《滨海城市经济发展的金融支持研究》从滨海城市金融支持的角度切入,通过理论,模型和实证研究,力图发现滨海城市金融支持的特点和一般规律,与此同时,根据可持续发展的要求,深入研究滨海城市金融支持的各个具体方面,涉及滨海城市金融机构体系建设,滨海城市的货币市场和资本市场建设,滨海城市金融产品创新,产业结构调整及其金融支持,滨海城市的民间金融,互联网金融,私募市场,滨海城市金融发展与人口素质及劳动力吸纳之间的关系,以及滨海城市金融发展中的金融风险及其防范与金融监测预警等,从而为滨海城市金融方案的设计提供实践依据.

同济大学曹志伟教授团队与上海市公共卫生临床中心合作，关于武汉新型冠状病毒2019-nCoV抗原性计算的文章（Identification of potential cross-protective epitope between 2019-nCoV and SARS virus），2020年1月30日在 Journal of Genetics and Genomics在线发表。 研究表明，S蛋白是冠状病毒与宿主细胞表面ACE2受体结合、进而介导病毒入宿主细胞的关键表面蛋白，是疫苗抗体研发的重要靶点。基于具有自主知识产权的免疫原性计算工具CE-Blast，研究小组对所有冠状病毒的S蛋白进行了系统性的结构模拟和免疫原性扫描，计算了新病毒与已知17种冠状病毒亚型之间的免疫原性距离，发现新病毒S蛋白的免疫原性总体上与SARS更为接近。进一步计算揭示，2019武汉新冠状病毒与SARS冠状病毒的S抗原在受体接合区域（RBD）上存在潜在交叉反应表位。最为重要的是，其中一处与人ACE2受体结合位点紧密毗邻。因此，针对该表位区域研发抗体，空间位阻效应可能阻断病毒与ACE2受体的结合，有望起到病毒感染保护作用。同时，针对该表位区域的SARS抗体，可能对2019新病毒具有潜在临床治疗价值。 

2020年2月25日，中山大学的研究人员在预印本网站 medRxiv 上发布了一项研究成果，探讨了气温在新型冠状病毒（SARS-CoV-2）传播过程中的作用，并提出，二者之间可能存在非线性剂量-反应关系，当达到某一温度时，病毒传播率最高，随后温度的上升或将抑制病毒的传播。   研究人员收集了2020年1月20日至2月4日期间，我国34个省(包括直辖市、自治区)和26个海外国家共计429个城市的确诊病例数及每日气温，计算了1月份的平均气温、最低气温和最高气温的日平均值，并利用约束三次样条函数和广义线性混合模型分析了累计确诊病例数与温度之间的关系。模拟方程的计算结果显示，当平均气温为8.72℃，最低温度为6.70℃，最高温度为12.42℃时，累计确诊病例数达到峰值。此后，随着温度的上升，累计确诊病例数将下降。   全球COVID-19传输的最高温度与累计确诊病例数（lgN）的三次样条曲线根据以上温度拐点，研究人员将429个城市分为低温组和高温组，并采用广义线性回归模型进一步分析温度与累计病例数之间的关系。结果显示，低温组中，平均温度、最低温度和最高温度每升高1℃，累积病例指数分别增加0.83、0.82和0.83。在高温组中单因素模型中，最低温度每升高1℃，累积病例指数就会减少0.86。而当温度达到30℃时，累计病例指数将降至最低。这说明SARS-CoV-2对高温敏感，温度的提升能够阻止病毒扩散。此前已有研究表明，SARS-CoV和MERS-CoV等冠状病毒的传播与温度有关。在22-25℃，相对湿度为40-50%的环境中，SARS-CoV在光滑的表面上能保持至少5天的活性，而当温度升高到38℃，相对湿度为95%时，病毒很快就会出现失去了活力。同样，MERS-CoV在低温、低湿度环境下，无论是作为固体表面上的液滴还是作为气溶胶，都可以长期保持其活性。

该研究团队利用创建的植物功效组学技术平台研究发现，从茶中筛选到的有效单体分子EGCG（表没食子儿茶素没食子酸酯）能够强力结合新冠病毒S蛋白（Kd=121nM），并有效阻断新冠病毒S蛋白与人ACE2受体的结合。同时，研究过程发现，EGCG不仅能阻止两者相互结合，并且对已经结合受体的S蛋白还有促进二者解离的作用。目前，国内外尚未找到与新冠病毒S蛋白亲和力强、并且能够有效阻断S蛋白与ACE2结合的分子。这一发现为开发预防和治疗新冠病毒感染的相关制剂提供了非常有价值的科学数据，同时为从食药同源植物宝库中应急筛选抗病毒成分并迅速用于临床提供了一个创新的模式。云南农大普洱茶学教育部重点实验室与昆明生物制造研究院有限公司于2020年1月20日联合组建了“抗新冠病毒攻关小组”。研究团队根据发布的新冠病毒基因序列合成并表达了5个感染人类的冠状病毒S蛋白，通过计算机模拟筛选方法对110余种药食物同源植物中的800余种化合物进行了初步选择，从中优选出20余种化合物进行实验验证。通过分子互作实验、分子水平阻断实验发现了与S蛋白具有亲和力的5个天然化合物。

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

工业机器人定位精度是机器人技术研究的关键问题，直接影响到机器人的作业精度和应用水平。本项目瞄准机器人动态误差测量中的关键问题，原创性的将级联棱镜多模式跟踪方法引入机器人动态测量中，结合单站双视场三维重建方案，不仅可以实现粗精顺序跟踪、时变跟踪和连续跟踪等动态测量要求，而且能够产生直线形和圆弧形等多种跟踪样式，同时满足大视场、高分辨率成像和大范围、高精度定向的动态多自由度测量要求。研究内容包括：建立级联棱镜粗精耦合跟踪和双视场成像联控的测量方案和数学模型；研究粗精跟踪和双视场成像的参数匹配、模式转换、测量信息提取与图像处理方法；根据测量要求，建立机器人动态误差测量的理论模型、误差模型和实验方案，并实现测量系统的精确标定；通过机器人动态误差的测量实验，为机器人误差测量提供科学依据，同时对测量精度进行评定。本项目提出的单站多模式跟踪测量方法具有独创性和可行性，旨在攻克激光多模式跟踪机器人误差测量系统中的关键问题，开展测量系统的原理样机实验和应用示范研究，有望为机器人动态误差测量提供全新的解决途径，具有重要的应用价值和市场前景。 近二三十年来，激光跟踪技术发展迅速，在机器人测量领域得到广泛应用。据ElectroniCastConsultants发布的市场研究报告，对光电跟踪行业的全球消费量进行了调查分析。2010年，光电跟踪设备的全球消费价值为5.95亿美元，预计未来五年该行业的消费价值将以9.83％的平均年增长率在成长，2016年将达到9.51亿美元，约合人民币58.96亿元。本项目提出的测量系统以其结构紧凑、准确性高、速度快、偏转角度大、动态性能好、环境适应性好等优点，是一种颇具潜力的测量新技术，可以广泛用机器人动态误差测量领域，具有广阔的市场前景。 根据“中国制造2025”规划，我国需要努力提升高端装备的自主创新研发能力，而测量技术是高端装备制造的重要保证。目前，我国高端光学测量设备主要依赖进口，不仅价格昂贵，而且国外对其关键技术严密封锁。国外每台激光跟踪仪的售价高达百万元，严重制约一些我国中小心型企业的购买。因此本项目研发的产品不仅在国内存在巨大的市场空间和发展潜力，而可以推动先进装备制造的产业化进程，对促进我国自主创新具有重要的战略意义。项目研发中的创新技术处于国际先进水平，将极大提升机器人作业的技术含量。合作单位江阴纳尔捷机器人技术有限公司是专业从事机器人技术研发的高新技术企业，是机器人产业联盟第一届理事单位，具有雄厚的科研和技术开发实力。该项目在研究实验阶段，就可以将成果应用到现有产品的开发中；项目完成后除了该公司以外，研究成果还可以应用到其他自动化机器人装备企业的产品开发中。尤其通过产学研结合，将会极大的提升产品的科技含量并缩短产品开发周期，提前实现批量化市场销售，有望为企业带来良好的经济效益。