赣南医学院第一附属医院曾祥泰博士研究团队联合江西憶源多媒体科技有限公司徐林楠研究团队、北京万泰中联科技以及多家大型医院共同攻关，成功研发出国内首套非接触式可视化新型冠状病毒感染的肺炎院内智能筛查诊断及防控系统并投入试运行。针对疫情蔓延形势，赣南医学院快速展开了应急科技攻关计划，从而实现导诊、分诊、就诊和预警非接触式智能一体化。 就诊时，医生通过高清双向可视对话问诊系统，实现疑似患者确诊前非接触式诊疗。同时，病历系统智能提取分析患者相关病情和检查结果，形成新冠肺炎潜在人群的疑似级别自动判别，辅助医师诊断。此外，对发热患者等潜在肺炎人群从导诊、分诊、诊间、检查和隔离区域全流程高清视频监控监测智能识别，进行智能追踪筛查和活动轨迹查询，实现全方位覆盖、不间断实时监控以及不当防护措施预警报警，同时在医院急诊科、门诊大厅等关键出入口位置，通过高清双视红外摄像仪、患者图像自动识别记忆技术以及人体高温发热提醒报警技术等，智能找出漏诊的发热疑似患者。

全场景试验将智能变电站二次系统作为检验对象，试验时保持二次系统接线的完整性，采用分散注入的方法在合并器的输入端注入数字化模拟量信号，检验范围包括了合并器、交换机以及试验范围内的线路保护、母线保护、变压器保护、各种安控装置、测控装置、智能控制柜、计量装置、监控系统等相关设备和系统。

2020年3月3日，甘肃省科技厅披露甘肃新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统研发成功，并进行了初步临床验证，已开始提供线上服务。该通过使用体液活检生化数据及智能学习算法，构建了新冠肺炎临床样本的快速智能辅助鉴别筛查工具。该系统识别敏感性较高，适于快速鉴别新冠肺炎和其它肺炎及流感患者，尤其适用于对于核酸筛查为阴性的潜在新冠肺炎患者的筛查。兰州大学基础医学院、化学化工学院，兰州大学第一医院感染科、兰州市肺科医院检验科以及甘肃海基生物技术有限公司联合成立了新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技团队。这一系统可以直接利用当前定点医疗机构，及具有资质的第三方机构常用检测仪器以及CT检测的数据结果，快速准确地给出辅助诊断意见，为新冠肺炎疑似病例确认提供快速有效参考的临床建议。同时，该工具具有现场、快速、高效、界面友好、易操作等优势和特色，与《新冠肺炎诊疗方案第六版》和现行临床检验，以及甘肃省内远程医疗网络完全接轨，有利于推广至基层医疗检测单位。新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技攻团队针对临床需求，还在开发其它专用临床智能辅助诊疗工具，上述成果将为此次疫情及未来相关生物安全威胁提供有力的临床支持和技术储备。该系统在兰州大学第一医院、兰州市肺科医院、甘肃省人民医院和武汉抗疫一线进行了初步临床验证，并已开始提供线上服务。

智能巡检与捡垃圾机器人系统基于搭载的视觉、激光、IMU、编码器等传感器进行融合，实现机器人在居民小区、公园广场、街道、工业园区等典型环境下的高精度自主定位、建图与导航，同时基于建立的场景地图，采用深度学习对场景中的物体进行图像分割，识别出垃圾及其种类，获得垃圾的空间位姿信息，控制机器人完成捡垃圾任务，并进行垃圾的智能分类。智能巡检与捡垃圾机器人系统不仅具备常规巡视功能，执行巡检任务，还具有捡垃圾和智能分类功能。创新性强，技术水平先进，具有很高的经济和社会效益。

基于机器视觉技术，在复杂场景中全自动检测低空飞行无人机目标，并进行动态跟踪与预警，防止“黑飞”无人机进行违法拍摄、违法运输等恶性行为。

本实用新型公开了一种智能居家养老服务系统，包括：用户终端、网络服务器端、路由器、无线信号接收器、智能开关、电源模块，用户终端选用手机，网络服务器端通过无线信号与用户终端连接，路由器通过无线信号与网络服务器端连接，无线信号接收器通过网线与路由器连接，无线信号接收器接收的无线信号是射频信号、蓝牙信号或者WiFi信号，智能开关通过无线信号与无线信号接收器连接，智能开关的数量超过3个，智能开关根据用户的需求可以安装在大门、冰箱门以及卧室灯开关处，智能开关包括开关模块本体，电源模块通过电源线与开关模块本体连接

Ø 本项目是基于windows系统的点点连格智能对弈系统，拥有自主学习、决策智能训练的出众特点，同时具有人机对弈，机器对弈等基本功能。本项目由学生自主开发并且参加2011年全国第五届大学生计算机博弈大赛获得全国一等奖（亚军）。

建筑物“零变形”智能控制系统，是在主体结构上连接驱动系统和智能控制系统； 驱动系统包括驱动力源、驱动装置、热电阻片、温度测量仪、智能锚固装置；驱动力源 采用形状记忆合金材料，并布置在结构构件的体外，布置形状可以是直线、折线或曲线， 两端由智能锚固装置与主体结构锚固；驱动装置通过导线与驱动力源形成一个闭合回路， 用于实现对驱动力源的驱动，热电阻片固定在驱动力源上，与温度测量仪连接；智能控 制系统包括受力状态监测仪、计算机控制系统，受力状态监测仪安装在主体结构的控制 截面处，经计算机控制系统与驱动系统连接，形成闭合的控制环，计算机分析处理结构 构件的受力信息，并控制驱动系统的作动。可精确控制建筑物形变。

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。

本发明公开了一种健康智能家居系统及其管理方法，该系统通过参数检测设备采集环境参数、人体生理参数、家电工作参数等数据进行分类存储、绘制图表、综合分析，并将部分数据及分析结果分别提交给环保中心、社区医生、家电制造商、供电所，得到反馈，根据分析结果及反馈，按照既定策略对家电进行控制、向用户推送健康建议及节能建议、对家电进行故障预测。本发明可实现对人与家电的健康状况的实时监控、自适应环境及人体状况的家电智能控制、基于节能评价系数的家庭节能管理、基于RFID的无线寻物系统；构建了家庭人员、设备与环保机构、社区