本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

南科大医学院教授张文勇、研究助理教授栾合密等在国际著名生物信息学与计算生物学期刊Bioinformatics上发表题为“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的论文。该研究创新提出了以色谱中心策略算法（CCS）提高基于质谱的组学数据质量，并搭建了R-Shiny的Web应用CPVA，实现了组学数据在线交互式的处理。 该论文提出了色谱中心策略算法（CCS），并开发了在线互动工具来解决该领域普遍存在的问题。色谱中心策略是指通过对组学数据中提取的色谱峰形状进行数字化描述，包括对称性（Symmetry）、锯齿度（Jaggedness）、形态（Modality）、色谱质量指数（MCQ）等，并以在线互动的方式直接展示色谱峰的形态特征。

产品详细介绍         谱诚博阅原卷留痕阅卷机，独创的原卷留痕阅卷新模式，能够切实解决师生存在的不同困境，提高教师阅卷效率，给广大学子增效减负。          我们的原卷留痕智能阅卷机，具体优势有以下几点：      1.无需答题卡。省时省钱      2.无需人工干预。减轻教师负担      3.原卷答题。学生原卷答题无需答题卡，省时便捷      4.原卷批改。方便学生复习，教师掌握学生学情。      5.高效阅卷。一键阅卷，操作简单；客观题自动批阅、主观题得分自动识别、总分自动统计、错题标准答案自动打印；双面同时阅卷，效率优于人工批阅。                                                                       阅卷机产品展示图 谱诚博阅的原卷留痕阅卷机AYJ800针对网上阅卷系统的不足，做出创新改进，实现了学生原卷作答，教师原判批改，所有的批改原卷留痕，阅卷机本身负责主观题的批改，客观题的批改读取，可以与原有的共享资源平台对接形成闭环，更有针对性的服务于基础教育阶段的师生，因材施教。                                                                                                                              阅卷机批改后的卷面效果   此外，谱成博阅科技有限公司基于大数据的准确分析给学生提供专家级学情分析报告，可以真正的促进学生的学习，针对性提高学习效率，具体有以下优势： 1.纸质试卷自动电子存储 2.学生答题分析 3.易错知识点分布统计 4.平台利用学情报告完成针对性教育与个性化学习 5.自动生成学生错题本，学生提高成绩有捷径 6.自动生成高频易错题集，老师定位重点有方向 7.学生各人知识点掌握情况分析表，补齐短板有目标 8.每人一张个性卷，数据分析有反馈 如今，教育行业，越来越多的教学内容期待高效的传播，越来越多的基础教育阶段的学生希望节约时间，更注重自己全方位的发展，越来越多的教育培训服务更多的依赖大数据的分析来快速指导实践，谱诚博阅原卷留痕阅卷机AYJ800就可以很好地满足教育行业师生的各种需求，无论从教学、考试还是各大培训都会相得益彰共同发展，未来在原卷留痕阅卷机的广泛普及下，必将极大地促进基础教育的发展，为学生学习开辟更加恢宏的康庄大道。 杭州谱诚博阅科技有限公司——教育信息化服务理念的倡导者,我们专注于教育，致力于实现创新技术与传统教学模式的最佳融合，倾注全部的心血和激情，发展互联网教育服务产业，开创中国教育现代化的未来。我们创造并实践崭新的服务模式和商务模式，打造产业生态圈。在智能阅卷、智慧课堂、云端针对练习、云端个性考试服务、K12互联网信息化教育等领域，博阅科技的创新理念和技术将推动行业的蓬勃发展。 公司现已拥有独立的研发团队、生产基地，以及遍布全国的销售网络渠道。公司开发的爱阅卷原卷留痕阅卷机系统，多项技术通过了国家有关部门的严格测试，技术处理水平先进。博阅爱阅卷原卷留痕阅卷机系统是将现代先进的图像压缩、分割技术与高速图像扫描设备相结合而产生的一项高效数字化信息系统。系统经过严密设计，并结合传统的阅卷模式，成功地将先进的计算机网络技术同教师阅卷工作结合在一起。在充分考虑用户的需求和使用状况的基础上，优化、整合设计流程，实现了灵活方便的阅卷、大数所分析、试卷管理过程，充分体现了本阅卷系统的实际效益和推广意义。博阅科技正成为广大师生及家长的好伙伴。

该技术可用于提高植物对病毒病、病原菌引起病害的抗病性，Gep1多糖激发子分离纯化自烟草疫霉，具有热稳定性，可耐受酸碱，在100℃高温处理60min后和pH2-10条件下仍具有活性，将其喷施在植物叶面，可以诱导烟草产生抗性，对烟草花叶病毒病有较好的防效。每升发酵液可分离获得6克多糖激发子，产量远高于蛋白类激发子。该激发子施用在田间后，对环境无污染，具有广阔的应用与市场前景。可用于多种植物抗病性的诱导剂。 该技术可用于植物病毒病的防控，减少病毒病造成的损失，且安全无毒。多糖激发子发酵及纯化成本不高，可在市场上推广应用，施用后每亩增产100元。具体经济效益需要根据其将来的推广面积进行核算。 转化条件：适用于真菌发酵的发酵罐、沉淀及浓缩所需的设备；发酵车间；资金需求为100万元。 成果完成时间：2014年6月

有机硅产品包括各类硅油（二甲基硅油、含氢硅油、烷基硅油、芳基硅油、羟基硅油）、有机硅107胶、硅树脂等往往以乳液形式广泛用于纺织、染整、机械加工、橡胶和塑料加工、建材等诸多领域。本技术从乳化剂的结构和被乳化物结构的匹配关系入手，并结合乳化工艺规程的科学制定，开发了针对各类硅油的系列高效乳化剂，特别对一些难以乳化的高粘度硅油、高粘度107胶、氟硅油等都有特别的乳化剂配方。也可为企业针对难以乳化的油相，或对乳液耐温、耐电介质等的特殊要求定制开发专用乳化剂。

根据目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常见的症状是发热和咳嗽等，而表现出腹泻症状的患者较少。广州中山大学第三附属医院学者在预印本平台medrxiv发表文章称，腹泻可能是新冠病毒感染的一个指标，提示临床医生应更加关注腹泻患者。而目前三项研究报告的腹泻发生率不同。作者认为，腹泻可能是一个被忽视的症状。由于冠状病毒通过结合ACE2入侵人体细胞，ACE2也可调控肠道炎症，为了追踪新冠病毒介导的感染途径，团队使用单细胞RNA测序进行了分析。结果发现， ACE2 在小肠中高度表达，尤其在近端和远端肠细胞中显著升高，而ACE2在肺组织中的RNA水平较低。因此，团队怀疑，当人们食用受感染的野生动物时，表达ACE2的小肠上皮细胞可能容易受到新冠病毒感染，腹泻可能是感染的一个指标。研究还分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受体和Mers-CoV病毒的DPP4受体的表达谱。发现这些病毒进入受体的 RNA 水平也在近端或远端肠细胞中也呈现高表达，与ACE2的表达谱一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表达谱明显重叠，人类肠道很可能是这些病毒的另一种感染途径。 作者建议，对于新冠病毒感染预防，不仅要戴好口罩防止通过呼吸道感染，也不能忽视病从口入经肠道感染，疫情期间，食物最好要高温烹饪。由于新冠病毒与SARS病毒高度同源，约20～25%的SARS患者有腹泻，而目前新冠病毒肺炎的腹泻发生率仅2～3%，这令人困惑。作者指出，鉴于疫情中的很多初期患者报告与野生动物市场有联系，这一观察提出了一个重要问题，即当食物到达小肠时，病毒是否通过污染食物传播。

2020年2月14日，暨南大学产学研深度合作企业、生物学博士后创新实践基地--广州海力特生物科技有限公司成功研发可定性和定量检测新型冠状病毒的试剂盒。 暨南大学生命科学技术学院王通教授和海力特公司朱托夫教授团队在1月26日紧急成立了科研公关小组，集中了15名科研、生产和质控人员，开展了针对新冠病毒假阴性的微量精准检测试剂盒的研发。 基于双方产学研深度合作所开发的新型冠状病毒（2019-nCoV）核酸检测试剂盒，已经进入疾控部门和医院开启测试。结果显示，检测27例确诊新冠病毒感染的样本中，该试剂盒全部检出；在50例疑似感染的咽拭子或鼻咽拭子样本中，已上市试剂盒检测出14例，海力特新冠病毒核酸精准试剂盒检测出21例（包含上述14例），最终这21例全部确诊，检出率提高33.3%。该工作表明，假阴性或“漏检”问题有望通过特异性提高试剂盒的灵敏度大大改善。并且，该产品也有望为新冠肺炎患者的疗效评估提供新的监控手段。 暨南大学与海力特共同在暨南大学东莞暨南大学研究院孵化的“东莞微量精准检测研究院”，已于2019年1月获得第三方检测许可证，现有新冠病毒检验能力每天300人份。

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。

基于双方产学研深度合作所开发的新型冠状病毒（2019-nCoV）核酸检测试剂盒，已经进入疾控部门和医院开启测试。结果显示，检测27例确诊新冠病毒感染的样本中，该试剂盒全部检出；在50例疑似感染的咽拭子或鼻咽拭子样本中，已上市试剂盒检测出14例，海力特新冠病毒核酸精准试剂盒检测出21例（包含上述14例），最终这21例全部确诊，检出率提高33.3%。该工作表明，假阴性或“漏检”问题有望通过特异性提高试剂盒的灵敏度大大改善。并且，该产品也有望为新冠肺炎患者的疗效评估提供新的监控手段。 暨南大学与海力特共同在暨南大学东莞暨南大学研究院孵化的“东莞微量精准检测研究院”，已于2019年1月获得第三方检测许可证，现有新冠病毒检验能力每天300人份。