LG-RCZ02型工业机器人拆装综合实训系统包括了工业机器人机械拆装实训工作站、工业机器人电气控制拆装实训平台、工业机器人装调与维修仿真系统三部分组成，机械部分采用真实工业机器人，真实机械元件，真实电机电缆，保证此类机型与生产一线机型一致，然后将拆卸的螺丝，接口，卡槽等连接部位进行特殊设计，以保证能够多次重复拆卸与安装零件。在这个工作站中包含针对工业机器人谐波减速器的检测软件，以保证设备重新安装后调试成功。在电气拆装实训平台中需能够挂放所有机器人控制柜里面的各大模块，并清晰体现机器人集成板的电气原理，能够方便学员对机器人控制柜内部结构、电气原理及电气故障检测进行了解、学习。 一、工业机器人机械拆装实训工作站功能要求： （一）工业机器人本体    轻量型机器人,适用于做继续拆装实训。外形小巧、重量轻，也能适合用于组装小型单元机器人，能够高速、高精度的完成上下料、分拣、装配等各项工作。同时所有机器人线缆内置，能够在狭小的空间灵活的进行作业，安装方式可以选择地面安装、挂装、倒装。工业机器人拆装设备本体必须保证一定的使用寿命，保证能够安全地重复多次拆装零件。 1、工业机器人技术参数： （1）自由度：6自由度 （2）驱动方式：AC全伺服电机驱动 （3）负载能力：额定3KG （4）最大5 KG （5）重复定位精度： ±0.05mm （6）每轴运动范围： 关节1  ±170° 关节2  ±110° 关节3   +40°/-200° 关节4   ±185° 关节5   ±120° 关节6   ±360° （7）每轴运动速度 关节1  370°/s 关节2  370°/s 关节3  430°/s 关节4  300°/s 关节5  460°/s 关节6  600°/s （8）最大扭矩： 关节5   35Nm  关节6   24Nm （9）最大工作半径： 700mm （10）通信方式: MODBUS TCP/以太网 （11）操作方式: 示教再现/编程 （12）供电电源: 两相/220V/50Hz （二）机械拆装平台 1、机械平台主要用于机器人本体1-6轴的拆装实训。 2、平台分为两部分：一部分为机器人本体拆装实训区域，一部分为拆装好定位及精度调试区域。 3、由铝型材搭建，尺寸约：长1.2米，宽1米。 4、配置码垛及轨迹两套实训模块，用于拆装后的定位及、精度调试。 5、设有内层抽屉收纳。拆装后将机器人零部件，减速机，伺服电机等放入相对应的槽中，这样更加有利于同学们记忆机器人的结构组成，从而达到拆装工作站的建设目的。 6、含工具车一台。 二、工业机器人电气拆装实训系统 （一）控制系统要求： 工业机器人控制系统采用国际流行的开放式软硬件平台。配以自主研发的专用多轴运动控制卡、数据采集卡及机器人专用端子和安全接口；模块化的软件设计，针对不同的本体结构、应用行业、功能等。可实现垂直多关节串联机器人、垂直多关节平行四边形机器人、垂直多关节L形手腕机器人、垂直多关节球形手腕机器人、极坐标机器人、多轴专用机械等多类机器人的控制；应用在搬运、焊接、喷涂、码垛、切割、抛光打磨等领域。标准的计算机总线可扩展现场总线、机器视觉系统等。 （二）系统技术要求： 1、优化结构算法，适应多种结构形式的本体控制。 2、模块化功能设置，适应多种应用场合。 3、8轴控制，可实现外部轴（行走轴、变位机）的控制。 4、改进性机算机总线连接方式，确保可靠性和实用性。 5、开放式结构，同步国际水平、方便功能扩展。 6、软件PLC功能，方便逻辑控制。 7、工艺功能，简化编程操作简便。 8、适配EtherCAT伺服。 9、安全模块，确保机器人安全生产。 （三）技术指标： 1、用户储存空间：200M 2、示教盒 ：8寸TFT-LCD,键盘+触摸屏,模式选择开关、安全开关。 3、控制轴数：6+2轴,6个轴本体轴+2个外部轴。 4、接口：数字I/O接口,24路输入/24路输出(可扩展)； 4路0-10V模拟量输出,12位精度；多路编码器信号接口(位置跟踪)；机器人专用端子接口,硬限位、防碰撞、维护开关；以太网接口、串行通讯(RS232、485、422)接口。 5、安全模块：关联急停、机器人异常信号确保机器人快速停止。 6、控制伺服：绝对、增量型；国产、台达、安川、三菱、山洋、松下、富士、多摩川。 7、操作模式：示教、再现、远程。 8、编程方式：示教再现、工艺编程(码垛、焊接、涂胶、跟踪、视觉、预约）。 9、运动功能：点到点、直线、圆弧。 10、控制方式：运动、逻辑、工艺、运算。 11、指令系统：位置控制。 12、坐标系统：关节坐标、直角坐标、工具坐标、基座标。 13、软件：PLC功能梯形图编辑,5000步。 14、异常检出功能：急停异常、伺服异常、防碰撞、安全维护、起弧异常、用户坐标异常、工具坐标异常。 15、结构算法：垂直多关节串联、垂直多关节平行四边形、垂直多关节L型手腕等。 16、原点功能。绝对式:电池记忆;增量:开机回零、坐标自动保存。 17、应用：搬运、焊接、喷涂、码垛、切割、抛光打磨、锻压。 18、电源：AC220V±15%50/60Hz200W。 （四）机器人控制器及示教盒技术参数： 1、控制部分构造：开放式。 2、电源：3 相 AC380V(+10%～-15%)， 50/60 Hz。 3、相对湿度： 最大 90%。 4、输入输出信号： 输入/64， 输出/64。 5、驱动单元: 交流伺服。 6、加减速控制: 软件伺服控制。 7、接口: RS-232。 8、周边温度：0℃～+45℃(运转时)， -10℃～+60℃(运输保管时)。 9、控制柜功能说明 （1）具有独立示教器， 坐标系选择： 关节、 直角、 工具及用户坐标系。 （2）示教点修改： 插入， 删除或修改。 （3）微动操作： 可实现。 （4）轨迹确认： 单步前进， 后退， 连续行进。 （5）速度调整： 在机器人工作中和停止中均可微调 快捷功能： 直 接打开功能、 多窗口功能。 （6）应用： 搬运。 （7）安全措施 a.安全速度设定： 可实现 5 级调速(微动、 低速、 中速、 高速、 超高速)。 b.安全开关： 三位型， 伺服电源仅在中间位置能被接通。 c．用户报警显示： 能显示周边设备报警信息。 d．机械锁定： 对周边设备进行运行测试(机器人不动作)。 e．门互锁： 只有主电源关闭时， 才可开安全门。 f．报警显示： 报警内容及以往报警记录。 g．输入/输出诊断： 可模拟输出编程功能。 （8）编程方式： 菜单引导方式。 （9）动作控制： 关节运动、 直线及圆弧插补、 工具姿态。 （10）速度设定功能：百分比设定(关节运动)。 （11）程序控制命令：跳转命令， 调用命令，定时命令，机器人停止，机器人工作中一些命令的执行输入/输出命令： 模拟输出控制、组方式输入/输出处理。 （五）控制系统技术指标 1、主要功能 （1）示教方法： 示教再现。 （2）驱动方式： 交流伺服驱动。 （3）控制轴数量： 6~8。 （4）位置控制方式： PTP/CP。 （5）速度控制： TCP 恒速控制。 （6）坐标系统： 轴坐标， 直角坐标， 用户坐标， 工具坐标动作。 （7）插补功能： 线性插补、圆弧插补。 （8）手动操作速度： 4 段可调。 2、基本参数 （1）噪声≤70dB。 （2）电源： DC 24V 50HZ。 （3）机器人控制系统、 驱动和电机、减速器均为国产自主品牌。 （六）电气拆装实训平台参数指标 1、铝型材支架。 2、加工件：铝合金表面氧化处理；钣金件表面喷涂处理。 3、模块展示挂板用钣金喷塑处理，用于挂机器人控制柜各大模块。 4、考虑安全性，必须对所有模块进行保护。 5、参考外形尺寸：长*宽*高≥800mm×400mm×1500mm。  

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 杨寒露 网络新媒体 2019/2023 王嘉琦 广播电视 2019/2023 黄艺丹 网络新媒体 2019/2023 吉珈漩 网络新媒体 2019/2023 杨宁 广播电视 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 袁满 新闻与文化传播学院 讲师 网络与新媒体 四、项目简介 新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。以2021年湖北广播电视台旗下的长江云融媒体平台中“建党百年”的专栏内容、专栏形式以及专栏机制为例，研究其对党建宣传活动的报道的内容、形式、机制、技术和服务，分析研究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践路径。结合新闻学、传播学、社会学以及统计学的知识，通过数据分析、个案分析和访谈等多种形式，多维度地探究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践。

第一，电商发展能增加农民就业选择与就业类型，电商发展提供的契机能显著地增加农民选择成为电商农民的概率，同时农民互助能够有效实现脱贫攻坚；第二、农民工作与电商联系越密切，选择电商就业的概率越高。

项目成果具有很强的技术先进性和市场推广潜力，受到专家高度评价。

主要技术要点（创新点） ： 设计一种基于柔顺机构仿生物尺蠖运动规律设计的微动机器人。 设计了一种能夹持不同大小和形状不规则物体的新型空间微夹持器。 针对微夹持器在夹持微小物体过程中的粘着问题，提出了一种基于压电振动控制的释放操作方法。项目背景：该成果来源于胡俊峰副教授主持的国家自然科学基金项目《基于柔顺机构的智能微操作机器人动力学与控制研究》。微操作机器人广泛应用于微机电系统、生物医学、航空航天等前沿领域。成果主要研究微操作机器人的力学建模、设计和控制。 

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。