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。

本发明属于地震勘探技术领域，公开了一种基于方向矢量的地震射线追踪方法，基于空间平面约束的射线矢量与三维任意起伏界面的求交迭代算法；基于Fermat原理推导的三维任意起伏速度模型上的透射波及反射波的显式计算公式；基于不同需求而设计的射线追踪算法终止条件；基于不同需求的算法输入及输出设计；能根据射线的矢量信息计算射线的路径及走时，也能基于方向约束及走时约束获取波阵面的位置；射线追踪算法在地震偏移、(微)地震定位及地震层析成像等领域中有广泛的应用前景。本发明为了计算在给定地震方向矢量的前提下，求取地震射线

本发明公开了一种用于地震预警系统的实时地震震级估计方法，利用地震矩求出的矩震级，即：检测到信号后每1秒估算出相对应的矩震级，随着时间增长至20s左右得出与实际震级非常接近的估计震级。本发明利用地震矩从而求出的矩震级能有效克服中大型地震(M>6)中出现的震级饱和问题，而且地震矩与地震动中零频时的振幅Ω0有明确联系，具有明确的物理意义。本发明方法具有实时性，检测到信号后每间隔1s均能估算出相对应的矩震级，随着时间增长至20s左右就能得出与实际震级非常接近的估计震级，能有效应用于地震预警系统。

2020年3月5日，浙江大学、中山大学和圣路易斯大学合作，在medRxiv上上传了题为Genomic variations of SARS-CoV-2 suggest multiple outbreak sources of transmission 的研究成果成果，共分析了169个SARS-CoV-2基因组，发现根据突变位点（以MN938384.1为基准点的8750,、28112和 29063三个位点）主要可以分为两个类型，I型和II型。在29063位点的基础上，I型可以进一步分为IA 型和 IB 型。遗传学分析表明，IA型最可能是祖先型，II型可能由I型进化而来，在感染中占主导地位。结果表明，II型可能是SARS-CoV-2在武汉华南市场疫情的源头，而I型引起的疫情应该发生在其他地方，因为患者与市场没有直接联系。此外，通过分析三个基因组位点，区分I型和II型毒株，作者发现三个位点中的两个位点的同义变化比I型毒株具有更高的蛋白质转化效率，这或许可以解释为什么II型占主导地位，这意味着II型比I型更具传染性（可传播）。这些发现对目前的流行病预防和控制可能很有价值。点击查看原文

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。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），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。

浙江大学宽频带地震观测设备竞争性磋商

新型冠状病毒致病力强，潜伏期长，传染性高。随着确诊人数的激增，密切接触者作为最易感染的人群之一，其数量也在急剧攀升。如何精确识别患者、及其密切接触人员，是当前防控疫情的重要突破口。南方科技大学未来网络研究院牵头联合鹏城实验室、哈尔滨工业大学（深圳）、国防科技大学等单位于2月1日紧急启动“新型冠状病毒传播示踪与预警系统（TWS）”项目。南科大未来网络研究院院长、中国工程院院士刘韵洁带领团队集合物联网、AI、大数据、病毒传播模型等前沿交叉技术，在多所高校和机构大力支持下，研发该项目。南科大未来网络研究院副院长汪漪、研究助理教授李伟超等多名骨干成员，全身心投入项目建设。该系统可以通过感知环境信息，自动记录接触对象，建立人与人、人与物接触的时序记录库，准确定位病毒感染者密切接触人群，示踪病毒传播路径，阻断病毒二次传播，有效防控疫情。 感知环境信息，自动记录接触对象手机安装app后，TWS通过感知环境信息，实时、自动记录14天内个人与他人、宠物、设施（电梯、公交车、出租车、地铁等）的20米范围内的近距离接触情况。个人可通过TWS查看个人行动轨迹和历史接触记录，查询是否接触高危对象，自我评估健康状况。 及时准确定位紧密接触对象，提高隔离效率在病毒感染者A确诊后，TWS会及时标记所有14天内与A有接触的高危对象B1-Bn，并通知B1-Bn。如果B是个人或动物，则应采取隔离措施；如果B是电梯、公交车等设施，则应采取消毒措施。 与此同时，TWS会根据病毒的生物学传播模型，通知所有与B接触的C1-Cn对象、以及与C接触的其他对象，提示做好防疫工作。  实时预警，阻断病毒二次传播当在50米范围内遇到一个人、动物或设施时，TWS会自动实时查询高危对象列表。如果对方是高危对象，则会发出警报，提示个人远离危险源。 示踪病毒传播路径，实现精确防疫TWS结合感染确诊信息、轨迹信息、接触记录等信息，利用AI、图计算、病毒传播模型等技术，示踪病毒传播路径，准确定位病毒传播的关键点，实现精确打击，提高防疫效率。 全民参与，共同防疫TWS终端可以安装在现有的移动设备上，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、手环、智能手表、宠物智能项链等。TWS专用硬件的成本低于100元人民币，可以大规模部署在电梯、出租车等设施中。 制定高效防疫措施，降低疫情防控的社会成本TWS精确判断人员状态，高效识别病毒感染者、密切接触者、高风险人员，可为政府、企业、社区等提供准确的信息，协助政府制定防疫措施，使得无接触史的健康者正常生活、企业可以正常复工，降低防疫的整体社会成本。  TWS重要性对比图TWS安卓系统公测版“全民防疫App”已开放下载。当前，“全民防疫App”在下载注册后，无需任何操作，可自动感知环境信息；记录当前环境下的接触数据，包括使用者所在位置、接触对象健康状况、接触时间、接触对象的距离范围等；使用者可以查询14天内历史接触记录，和所有接触对象的健康状况，自我评估感染风险。功能仍在更新中，新版本发布后，app会提醒用户自行更新。若想了解更多信息，可关注项目网站了解TWS项目最新动态。

2020年2月6日，吉林大学附属第一医院眼科陆成伟团队在国际顶级医学期刊Lancet 在线发表题为“2019-nCoV transmission through the ocular surface must not be ignored”的研究，认为2019-nCoV通过眼睛的传播被忽略了。 传染性飞沫和体液很容易污染人结膜上皮。呼吸道病毒能够在感染的患者中引起眼部并发症，进而导致呼吸道感染。严重的急性呼吸综合征冠状病毒（SARS-CoV）主要通过直接或间接传播（眼睛，嘴或鼻子的粘膜间接接触）。粘膜裸露和不受保护的眼睛会增加SARS-CoV传播的风险，这表明未保护的眼睛，暴露于2019-nCoV可能会引起急性呼吸道感染。呼吸道可能不是2019-nCoV的唯一传播途径，所有检查可疑病例的眼科医生都应戴防护眼镜。

基于年龄的接触矩阵，A：武汉新冠肺炎暴发前的接触矩阵；B：疫情暴发期间的接触矩阵；C：A与B的差值；D-F：上海的接触矩阵 复旦大学公共卫生学院余宏杰课题组研究揭示增加社会距离对新型冠状病毒传播的影响。日前，相关研究成果以《人群接触模式的变化塑造了