本发明提供一种养殖水体中铅镉汞即时检测装置及方法，该装置包括：黑盒模块与微机模块连接，黑盒模块包括第一光源、第二光源、滤光片、光纤、微流控芯片和光电检测芯片；第一光源设置于微流控芯片的上侧，滤光片设置于第一光源与微流控芯片之间，光纤的一端与微流控芯片连接，光纤的另一端与第二光源连接，光电检测芯片设置于微流控芯片的下侧；微机模块用于驱动第一光源和第二光源交替照射微流控芯片。本发明通过对光谱数据进行浊度补偿处理，并对基质效应进行校正，建立检测模型，从而得出养殖水体中铅、镉、汞含量，实现了高效、快速、定量、精确、自动化检测，并且大大节省了试剂的使用，实现养殖水体现场即时检测。

当前，高校内部学院、部门网站更新不及时，僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍，造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”，很好的解决了上述出现的问题。同时，还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能，支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据，使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型，让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点： 1.监控敏感信息泄露，展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势，同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势，分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。

实时把握生产、库存等数据，是企业进行生产经营管理的基础。本项目以制造执行管理系统（MES）数据库为核心，采用Web浏览器/服务器（B/S）的方式，对生产数据进行查询和分析，为管理者决策提供科学的依据。本软件系统的主要功能如下： 基于浏览器的有关生产订单、生产计划、作业计划、生产过程、生产实绩、质量、库存等数据的实时查询功能； 基于浏览器的多种数据分析方法； 针对多种用户角色的权限控制功能、数据备份和数据安全保护功能。

本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。

2020年3月8日，安徽师范大学在bioRxiv上上传了一篇题为Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10个新测序的SARS-CoV-2基因组，并结合GISAID数据库中的136个基因组，通过不同的分析方法（如EBSP、错配和中性检测等）研究前三个月数据的遗传变异和统计。 结果显示80个单倍型共有183个突变位点，包括27个简约性信息位点和156个单一位点。对遗传多样性的滑动窗口分析表明，SARS-CoV-2基因组丰度的变化有一定范围，这可以解释目前这种病毒的广泛和高适应性。遗传学分析不支持穿山甲是中间宿主。在最初的单倍型（H14）中，一个患者样本居住在华南海鲜市场附近（约2公里），这表明患者有无意识接触该市场史的可能性很高。然而，基于这个线索，也无法准确断定这个市场是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，从这个市场收集的16个基因组，包含10个单倍型，表明市场在短期内出现循环感染，这可能导致武汉和其他地区爆发SARS-CoV-2。EBSP结果显示，第一个估计的扩展日期从2019年12月7日开始，这表明SARS-CoV-2的传染可能在11月中下旬开始。

强度和韧性的“倒置关系”是材料研究领域长期存在的难题。大量的实验表明，随着金属材料内部晶粒尺寸的降低，在强度获得提升的同时，韧性将大打折扣。目前，广泛采用的高强材料韧化策略有：（1）改变组分，通过引入和调整材料的多种主要元素，同时激活多种塑性变形机制，高熵合金材料就是采用这种思路；（2）改变微结构，在材料内部引入一种或多种梯度分布的微结构，避免由于特征长度突变带来的性能突变，有效克服金属材料强度和韧性的失配问题，这种材料被称为梯度纳米结构材料。 图1 梯度结构金属材料的类型（摘自：李毅，梯度结构金属材料研究进展，中国材料进展，2016, 35: 658-665）人工制备的梯度纳米金属结构主要包括以下几种：梯度晶粒，梯度位错，梯度孪晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含两种以上的梯度混合结构。在已经发展成熟的金属材料内部引入梯度纳米结构，可以进一步提高其强韧性匹配能力。例如，通过表面研磨处理（SMAT）在孪晶诱发塑性（TWIP）钢表面引入大量的塑性变形，使其表面晶粒细化，随着深度的增加，晶粒细化的程度逐渐降低，同时塑性变形也会导致位错演化和孪晶的产生，因此在TWIP钢内部形成了包含梯度晶粒，梯度位错和梯度孪晶的梯度混合结构。这种梯度纳米结构TWIP钢的强度可以提升50%，断裂应变仅从60%下降到52%，具有更高的强韧性匹配能力。目前，关于梯度纳米结构TWIP钢的研究集中于实验，反映物理机制的本构模型研究还鲜见报道。西南交通大学力学与工程学院张旭教授与德国马普钢铁所、中国钢铁研究总院等机构开展合作，指导博士生陆晓翀发展出考虑位错滑移和变形孪晶等物理机制的微结构尺寸相关晶体塑性本构模型。依托DAMASK平台将该模型移植有限元，并对梯度纳米结构TWIP钢的单轴拉伸变形行为展开模拟，揭示了其微结构演化与宏观性能之间的关系，量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。相关研究工作已在金属材料与固体力学交叉领域顶级期刊《International Journal of Plasticity》上在线发表，论文题目为Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 论文链接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP钢的单拉实验数据验证该模型的合理性，结果表明该模型对不同尺寸下的应力应变响应和应变强化行为都可以较好地描述，特别是细晶TWIP钢硬化率曲线中的up-turn效应。通过对内变量演化的分析及对比性模拟，作者发现这种up-turn效应源自于细晶中显著的背应力。 图2 对比不同晶粒尺寸TWIP钢的单拉实验和模拟结果由于梯度纳米结构TWIP钢的微结构十分复杂，晶粒数目众多，通过采用三维均匀化方法，建立了宏观试样尺寸的有限元模型。通过对每层单元赋予不同的晶粒尺寸，初始位错密度和孪晶体积分数，离散地描述材料内部微结构的梯度分布，并通过梯度网格划分方法进一步减少单元数目。对于材料表层微结构变化剧烈的区域，采用密度较高的网格，以保证更加精确地描述微结构的梯度变化。 图3三维均匀化方法示意图作者利用发展的晶体塑性模型，对均匀和梯度纳米结构的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP钢的单拉变形行为进行模拟。结果表明，在合理描述均匀结构TWIP钢应力-应变响应的基础上，通过引入微结构的梯度分布，无需修改任何参数就可以较好地描述梯度纳米结构TWIP钢的单拉力学行为。通过对比变形云图，作者发现均匀和梯度纳米结构TWIP钢的表面都会变的粗糙不平，但梯度纳米结构的表面粗糙度更加明显，产生的应变局域化形成了两个凹陷区，且凹陷区在垂直于平面方向也会发生收缩。随着深度的增加，收缩程度逐渐降低。通过对比性模拟，作者发现表面凹陷区的出现就是梯度纳米结构TWIP钢韧性略微下降的原因。而应变局域化的产生与表面纳米层晶粒的应变强化能力有关，提高表面纳米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷区的出现和韧性的下降。此外，作者通过分析不同层位错密度的演化，进一步证实了上述观点。作者还通过对比性模拟量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。结果表明：强度的提升源于梯度位错结构，梯度晶粒和梯度孪晶结构有助于保持材料的应变强化能力。 图4 均匀结构和梯度纳米结构TWIP钢的模拟结果对比分析。

本发明公开了一种数控机床实验模态分析方法，包括 1)利用仿真软件生成随机值序列，并选择采样率以获得感兴趣的频带范围；2)加工凸台试件，使得试件表面生成的断续切削宽度符合上述随机值序列，从而得到对数控机床产生结构随机冲击的激励；3)在数控机床的各部件上布置传感器，以获取机床结构振动响应信号；4)切削凸台试件，完成结构模态激励；5)选定振动响应幅值较大的测点作为基准点，按基于多参考最小二乘复频域法(LSCF)辨识得到机床结构模态参数。本发明可以在无需外加激励条件下，通过加工特定试件完成对数控机床激振，完成模态测试，大大降低模态实验的激振成本和减小激振所造成的损失。

南京工业大学计算机科学与技术学院史本云教授团队联合香港浸会大学计算机科学系与中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）共建的智能化疾病监控联合实验室，及时搜集疫情相关信息，追踪相关数据，运用多源异构数据驱动的传染病学模型和分析方法，针对武汉（新冠肺炎发源地）、北京、天津（京津冀地区）、深圳（粤港澳大湾区）、杭州和苏州（长三角经济区）6座典型城市，开展了新冠肺炎疫情的回顾性分析和趋势预判，精准评估了不同复工场景下的疫情风险和经济损失。该研究针对新冠肺炎疫情发展期、控制期和恢复期的不同阶段，以及不同城市的传播特点（本地传播为主/输入病例为主），综合考虑了各个城市内不同年龄段的人口分布和不同人群（如学生、上班族和老人）的接触强度、接触时长等，设计了居家场所、学校场所、工作场所和公共场所4种主要接触场景。通过结合城市间的人口流动数据，构建了数据驱动的传染病动力学模型，对不同城市不同干预手段下的疫情走势进行了评估。在此基础上，研究人员结合不同城市的GDP增长预期和产业结构，基于对未来数日各城市疫情走势的研判，对下一阶段有序推动恢复正常生产提出了若干建议并进行了相应的经济损失评估。据悉，该研究成果和建议已经通过国务院参事提交国家相关部门。