AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

在人类发展的长河中，细菌感染曾经夺去无数人的生命。自从青 霉素问世以来，大量的抗菌药物不断涌现，在细菌感染疾病的治疗中 发挥了极大的作用。但是由于抗菌药物的不合理应用，导致细菌耐药 频繁发生，甚至耐药倾向性产生的速度远远超出抗菌药物的研发速 度。细菌耐药性已经成为全球严重的公共卫生问题。特别是―超级细 菌‖的出现，使人类面临无药可用的窘境。因此除了规范抗菌药物的 使用外，迫切需要开发具有新作用机制并且不受传统耐药机制

2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。

本项目调查和分析了绍兴市黄酒行业的大米原料和产品品质分析鉴定滞后、工艺革新缓慢等制约黄酒发展的问题，选取了浙江古越龙山绍兴酒股份有限公司采购的不同品种和产地的大米作为研究对象，利用光谱学和化学计量学对大米进行了品种和产地的模式识别研究，进一步考察了不同大米原料的黄酒酿造工艺，以及不同品质的大米对黄酒最终品质的影响。建立了可以应用于从大米原料、工艺筛选到黄酒酿造及黄酒品质安全的追踪与溯源体系。 创新要点 （1）建立大米品种和产地模式识别系统； （2）明确了浸米工艺的重要指标； （3）实现了黄酒模式识别，确定了大米对黄酒品质的影响。 

延边大学细胞功能研究中心主任、生理学与病理生理学教研部学科带头人邱德来教授带领的团队在哺乳动物小脑皮层感觉信息传递与整合机制研究方面又取得了新进展， 小脑皮层由分子层、浦肯野细胞层和颗粒细胞层组成，主要参与运动学习与运动调节功能。分子层内主要存在二类中间神经元即篮状细胞和星型细胞，它们分别与浦肯野细胞的胞体和树突形成突触联系，通过释放抑制性神经递质（GABA）对浦肯野细胞产生环胞体抑制和树突抑制。由于分子层中间神经元和浦肯野细胞都同时接受由平行纤维传来的信息，因此，传统理论认为外部信息传入小脑皮层引起浦肯野细胞先兴奋后抑制。本团队前期研究发现感觉刺激导致浦肯野细胞抑制并伴有动作电位停顿现象，只有在阻断ＧＡＢＡＡ受体活性后感觉刺激才可以诱发浦肯野细胞兴奋（PLoS ONE, 6(7): e22752, 2011）。近期研究表明感觉刺激诱发浦肯野细胞完全抑制的原因是：分子层中间神经元对感觉刺激的反应速度比浦肯野细胞快而敏感，因此，在浦肯野细胞没有达到兴奋阈值之前，中间神经元首先兴奋，产生动作电位，导致浦肯野细胞产生环胞体和树突抑制，说明传统理论存在严重缺陷。本研究成果在世界上首次证明并阐述了中间神经元（尤其是篮状细胞）在感觉信息传递中的重要地位，必将引起学术界对小脑皮层分子层中间神经元在小脑运动学习与运动调节功能中的作用产生一个全新的认识，对今后有关小脑皮层中间神经元的研究产生深远的影响，使我国在小脑皮层感觉信息突触传递与运动调节理论方面的研究走在了世界的前列，也使我们的在体膜片钳技术得到了世界学术界的进一步认可。

本研究使用疫情期间对334所高校在线教育的调查数据,将数字技术分为技术环境、技术知识和技术技能三类,采用多元排序Logit模型检验数字技术对大学生在线学习效果的影响。实证分析发现:(1)三类在线学习的教学技术均显著促进学生有效学习;(2)技术环境、技术知识和技术技能三者具有显著的依存关系;(3)大学生在线学习的技术支持存在"数字鸿沟"和"数字代沟"问题,而"数字学沟"问题并不明显;(4)在线教学互动中存在数字"反哺"行为,即在线教学情境下的学生对教师、高技术对低技术学生群体存在带动作用。最后,本文提出要实现"三个转变",即提升学生在线学习数字化生存素养、加强对弱势院校学生在线学习保障,以及促进师生和生生在线教学互动互助。

近日，西南交通大学材料科学与工程学院周绍兵教授团队在肿瘤靶向治疗方面取得重大进展，成果发表在《Advanced Materials》，该期刊是工程与计算大学科、材料与化学大领域的顶级期刊，在国际材料领域享誉盛名！该期刊接收与材料领域相关的顶尖科研成果，其接收率只有10%-15%，影响因子达到25.809。 周绍兵教授团队制备了一种粒径可变的、胶原酶改性的聚合物胶束，可以同时提高其向肿瘤内部的渗透和在肿瘤部位的滞留时间，从而提高治疗效果（图1）。他们首先通过两种嵌段共聚物：端基为MAL的聚乙二醇-b-聚β氨基脂（MAL-PEG-PBAE）和与琥珀酸酐修饰的顺铂复合的聚己内酯-b-聚环氧乙烷-三苯基膦（CDDP-PCLPEO-TPP）的共组装得到胶束，通过点击化学将胶原酶（可消化纤维蛋白）修饰在胶束表面，最后通过静电相互作用将硫酸软骨素修饰在胶束外层，屏蔽胶束正电荷的同时防止胶原酶在血液循环过程中被降解。在正常生理环境中，胶束粒径为100 nm左右，可实现体内长效循环而不被肾清除。当循环至肿瘤部位后，弱酸环境使得叔胺质子化，PBAE嵌段由疏水变为亲水，造成部分胶原酶改性的MAL-PEG-PBAE从胶束中解离，促进了对ECM中胶原纤维的降解，提高胶束向瘤内的渗透。同时，由于亲水性增加，胶束粒径也增大至250 nm，被“困”在肿瘤组织，难以回到血液循环中，增加了胶束在肿瘤的滞留时间。动物实验结果证实该纳米药物可显著提高对恶行肿瘤的治疗效果。 以上相关成果发表于Advanced Materials (2020, 1906745)上。论文的第一作者为西南交通大学材料学院博士研究生徐傅能，通讯作者为周绍兵教授和生命学院王毅博士。 近年来，周绍兵教授团队一直致力于高分子纳米药物载体材料的研究，取得了多项突破性成果，开发出新型靶向纳米载体和环境响应纳米载体，有效提高了恶性肿瘤的治疗效果。该团队已在Advanced Materials, Nano Letters, Advanced Functional Materials, Biomaterials, Small等高影响期刊发表了多篇论文，研究的高分子材料正与多家企业合作，期望能将相关成果尽快进行临床转化。 论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.201906745

本成果以混合自适应 人工智能优化程序设计出亚波长单晶硅超构表面结构，实现了相位的精确控制并减小了单晶硅结构在可见 光的吸收。进一步，使用该结构实现了浸镜油浸没下数值孔径为1.48的高透过率超构光学透镜，在可见光 532纳米波长实现211纳米线宽的聚焦光斑，可大大提高共聚焦显微镜分辨率。此成果在2018年12月美国光 学学会旗下光学与光子学新闻（Optics & Photonics News）入选为本年度国际光学重要进展，并对该成果作 了整版报道。已申请国内发明专利一项。 本成果适用于显微显纳成像、激光光刻、光镊等光学聚焦应用相关领域。进一步扩展，可用于光学摄 像及显示技术中的微光学器件。已作为光学探针初步应用于共聚焦成像系统，目前正研制新一代技术拓展 于手机摄像、显示微光学等。

本发明公开了一种对五轴加工刀具平滑加工路径的方法，包括以下步骤：获取五轴加工刀具在单位球面上的离散姿态矢量与位置矢量，根据离散姿态矢量获得变换四元数，利用最小二乘法对变换四元数在四元数空间内进行参数插值优化，以得到优化后的单位四元数，根据优化后的单位四元数获得优化后的离散姿态矢量，离散姿态矢量位于单位球面上，采用最小二乘法对位置矢量进行插值优化，通过插值优化的位置矢量与优化后的离散姿态矢量获得平滑的加工路径，将平滑的加工路径输入五轴数控机床，从而实现对工件的加工。本发明能够对单位球面上离散的姿态点插值，以形成一条连续平滑的轨迹，并能利用平滑的轨迹进行实际切削，以提高加工精度。

2020年3月18日，兰州大学公共卫生学院罗斌团队在预印版平台medRxiv 在线发表未经同行评审的题为“Effects of temperature variation and humidity on the mortality of COVID-19 in Wuhan”的研究成果，该研究收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中国武汉市的COVID-19每日死亡人数，气象和空气污染物数据。然后，采用数学模型研究温度，湿度和昼夜温差对COVID-19日死亡率的影响。 在研究期间，武汉市共有2299例COVID-19死亡计数。COVID-19死亡率与昼夜温差呈正相关，而与相对湿度呈负相关。此外，昼夜温差每增加1个单位，COVID-19死亡率增加2.92%。总而言之，这项研究表明温度变化和湿度可能是影响COVID-19死亡率的重要因素。2019年12月，在中国湖北省武汉市确认了一群原因不明的肺炎患者感染了一种新型冠状病毒，即2019-nCoV，这是以前在人类或动物中未发现的。流行病学证据提示大多数这些患者去过武汉当地的海鲜市场，并且从这些患者中获得的病毒的基因序列与蝙蝠中鉴定的高度相似。由于相似，该病毒随后被重命名为SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亚种（Beta-CoV谱系B）的成员。一些研究人员发现SARS-Cov-2对人类呼吸道受体具有很强的亲和力，这暗示了对全球公共健康的潜在威胁。由于新病例的迅速增加，2019年冠状病毒病（COVID-19）很快引起了全球关注。新型冠状病毒感染被认为是从动物传播的，到2020年1月，怀疑最初受感染的患者是通过人与人之间的传播感染了该病毒。自2020年1月以来，covid- 19种病毒已经升级，该病毒已迅速传播到中国大部分地区和其他国家。截至2020年3月15日，中国报告了80844例确诊的COVID-19和3199例死亡人数。这些数字每天都会更新，而且预计还会进一步增加。2020年1月20日至2月29日中国武汉市COVID-19每日死亡率和气象因子水平的时空格局回顾研究发现，随着天气转暖，2003年广东省爆发严重急性呼吸系统综合症（SARS）逐渐消失，直到7月才基本结束。有文献记载，温度及其变化可能影响了SARS的爆发。韩国的一项研究发现，日温度低和相对湿度低/高时，流感发生的风险显著增加，并且昼夜温差（DTR）呈显著正相关。几项研究报告说，COVID-19与气象因素有关，随温度升高而降低，但尚未报道它们对死亡率的影响。因此，该研究假设天气状况也可能导致COVID-19的死亡。2020年1月20日至2月29日中国武汉市气象因子和COVID-19每日死亡率计数的暴露-响应曲线这项研究旨在探讨冠状病毒疾病（COVID-19）死亡与天气参数之间的关联。在本研究中，研究人员收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中国武汉市的COVID-19每日死亡人数，气象和空气污染物数据。然后，采用数学模型研究温度，湿度和昼夜温差对COVID-19日死亡率的影响。在研究期间，武汉市共有2299例COVID-19死亡计数。COVID-19死亡率与昼夜温差呈正相关，而与相对湿度则呈负相关。此外，昼夜温差每增加1个单位，COVID-19死亡率增加2.92%。总而言之，这项研究表明温度变化和湿度可能是影响COVID-19死亡率的重要因素。