在2020年抗击COVID-19疫情斗争中，北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础，密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起，通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案，例如：加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作，等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据，采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析，对全国（除湖北）各地区的抗疫阶段做出判断和预测，提出了疫情防控全过程的阶段划分方法，并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访，发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》，并被《今日头条》等网络媒体转载；民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》，并报道了《数据会说话：王惠文：疫情发展的状态评估与预测研究》；民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文：用数据打赢疫情防控战》。

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。

本发明公开了一种植物内生菌，分类命名为巨大芽孢杆菌(Bacillus?megaterium)，完整命名为巨大芽孢杆菌(Bacillus?megaterium)SAN1，该菌株已于2013年3月11日保藏在中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心(简称CGMCC)，保藏编号为CGMCC?No.7295。本发明还公开了所述的植物内生菌在修复设施土壤次生盐渍化与镉复合污染中的应用。本发明提供的巨大芽孢杆菌CGMCC7295能够促进植物的生长，改善土壤理化性状，同时促进植物对Cd的吸收，有效的消除土壤中的Cd污染；并且能高效转化土壤的硝态氮，减轻次生盐渍化的危害；通过巨大芽孢杆菌CGMCC7295与植物的联合作用，可实现设施土壤次生盐渍化与重金属Cd复合污染的修复。

项目概况 孕育块成分关系到熔点等熔化特性，是影响型内孕育效果的最根本因素。从降低熔点、 消除渗碳体和改善球化效果等角度出发，采用传统孕育剂 FeSi75 作为制备孕育块的主要原 材料，添加一些适量的合金元素，制备铸造孕育块，并确定了孕育块形状和型内孕育反应室 位置及孕育剂加入量。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。 主要特点 铸造孕育块熔点低，型内孕育工艺简单易行，孕育剂加入量低，效果良好，具有较强的 辅助球化作用，可降低薄壁铸件渗碳体量。孕育块采用圆锥台形状，以适当增加孕育块的表 面积；型内孕育反应室设置在直浇道底座处，以便于造型，简化模具设计制造，特别适用于 球墨铸铁小件生产，既可避免因壁薄而产生大量渗碳体，也可防止因铁水温度高、炉前球化 后浇注时间长而出现球化不良。 技术指标 铸造孕育块液相线温度为 1206℃，固相线温度为 1160℃；加入量仅为铁水量的 0.10%~0.15%，可取得良好的经济技术效果，不仅使薄壁铸件渗碳体量降低 70％以上，而且 对已发生球化衰退的铁水具有较强的辅助球化作用，球化级别可提高 1～2 级。 市场前景 生产现场试用取得了良好的技术经济效果，主离合器分离叉采在用型内孕育生产工艺 后，球化级别得到明显改善，渗碳体数量不大于 2％，其铸态显微组织符合该铸件的技术要

本发明公开了一种内啮合低脉动齿轮泵。中间体与前后端盖由螺栓固定。小齿轮的 个数可为 2 到 4 个不等，以下三个小齿轮为例，加以说明。电动机通过传动轴带动传动齿轮 旋转，传动齿轮与内齿轮的外部齿廓相啮合，带动内齿轮旋转，内齿轮的内部齿廓与三个小 齿轮啮合，从而产生容积变化，油液通过进油口、配流轴、保持架进入内齿轮的三个吸油腔， 再经由小齿轮轮齿带入排油腔，油液经保持架、配流轴进入油泵的排液口。小齿轮与保持架 采用轻质耐磨材料；内齿轮的齿数为非 3 的整数倍数，三对内啮合的流量实现错位叠加，故 吸、排油过程的流量脉动小，有效的克服了普通齿轮泵流量脉动大、振动大、噪声高的缺陷， 具有流量和压力脉动小，运行平稳，噪音小，是属于中高压、大流量低脉动液压泵，可广泛 应用于机床、汽车、建筑机械、注塑机械和油田机械的液压系统中

1.痛点问题 工业控制系统广泛应用于能源电力、智能制造、轨道交通、石油石化及市政等行业，是国计民生及国家安全关键信息基础设施的核心系统，一旦遭受网络攻击会带来巨大的损失。近年来，国内外标志性事件的惨痛教训历历在目。 传统的硬件外挂防护模式，很难根本性解决工业网络场景碎片化、技术手段响应被动性等系列安全困境，亟需研究软件定义内生安全新范式，开发高强度大规模安全对抗综保系统，提高工控网络安防水平。 2.解决方案 本项目以安全知识计算引擎为核心支撑，通过“软件定义安全、安全嵌入赋能”方式使工控系统获得智能“免疫力”。 安全知识计算引擎多形式、多维度、多层次地将各类工业网络安全知识转化为可求解的模型算法，构建内生安全内核，实现“业务+安全”一体化模式。主要技术要点如下： 1)全息式安全数据采集，全面性感知、全方位获取、全网络汇聚、全维度整合网络安全数据； 2)全栈式安全知识分析，从采集、传输、治理、计算、应用等环节进行全生命周期式安全解读； 3)全新式安全引擎计算，凭借强大的安全知识计算功能，快速精准地发现网络高级威胁与异常行为； 4)全景式安全态势呈现，多视角整体提升安全发现识别、理解分析、响应处置等解构调度能力。 3.合作需求 拟成立公司推动该项目成果的产业化进程，对接需求如下: 1）合作团队要求：深刻理解工控系统内生安全模式，有较强的市场化产品落地能力； 2）资源要求：关键基础设施行业资源； 3）办公场地需求：研发实验环境和办公场地。