疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

iED 是由清华大学信息研究院联合武警总医院、倍肯公司专门为心脑血管意外早期现场快速鉴别诊断研发设计的。可在院前急救现场对患者生命体征进行采集分析，帮助现场急救医护人员进行心梗的自动诊断及处理，并将患者的生命体征等信息实时发送到区域医疗中心、医院和专家手机上，专家可以在患者到达医院前给予病情分析与指导，指定合理化的治疗方案。 

根据国内外发展趋势，符合国家中长期发展政策方针，运用区域系统环境与布局分析模型，建立综合评价指标体系，判断区域特征和发展梯度，规范化编制区域、产业和行业发展规划，设计发展战略。其方案能够使社会发展大系统的设计、控制、管理和社会技术经济效果评价等达到综合最优化，达到可持续性发展和长效治理的目标。

再制造的首要问题是对再制造对象进行科学合理的寿命评估和再制造性检 测和评价。该问题是当前各类产品再制造中的关键和难点。

风电机组健康状态 监测与评估系统

1. 痛点问题 温室气体排放、工业能源消耗和污染物排放的总量控制目标和节能减排工程技术选择，传统上主要依赖于计量经济学模型、统计趋势外推或专家定性判断，缺乏节能减排可行技术依据和经济性分析，难以对工业行业或企业集团节能减排管理目标的具体路径进行系统集成。另外，当前节能减排目标的日益增加（温室气体减排、能源节约和多种污染物削减等）带来了不同管理目标之间的冲突和协调难题，传统模拟分析方法无法有效研究多种节能减排目标的协同控制。面对工业节能减排目标的增多及环境约束力度的增强，新建企业如何选择最佳可行的工艺技术以达到先进的绿色工厂水平，已有企业如何确定经济适用的节能减排改造措施（技术）以满足日趋严格的温室气体减排、能源双控和环保要求，这都是当前工业企业绿色发展、转型升级和实现碳达峰碳中和目标所面临的重大挑战。 2. 解决方案 面向生产企业/环境服务公司节能减排改造的实际需求，本成果提供了基于“原料-产品-工艺-技术”全流程模拟的“虚拟生态建厂及绿色工厂综合评估系统”。该系统采用了数据智能归集及工业全过程工艺技术匹配建模方法，针对多行业构建了节能减排大数据系统及多数据源自动创建标准化行业模板，支持行业节能减排技术数据系统的实时更新和高效拓展。另外，实现了多行业标准化虚拟建厂及多目标优化系统，实现高效筛选多种生态绿色建厂目标下的最优技术组合；基于多维数据底层封装、算法云模块服务技术，构建绿色工厂评价及节能减排潜力评估服务平台。 合作需求 （1）与从事工业节能减排、清洁能源的企业以及绿色金融机构开展业务合作； （2）项目孵化需办公场地500平米，天使轮融资需求约3000万。

智能化下肢康复评估训练系统为下肢运动功能障碍患者提供由被动到主动循序渐进的训练与评定。首创背部支撑减重技术，实现运动与趣味虚拟训练相结合；采用足底驱动方式，精确模仿人体同步屈伸、交替屈伸；建立参数模型，实现静态姿势图、动态姿势图评估，为制定康复治疗方案提供科学依据。 该仪器依托上海市科委创新计划项目，获 9 项国家发明专利、3 项实用新型、3 项软件著作权，2013 年获国家中医药管理局首推下肢康复医疗设备；2014 年获中国机械工业科学技术三等奖，由上海西贝电子

本发明提供了一种材料强度分布获取方法，通过材料的强度试验获得若干个材料强度样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１１．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇６０＇　ｈｅ＝＇５９＇／）确定基于试验数据的强度随机变量样本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１２．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１７９＇　ｈｅ＝＇１２８＇／）将强度随机变量η采用混沌多项式展开，根据高斯采样计算得到各阶混沌多项式基函数样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１３．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１５６＇　ｈｅ＝＇６６＇／）采用马尔科夫链?蒙特卡洛算法获得各阶混沌多项式系数γ的后验分布样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１４．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇７７＇　ｈｅ＝＇６０＇／）根据重构的混沌多项式系数样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１５．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇４７＇　ｈｅ＝＇５５＇／）和混沌多项式基函数样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１６．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１２６＇　ｈｅ＝＇６３＇／）确定强度随机变量的后验分布样本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１７．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３６４＇　ｈｅ＝＇１２０＇／）根据强度随机变量的后验分布样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１８．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３３＇　ｈｅ＝＇５３＇／）计算强度的后验分布样本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１９．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇２４７＇　ｈｅ＝＇６２＇／）最终采用区间统计的方法获得材料的强度分布。本发明方法仅需完成少量强度试验即可获得材料的强度分布，且不需要假设材料的强度分布类型，节约了大量的试验时间和经费，同时，也避免了因材料强度分布模型的错误选取而引入的误差。

目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅

团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 锐锋智锂（陕西）科技有限公司 企业法人 张志杰 注册时间 2022.5.16 注册所在省市 陕西省西安市 组织机构代码 91610113MABLKTJR6C 经营范围 技术服务、技术开发、技术咨询、转让及推广 企业地址 陕西省西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场C座1401 获投资情况 海沃能量盒子1000万投资意向 三、负责人及成员 姓名 学院 入学时间 张志杰 能源与动力工程学院 2021 陈博 能源与动力工程学院 2019 董梓竣 管理学院 2019 宋自远 电气学院 2019 陈昊煊 能源与动力工程学院 2019 黄嘉慧 人文社会科学学院 2019 罗寒非 化学学院 2019 陈楷林 能源与动力工程学院 2019 师鸣遥 生命科学与技术学院 2019 四、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 丁书江 化学学院 教授/院长 电化学储能 杨国锐 化学学院 副教授 锂电回收 延卫 能源与动力工程学院 教授 污染控制 五、项目简介 随着新能源汽车产销量逐年爆发时增长，大量退役动力锂电池涌入报废市场。一方面，镍钴锂元素作为电池极粉生产的关键性材料，而我国长期以来严重依赖进口，面临巨大的材料供给缺口；另一方面，退役电池因含有余能，在堆积、运输及拆解过程易发生起火爆炸（相当于1/8同质量TNT的爆炸威力），危害操作人员安全，同时造成不可逆的镍钴锂产物损失。 因此，预放电步骤是传统工艺中的必经之路，而在预放电过程中又存在严重的环境污染问题，致使传统拆解企业难以进驻工业园区，大大压缩了行业的发展空间。针对上述痛点，本团队研发的项目： （1）首创性实现了对退役动力锂电池的带电拆解，避免了传统拆解高浓盐水预放电工艺，降低拆解成本，单条产线可年减少20万吨高浓盐水的排放； （2）通过自研高效吸附剂与先进的废水处理工艺，实现生产线三废零排放，年减少超百万元的治污成本，获得准入工业园区的资格； （3）内置余热回收系统回收电池残余电能，年减少超1万吨标准煤燃烧，减少超4万吨的CO2排放。 经过学生团队技术攻关和基础实验研究，我司已获得了成套的动力锂电池破解分选技术，已申技术专利20余项。其中负责人已获5项核心授权专利，实审专利11项，对技术、产品形成全方位保护。经过多次技术升级，已成功调试安装了退役动力锂电池破解分选成套设备生产线，该生产线完全达到工业生产要求，锂电池年处理量提升到5000吨，处理能力里超同行10%，产品回收率超同行20%，产品价值率领跑同行30%，并可入驻工业园区。 此外，团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。公司已获得海沃能量盒子1000万投资意向，并与多家智能化设备供应商达成代工生产合作，研发的生产线已在云南云天化集团、陕西全通集团完成中试验收，即将投入大规模生产使用。