得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。

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。

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了 53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出，达到国内领先的水平，具有广阔的市场应用前景。

"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。

水是维系生态系统健康的重要因子，具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能，在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作，对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策，在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中，水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目，投入逾百亿，旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络，加强水质监测能力，提升河湖管理水平，是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术（厦门）有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”，2017.9-2020.8，30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台，通过云端实时收集系统运行的过程数据，并进行统计分析，服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况，并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统（UE-MRTU），并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术（厦门）有限公司于2006年6月成立，专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商，提供膜系统的设计、制造、安装；以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用（如江苏某市政污水处理厂，福建某市政污水处理厂，外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目）。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件，可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程；家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统；集装式一体式应急超滤设备等，成功运用于各个领域的水处理项目；扩展水生态系统综合项目，包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权，在远程监控方面也获得了多项软件著作权。

癌症是全球第二大死因，对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大，老龄化进程不断加快，癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现，其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系（Population-based Cancer Registry,PBCR）”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展，“从无到有”、“从弱到强”，为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而，受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式，目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括：肿瘤登记点数量不足和分布不均衡；肿瘤登记数据深度和广度不足；很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时，对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期，导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来，各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区，但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖，因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确，无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年，柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中，课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估，该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%，特异度接近100%[4]。在此基础上，该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作，在高度重视数据安全与隐私保护的基础上，创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据，建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准，研发了医保系统数据挖掘的相关算法（已申报相关发明专利），实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告，为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 （高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”）2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 （医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月）2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 （MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”）2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 （MIS-CASS报告显示，汕头市整体食管癌发病水平不高，但内部地域差异明显，地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域，西南方向渐呈下降趋势）我国《“十三五”规划（2016~2020）》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出，要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合，建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估，该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下，为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。