2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

厄尔尼诺现象，是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象，平均每2-5年发生一次，对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化，以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度，对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日，由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上，首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” （即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测），将对厄尔尼诺现象的发生，特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域（Nino 3.4）近海平面空气或海表温度的复杂度（包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性）。利用这一方法，作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系，即一年内（1月1日-12月31日）Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大，那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现，作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小（由该区域 System Sample Entropy 量化）来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份，以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个，特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生，并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件，其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测，而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法，将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动，控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响，将意义重大！ 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 （PIK）樊京芳博士作为通讯作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究，特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。

成果描述：本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法，包括：将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程；根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程；根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强；根据噪声地图绘制单元及声源强，绘制待测区域对应的噪声地图，以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测，其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强，使得计算结果准确合理，且适用于各种车辆和高架轨道结构，并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图，通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明提供了一种轨道区域交通噪声预测方法，包括：将测试系统划分为多个测试子系统并建立其对应的子振动方程；根据多个子振动方程之间的协调关系建立总振动方程；根据振动方程及测试参数计算待测区域的声源强；根据噪声地图绘制单元及声源强，绘制待测区域对应的噪声地图，以便根据噪声地图对城市轨道区域交通噪声进行预测，其是基于耦合系统(车辆系统、轨道系统、桥梁-桩基系统和环境土体系统)的振动响应计算声源强，使得计算结果准确合理，且适用于各种车辆和高架轨道结构，并且本方法中将待测区域的交通噪声绘制成噪声地图，通过该方式使我国城市轨道交通的噪声管理与控制、噪声环境影响评价、公众参与以及方案决策变得直观且方便。

成果简介：针对在电子产品研制、使用和维护过程中面临的电磁干扰问题， 本成果提供了一套高性价比的电磁兼容预测试系统，并配套有电磁兼容诊断 系统，形成测试、诊断和抑制的一体化解决方案，能够帮助研制人员摆脱传 统的研制、试制、电磁兼容测试、发现问题后再进行整改的反复过程，在设计和研制阶段就能够开展有效的电磁兼容性设计。 项目来源：自行开发 技术领域：电子信息 应用范围：电子产品抗干扰设计、电磁兼容试验 现状特点：

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Eviews软件信息和报价。EViews 9.5新功能：MIDAS估计：一种新的估计方法支持解一个更高频率的页面。Step, Almon, Beta 和指数阿尔蒙加权方案也是允许的FIML与协方差估计的限制。允许系统估计方程用FIML残协方差矩阵的限制。模型打印视图。一个模型的一个新的视图,允许您显示断裂形式的方程(和数值显示选项)而没有真正破坏原本的链接模型场景描述。添加到模型场景的描述,然后导出那些解决方案系列的描述。模型场景视图。一个简单的模型的场景列表(和他们的设置)。方程发现。视图的模型方程有一个新发现按钮,可以让你找到一个方程,通过内生变量名或外生变量的名字。模型保护。你可以通过密码的形式来加密保护你的模型这样别的用户只能使用模型而不能改变模型的结构。保存/检索程序变量。新功能允许您保存和加载程序变量进入磁盘上的text-ini文件。以下是EViews 9 的更新功能介绍更新用户界面EViews 9一直以无与伦比的易用性知名，但是依然有改进的余地。我们提高了ante在Eviews 9中的界面的改进，以下是其中几个亮点：命令捕获EViews 9为大多数对象视图，过程以及大量的其他互动操作提供了命令捕获。当你使用用户界面来执行一个操作时,EViews将为显示和导出节省相应的文本命令。一旦打开,你可以根据需要来移动和改变窗口的大小。在捕获窗口中右击会出现一个菜单清除窗口,从而可以将内容保存到磁盘上的文件夹,或打开一个新的包含窗口内容的未命名程序。此外，你可以选择echo命令来捕获任何命令窗口。可停靠的命令和捕获窗口EViews 9的命令和捕获窗口是可停靠,可漂浮以及可隐藏的。停靠和隐藏的窗口允许你将经常使用的窗口保持在随时可以调动的距离。可漂浮的窗口允许你将它们移出你的工作区域。甚至有可能你还能调用到EViews界面外的浮动窗口。数据库和工作文件预览EViews 9提供了一个新对象预览模式,允许您快速浏览通过工作文件和数据库中的对象。选中并右键单击一个或多个数据库或工作文件窗口中的对象或按F9来打开预览窗口。使用箭头来浏览选中的对象或整个对象容器的内容,查看元数据(名称、类型、描述、频率、最新更新、来源、单位,等等)和特定类型对象的信息。一旦你已经检查对象,你可以使用预览窗口从数据库到工作文件页面来输出一个或多个对象。处理新数据的功能加强数据的导入和连接通过EViews 9, 系列对象现在可以链接到另一个工作文件的一个物体和其他有效的外部数据源,并且可以导入到EViews(如Excel文件、TXT文件、ODBC数据库,等)。此外, 使用EViews 9所有系列对象导入或获取现在将存储和记忆无链接状态的数据源。这就允许断开系列对象的连接或者再连接。管理链接和方程式对话框已被重新设计来帮助使用者理解和管理中目前工作文件中已有的链接。对话框现在可以通过它们的来源来显示所有外部链接的对象和公式。强大的New Fred数据库界面EViews 9提供了一个由圣路易斯联邦储备银行提供的用于更新接口的数据服务。新接口包括一个定制的浏览器浏览可用的弗雷德数据并添加支持检索的历史版本。新的浏览器界面提供了大量有用的工具来处理弗雷德数据库所有系列搜索——支持按关键字搜索。排序-感觉序列的命令来改变添加过滤器-缩小显示列表As of-限定特定年份的数据分类跳转-直接导航到文件夹内包含选定的类别树系列。发布跳转-直接导航到包含所选系列的统计发布。根据标签过滤-给现有的特定系列添加一个标签列表显示发布日期-显示所选系列的发布更新时间列表Copy As Of –允许你一次性检测多个历史版本。

产品详细介绍快速温度变化试验箱|温度快速变化试验机|温度实验标准产品编号：KSWB产品型号：KSWB详细说明测试电线电缆绝缘体或橡胶试片，以比较试片老化一、 用途 适用于国防工业,航空工业、自动化零组件、汽车部件、电子电器仪表零组件、电工产品、塑胶、化工业、食品业、制药工业及相关产品等设备在周围大气温度急剧变化条件下的适应性试验（冲击）。 适应于仪器、仪表、电工、电子产品整机及零部件等作温度快速变化或渐变条件下的适应性试验及应力筛选试验以便对试品在拟定条件下的性能、行为作出分析及评价（快速变化）。 二、 执行标准 GB2423.1-89 试验 A 低温试验方法 GB2423.2-89 试验 B 高温试验方法 IEC68-2-1 试验 A IEC68-2-1 试验 B GJB1032-90 环境应力筛选方法三、满足标准 GB10589-89 低温试验箱技术条件 GB11158-89 高温试验箱技术条件 GB10592-89 高低温试验箱技术条件 GB2423.1 低温试验、试验A GB2423.2 高温试验、试验B GB2423.22 温度变化试验、试验N IEC68-2-1 试验A IEC68-2-2 试验B IEC68-2-14 试验N三、 特性 全新完美的圆弧造型设计, 外观质感高水准,美观大方,并采用平面无反作用把手，操作容易。 进口型多功能, 扩展性强之專用温度控制器,操作简单,学习容易, 控制稳定可靠.可供低温及超低温双重试验。 可靠优良的均匀送风循环系统 长轴马达顶部垂直安装，防止因长期连续运转而导致的马达主轴偏心。 进口离心风机结合水平及垂直角度可调双层百叶强制送风循环设计，可避免箱内的气流死角,保证箱内每个角落温湿度均匀度更加一致。 宽敞明亮之大型电热观察视窗：由三层超大型真空镀膜（加热膜）视窗及高亮度荧光灯组合而成，可清楚观察箱内试验样品，并有效防止因内外温差而引起的水雾形成, 让使用者可随时观测试验箱内的状况。 全方位的安全保护. 确保机器本身,被测产品及使用者安全。 独立于主控制器之电子式超温保护装置,可设定受测对象之温度上限保护。 先进的安全、保护装置－漏电断路器、干烧保护器、缺相保护器、制冷机组超压、过载、油压等保护装置 先进可靠的冷冻系统 原装进口欧美全密闭压缩机. 具有世界最知名品牌的冷冻器件及高效率冷热交换系统. 采用全毛细管,自动负载容量调整系统技术，较以往膨胀伐系统更稳定可靠.温湿度控制更精确，升降温速度快速、平稳、均匀, 为使用者节约宝贵时间。 采用进口型对臭氧系数为零的绿色环保（HFC）美国联兴制冷剂R507/R23.  采用优质零部件及优化设计方案，使机器运行噪音较低,燥音值≤65Db.  纹路处理不锈钢表面，可使机器长时间保持崭新的外观四. 可扩充性玻璃内门(附操作孔) 温度自动记录器RS-232C; RS-422 ; RS-485 通讯接口装置操作记录软件LN2/LCO2快速降温系统五、技术参数技术规格  225（R-S）  306（R-S）  408（R-S）  800（R-S）  1000（R-S）  温度范围  -70 ~150℃(KS), -40~150℃(KL), -20~150℃(KR).  快温变范围  -70机型:-50 ~+85℃(KS), -40机型-20~+85℃(KL), -20机型: 0~+85℃(KR). 升降温速率  3℃/分, 5℃/分, 8℃/分, 10℃/分, 15℃/分钟线性平均或非线性平均  控制稳定度  ±0.5℃  分布均匀度  ±1.5℃  温度偏差  ≤±2℃  正常升温时间  -70℃~150℃小于60分; -40℃~150℃小于50分; -20℃~150℃小于35分. 正常降温时间  +20~-70℃小于70分; +20~-40℃小于55分; +20~-20℃小于35分. 内尺寸 (CM) H 75 85 85 100 100 W 50 60 60 100 100 D 60 60 80 80 100 外尺寸 (CM) H 193 203 203 228 228 W 150 160 160 210 210 D 155 155 175 195 195 内箱材质  SUS 304# 8K镜面不锈钢板  外箱材质: SUS 304#纹路处理之不锈钢  保温层材质  PU发泡+玻璃棉  底座材质  国标角铁+槽钢  冷凍系統  風冷或水冷式歐美原裝進口半封閉或全封閉壓縮機組,散熱片式自动负载容量调整蒸發器  加热系统  加热器:不锈纲鳍片散热管型加热管加热空气循环方式  安全保护装置  无熔丝过载探保护,压缩机过热, 过流, 超压, 加热干烧, 箱内超温警报系统. 标准配置  观视窗(45×30cm), 测试孔(￠50×1只), 试料架(2组) 超温保护器, 视窗灯  电源  AC3￠5W380V50HZ 详细规格以相应规格书为准 

2020年1月25日，中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计，2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍，预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面，应该限制或禁止区域性迁移，以防止超级传播者的出现和移动，同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。