经营管理类人才：会计类本科生毕业生、审计或者法律类本科毕业生、销售部本科毕业生、技术人才：化工类本科及以上毕业生

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。

江南大学教育部针织技术工程研究中心致力于经编绒类织物的研究与开发，经过长期的研发，开发成果显著。以产业化、市场化为主导方向，研发了具有新颖时尚外观及功能性的高档经编绒类面料，实现了高品质、高效率、高科技及低成本的绒类面料的生产。 关键技术 （1）通过特种原料的选配结合特殊的染整手段，使绒类织物具有仿毛、仿棉及仿麻的外观和风格； （2）通过新型纤维应用、织物组织结构的研究与创新。 知识产权及项目获奖情况 论文 2 篇 项目成熟度 批量生产阶段 投资期望及应用情况 已在常熟市启弘纺织实业有限公司，大津编物（无锡）有限公司等企业应用，取得了良好成绩。

本发明涉及一株恶臭假单胞菌RXX‑01，分类名为Pseudomonas putida，已保藏于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心(CGMCC)，地址为北京市朝阳区北辰西路1号院3号，保藏日期为2016年11月1日，保藏编号为CGMCC No.13224。本发明提供的恶臭假单胞菌RXX‑01对土壤DBP和DEHP复合污染具有高效的降解效果，在邻苯二甲酸酯污染土壤修复领域具

在研究一系列磷光金（I）芳炔化合物的过程中发现，在选定波长照射下，这些化合物的空气饱和二甲基亚砜溶液有一个逐渐照亮的过程，即光活化磷光发射，而研究表明在金（I）化合物能够被溶解的水、甲醇、二甲基甲酰胺或是乙二醇溶液中却没有观察到相同的现象。通过对比光谱发现，光照除氧的效果比惰性气体鼓泡除氧还要好。即使经过长时间的强光照射，金（I）化合物在二甲基亚砜溶液中也能保持相对稳定。 若把二甲基亚砜溶液制备成凝胶，可以很方便的在上面“光刻”各种图案或文字，然后可以通过加热——冷却的方式把图案或文字擦洗掉。重复这一流程可以方便地在凝胶上实现“书写——阅读——擦除”的循环。核磁共振氢谱研究表明，在二甲基亚砜溶液中可以观察到这样一种现象，是因为光照过程中敏化产生的激发态单重态氧氧化二甲基亚砜生成了二甲基砜，从而在局部微环境消除了分子氧的存在，磷光三重激发态得以活化。相较于传统的除氧方法，光照除氧简单方便，并且效果好，若其他化合物的二甲基亚砜溶液或还有类似溶剂也有相同的效果，那么该方法将会有较为广泛的实际应用。

2020年3月9日，北京大学姜保国团队在国际顶级医学期刊Lancet 在线发表题为“Comorbidities and multi-organ injuries in the treatment of COVID-19”的研究成果，该成果首次提出将 COVID-19患者进行分类治疗，同时在治疗COVID-19时，应注意潜在的多器官损伤及其保护和预防。研究人员接管了武汉同济医院的重症患者集中治疗病房。60例患者在治疗过程中被分为三种类型。60例患者中有13例[22%]主要患有肺炎，被归类为A型，提供了抗病毒药，抗生素，氧疗和糖皮质激素等基本治疗方法。60例患者中有33例（55%）为B型，其疾病表现为不同程度的肺炎，并伴有严重合并症。对于归类为B型的患者，研究人员继续在控制肺炎的同时监测合并症的变化，进行个人评估并制定具体的治疗计划，包括降压药，降糖治疗和连续性肾脏替代治疗。60例患者中有14例（23%）是重症患者，被分类为C型。分类为C型的患者患有疾病，认为该疾病是由于A型或B型疾病的早期治疗而恶化（导致多器官损伤），这些重症患者应注意器官功能，并采取必要的保护措施，包括机械通气，糖皮质激素，抗病毒药，对症治疗和抗休克疗法。

南开大学统计与数据科学学院黄森忠教授团队在新冠肺炎疫情控制策略研究中不断取得进展。该研究通过梳理新冠肺炎疫情发生的核心时间线脉络，分析新冠肺炎的流行病学参数，并将其与SARS（非典型肺炎）和MERS（中东呼吸综合征）比较，经过建模分析，最终对新冠肺炎疫情控制的拐点、流行时间跨度、最终规模及复工风险等作出评估预测。  新冠肺炎每日新增治愈人数与新增确诊人数比值随时间变化的时序图 该工作基于传播动力学及普适SEIR模型进行建模，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，实时跟踪国家卫健委及各地卫健委自2019年12月12日以来发布的确诊病例数据，对新冠肺炎疫情的流行趋势进行研判，对疾控策略的效率进行评估，并将相应建议提供给疾控方参考。 该研究团队从2020年1月30日持续发布疫情传播预测(至2月29日每3天发布一次，共11期；从3月3日起每5天发布一次，共3期)，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标及预测目标(如疫情最后规模及“没有本地新增病例”的事实终结时间点)。该研究项目由南开大学新型冠状病毒应急科研专项、国家自然科学基金和国家科技重大专项予以支持，并得到了教育部、国家卫健委等的支持指导。研究成果已在线发表于《中国科学：数学》。