点（41与353）的相互作用来看，比起蝙蝠，龟类与穿山甲与人类的更为近似。论文指出，目前已知龟类作为寄主能携带包括虹蛙病毒（RV）、尼多病毒（NV）、乳头瘤病毒（PV）、甲鱼虹彩病毒（STIV）、甲鱼系统性败血症球状病毒（STSSSV）、龟细小核糖核酸病毒（ToPV）和中华鳖出血综合征病毒（TSHSV）等多种病毒。此外，与禁止交易的穿山甲相比，动物市场上龟类更为普遍。研究者认为，不能排除病毒感染龟类、演化后感染人类的可能。

这项研究通过使用最新、最准确的病例诊断方法，将几种建模方法与泊松损失权重相结合，从而避免了特定建模选择的局限性。这是第一个比较封闭期前后的研究，与之前的研究相比，这项研究计算出了更可靠的估计值，并且发现了更高的R0值。这对新加坡、日本、韩国和伦敦等疫情正在蔓延的城市具有重要意义，另外，这些城市应考虑在必要时实施更积极的预防政策，以防止严重的全球性大流行。

2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。

2020年2月27日，武汉大学徐海波及李一荣共同通讯在国际顶级医学期刊JAMA 在线发表题为“Positive RT-PCR Test Results in Patients Recovered From COVID-19”的研究成果，该研究发现有4例符合出院或隔离检疫标准的COVID-19患者（无临床症状和放射学异常，且RT-PCR检测结果为2次阴性），在5至13天后RT-PCR检测结果全部为阳性。这些发现表明，至少一部分康复患者仍可能是病毒携带者。尽管没有家庭成员被感染，但所有报告的患者均为医疗专业人员，并在家庭隔离期间进行了特别护理。可能需要重新评估当前的出院或中止检疫标准以及持续的患者管理。该研究仅限于少数轻度或中度感染患者。对于非医疗保健专业人员，出院或中止隔离后感染更为严重的患者，应进行进一步研究。对较大人群的纵向研究将有助于了解该疾病的预后。