一、成果简介 成果源于国家科技攻关专题《规模化养殖蛋鸡营养参数研究》等项目，主要由《蛋鸡全阶段可利用必需氨基酸需要及理想蛋白模式》和《植酸酶对蛋鸡Ca、P、Zn、Mn等的互作效应》等核心成果构成。阐明了蛋鸡育雏期、育成前期、育成后期、产蛋高峰期、产蛋后期和种鸡产蛋期真可利用氨基酸需要量和理想蛋白模式，建立了产蛋鸡动态理想蛋白模式。配套提出了规模化健康饲养条件下，蛋鸡各生产阶段主要常量元素和微量元素需要量、植酸酶最佳用量和潜在营养价值等营养参数和饲料工艺

卫宁健康科技集团股份有限公司（股票简称：卫宁健康，股票代码：300253）始于1994年，以“科技赋能，提升人们健康水平”为使命，业务覆盖智慧医院，智慧区域卫生，互联网+医疗健康等，致力于成为“数字健康领域值得信赖的服务提供者”。集团总部位于上海，遍布全国10个研发基地与20个分支机构，服务6000余家医疗卫生机构用户，其中三级医院用户400余家。 卫宁健康以“用户为先、卓越品质、创新务实、引领发展”价值观为导向，积极推动行业数字化转型。 在夯实医疗信息化产品和服务的同时，2016年起前瞻性布局互联网+医疗健康领域，利用新兴技术开创新的医疗健康服务模式。2018年起集中优势资源研发新一代产品WiNEX，实现数字化的底层架构，让医院能适应复杂多变的应用需求和业务场景，打造线上线下融合、云端协同、开放互联的医疗服务生态。2021年起以医疗机构的全面数字化为基础构建“卫宁数字健康平台”，支撑医、药、险等资源在数字空间交融，赋能医疗健康全生态。 卫宁健康注重技术创新与人才培养，常年与全国顶级高等院校及科研机构保持“产学研”紧密合作，先后与上海交通大学合作建立了“上海交大-卫宁健康人工智能联合实验室”；与合肥工业大学、安徽医科大学第一附属医院、中国科学院大学经济与管理学院共同成立了"医疗健康管理联合研究中心"；与上海健康医学院共建“健康-卫宁未来医院发展研究中心”；与复旦大学数学科学学院建立了战略合作关系，分别开展对AI、大数据、云计算、物联网、移动互联网等方面的前沿研究。

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

"自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。 IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。"

电子税务是实现依法治税国家意志，实现降低征税成本、提高征管效率、增强税法遵从度国家目标的技术支撑平台。税务大数据计算面临点多线长难验真、省际孤岛难共享、高维特征难建模、偷逃骗税难发现等难题。结合国家金税工程需求，提出“纳税人利益关联网络（TPIN）”概念并攻克相关核心技术，包括电子税务数据真实性与一致性校验、税务大数据共享与指标并行计算、TPIN 建模与生成、基于 TPIN 的偷逃骗税疑点发现，研制出国家税务大数据分析平台系列产品，已在国税总局和全国所有省级国、地税局部署，经济与社会效益显著。

电子税务是实现依法治税国家意志，实现降低征税成本、提高征管效率、增强税法遵从度国家目标的技术支撑平台。税务大数据计算面临点多线长难验真、省际孤岛难共享、高维特征难建模、偷逃骗税难发现等难题。结合国家金税工程需求，提出“纳税人利益关联网络（TPIN）”概念并攻克相关核心技术，包括电子税务数据真实性与一致性校验、税务大数据共享与指标并行计算、TPIN 建模与生成、基于 TPIN 的偷逃骗税疑点发现，研制出国家税务大数据分析平台系列产品，已在国税总局和全国所有省级国、地税局部署，经济与社会效益显著。

本发明提供了一种利用可跟踪身份的共享数据云审计系统进行可跟踪身份的共享数据云审计方法，其包括：第一步，系统初始化；第二步，数据文件上传和审计；第三步，身份跟踪；第四步，成员增加和删除，所述可跟踪身份的共享数据云审计系统，其包括：云端模块、系统管理中心模块、群管理员模块、群成员模块和审计中心模块。在该方法中，群成员可以以群体的名义将数据上传到云端，从而保护了数据拥有者的身份隐私性。当云端数据出现争议时，群管理员可以打开数据拥有者的身份，避免了恶意群成员上传错误数据的问题。同时也可以方便的增加和删除群成员。  可应用于电子信息等领域，可产生客观的效益。