2020年5月1日，武汉大学基础医学院院长李红良团队在《细胞—代谢》杂志上发表论文，题为《COVID-19合并2型糖尿病患者血糖控制与预后的相关性研究》，为临床有效救治新冠肺炎合并2型糖尿病患者提供了关键的临床研究证据。已有研究表明，合并高血压，糖尿病，心血管疾病、肾脏损害及肝脏疾病基础疾病是导致新冠肺炎患者死亡和预后较差的重要原因之一，以上基础疾病往往使得新冠肺炎患者的风险更高，死亡率也更高。那么，糖尿病患者得了新冠肺炎该怎么办？血糖控制和新冠肺炎可有什么关联？糖尿病患者要怎么做才能在新冠肺炎的威胁下保证自己的生命安全？ “此研究成果在全球范围内首次明确证明，血糖控制良好，即维持血糖变异范围在3.9-10.0 mmol/L，与新冠肺炎合并糖尿病患者死亡率显著降低密切相关。”李红良告诉《中国科学报》。以2型糖尿病为主的糖尿病在我国成人中总体患病率已经超过10%，而在欧美等发达国家，2型糖尿病的患病率更是接近甚至超过30%。新冠肺炎和2型糖尿病（T2D）这两种全球流行病的碰撞，已然导致了一个严峻的现实，即2型糖尿病（T2D）已经是新冠肺炎的第二常见共病。 然而，就在血糖控制对新冠肺炎合并2型糖尿病患者所需医疗干预程度和死亡率的影响尚不明确，只有相对有限的队列研究初步证明，2型糖尿病患者感染新冠肺炎的预后更差的情况下，新冠疫情直接威胁全球5亿血糖患者的生命安全。为此，李红良团队对湖北省19家医院9663例确诊的新冠肺炎病例进行了回顾性纵向多中心研究，分析新冠肺炎合并2型糖尿病患者血糖水平与临床治疗之间的关系。研究表明：感染新冠肺炎的2型糖尿病患者的血糖控制，和患者的较高死亡率之间有着显著的相关性，血糖控制良好的新冠肺炎合并2型糖尿病患者治愈率，存活率有着明显提升。一般来说，糖尿病患者更容易受到病毒感染，且一旦感染，与非糖尿病人群相比，预后更差。面对新冠肺炎威胁，糖尿病患者乃至普通大众，该将血糖控制在什么范围内？研究发现，糖尿病（T2D）患者需要更多的医疗干预，死亡率显著升高和多器官损伤较非糖尿病个体明显。更为重要的是，团队发现血糖控制良好，即维持血糖变异范围在3.9-10.0mmol/L，和新冠肺炎合并糖尿病患者死亡率显著降低密切相关。此发现，不仅为新冠肺炎合并糖尿病患者改善血糖控制和改善预后提供了重要临床证据，也是对普通糖尿病患者，和所有普通大众的警示，在已经明确了控制好血糖能明显降低新冠肺炎病毒死亡率的情况下，更需要保持良好的生活作息，坚持锻炼，将血糖含量维持在稳定范围内。（崔雪芹）相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.cmet.2020.04.021

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医影智能XR眼镜，这款集长续航、轻量化、易携带、AI识别等特性于一体的专业级教学设备，正以三大核心功能重塑医学影像教育生态。 1.医学影像设备可视化 无需实体拆解，医影智能XR眼镜即可实现医学影像设备从整机到内部结构动态呈现，DR平板探测器、CT扫描、MRI成像技术等内容，通过虚拟现实呈现成像流程，设备原理要点一目了然，重建教学内容可视化，实现“所见即所学”。 2.医学影像中心场景漫游  突破空间与场景壁垒，可沉浸式体验影像中心各科室的环境布局，深度感知科室文化；支持全流程模拟操作，可完整演练患者接待、体位摆放、设备参数调试、检查执行等核心环节，为影像中心科室规划优化、新人岗前标准化培训提供专业高效的实操支撑。 3.AI 智能识别 教材识别：精准识别医学影像教材中的图文内容，即时生成3D模型、流程动画及专业讲解。将静态文字转化为立体教学资源，大幅提升课程学习与知识传播效率。 部件识别：快速识别医学影像实体部件，同步生成部件参数、成像原理、维护注意事项等内容并实时讲解，解决现场学习时资料查询繁琐的痛点。

本发明公开了一种HEVC快速帧间预测方法,首先统计出两组健壮的阈值使其能满足不同深度级的编码单元(CU)以及不同量化参数(QP);当当前CU的SKIP模式的率失真代价小于给定阈值时,该CU的最优预测模式为SKIP模式;当当前CU的最优预测模式的率失真代价小于另一给定阈值时,该CU停止执行进一步的分割.本发明可精确地终止编码单元不必要的深度计算以及跳过不必要的预测模式计算,能够极大地降低HEVC的帧间编码复杂度,有助于实现HEVC编码器的实时应用.

本发明公布了一种基于最优模型的WEB舆情趋势预测方法。该方法的基本思想就是首先对历史舆情事件进行分类获取舆情的几大类别，然后对分类获得的各个类别中事件的时间序列图进行聚类获取小类，通过保证均方误差和最小的方式求取各个小类的最优模型从而获取各个大类的最优模型集。

寿命预测技术是目前型号开展定延寿工作的关键技术之一。现阶段主要采用寿命试验的方法对产品寿命进行评定。由于经费等因素的限制，所投入的样本往往有限，受产品一致性的影响，这种小样本寿命预测结果往往具有随机性和片面性。而在产品的研制、生产和使用过程中，会存在产品本身及其组成零部件在研制各阶段、不同环境、不同条件下的与寿命相关的多源信息，如各种试验信息、仿真信息、相似产品信息、历史信息等等。因此，可以综合利用这些信息，建立多源信息融合评估模型，对产品的寿命进行预测，从而提高预测结果的可信性。

 该项技术利用了ANSYS和LMS Virtual.Lab Acoustics软件平台，建立了以声学量和振动参数为目标的联合仿真模式，可以对研究对象进行车身结构模态和内声场声学模态的分析。预测了车身结构动态特性和车内声场声学特性。在此基础上建立车身结构-车内声场耦合模型，以发动机激振力为边界条件进行车内低频耦合声场预测计算，并针对声压峰值频率进行面板贡献度分析。  在分析预测的过程中，运用ATV技术减少重复计算，进行快速预测预测了对车内噪声贡献较大的车身板件，为车身结构改进提供参考依据。  技术优势：（1）以理论分析和仿真代替经验设计，结果更具可靠性，适用范围更广;（2）研发周期短，研发经费少.

通过发展与时间相关的破坏理论，形成了结构弱点识别技术，有效地解决了过程设备何处修与何时修的问题，从而可对高温高压大型化的现代过程工业关键设备进行预测性维修。学术水平：国际先进，国内领先经济效益：累计4亿元以上社会效益：有力地保证了设备长周期安全可靠的运行

提高城市共交通服务水平已迫在眉睫。公交到站时间预测及其信息服务系统对于改 善公交服务具有极其重要的实用价值。本系统是上海科学技术委员会重大项目“基于网 格技术的上海市综合交通信息服务示范系统及其关键技术研究”的重要成果之一，基于 GPS 的公交车辆监控调度系统的原始定位数据，采用历史数据与实时数据结合的方法， 进行公交车辆到站时间的预测，并通过发布模块接口输出，传输给 Web 页面、公交电子 站牌或其它多种信息终端显示。本成果是面向公交公众出行者、公交企业（运营调度、 计划编制）、信息服务提供商（电子站牌、移动电视等多媒体）等，实现预测线路静态 数据、动态数据的管理与维护，分时段、分路段的公交行程车速/行程时间统计与分析， 公交车辆到站距离预测和到站时间预测的功能。目前已经在上海、苏州、柳州等城市进 行了测试和初步应用。