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

本发明揭示了一种多焦点光束产生装置及多焦点共焦扫描显微镜,多焦点光束产生装置包括光源,偏振器和偏振滤波光路;偏振滤波光路在光源出射光束经过偏振器后的光路上设置有第一偏振分光镜,光束经过第一偏振分光镜后一部分发生反射,一部分发生透射;在反射光路上依次设置有第一反射镜,第一滤波片和第二偏振分光镜;在透射光路上依次设置有第二滤波片,第二反射镜和第二偏振分光镜,反射光束和透射光束在第二偏振分光镜处汇合成一束光束.通过多焦点光束产生装置产生的光束经聚焦后得到的焦点均匀性高,尺寸小和形状呈圆对称分布.本发明扫描显微镜可保证高分辨率的前提下成像速度快,或者在同样的成像速度下具有更高分辨率

在土壤中，微生物可以在低于-10MPa的水分条件下维持一定的活性，持续分解土壤有机碳，导致土壤微生物水分限制阈值（threshold）和土壤水分特征曲线的测量范围不匹配。测量范围之外的土壤水势只能通过土壤水分特征曲线外推得到，但这种外推违反统计学原理，可能导致获得的水势值估算出现严重偏差。

硅溶胶是一种由纳米级的二氧化硅（SiO2​）颗粒均匀分散在水或有机溶剂中形成的胶体溶液。 性能优势 高分散性和稳定性：硅溶胶中的二氧化硅颗粒非常小，具有良好的分散性和稳定性，不易聚沉。 优良的粘结性：硅溶胶能够牢固地附着在固体表面，形成坚固的膜层，无需额外固化剂。 耐高温性：硅溶胶具有很高的耐高温性能，适合在高温环境下使用。 环保性：硅溶胶无毒、无味、无污染，符合现代工业对环保材料的要求。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，改进预测技术，提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进，即高阶HM-gMTD模型，并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法，并能够快速进行参数估计，以提高模型预测的准确度。市场前景分析：预测模型的发展在人类的经济生活方面发挥着重要的作用，尤其是马尔科夫模型，几乎在各个领域都有着非常广泛的应用。本发明着重混合转移分布模型与高阶隐马尔科夫模型的巧妙结合，构造出高阶HM-gMTD模型，然后运用EM算法，对新模型实现了主要参数的求解。最后为了衡量一个模型的好坏和对不同的模型进行比较，我们选择准则函数。模型比较的最佳准则函数，既考虑到模型对原始数据的拟合程度，又兼顾模型中所包含的待定参数的个数，并且对二者做出合理的权衡。与同类成果相比的优势分析：本发明主要是针对HM-gMTD模型的进一步改进，提出一个高阶HM-gMTD模型，使其在降低计算的复杂度的同时，提高预测的准确性。