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》。

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。

当“肺炎”、“武汉”的搜索热度居高不下、当病毒从湖北逐渐扩散至全国、当不断攀升的疫情数字、成为我们每天密切关注的焦点。数据可直观反映疫情发展现状，对“科学防疫”极具研究价值，参照已有的疫情样本数据，我们迫切需要用大数据可视化的思维，去分析、思考、总结，直至战胜这场疫情。随着新型冠状病毒所引发的肺炎迅速蔓延，政府、各大企业乃至我们每一个人都加入了这场惊心动魄的阻击战。春节前后，北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们，也在一直密切关注着疫情状况，希望通过专业的技能储备、以及可视化领域的科研经验，在获得公开数据的条件下，将疫情数据以多种形式呈现和传达给社会大众。根据全国各省市的每日新增确诊病例数量，北京大学可视化与可视分析实验室制作了疫情变化晴雨表，用方块代表了每个地区每日的新增确诊人数，方块的大小用于表示具体的数量，方块的颜色表示和前一天比较，是否有更多的新增确诊病例。在晴雨表中，可直接看到各地区疫情发展趋势、同一天各地区疫情变化对比，帮助用户快速识别上升或下降的地区。

2020年3月5日，复旦大学在medRxiv预印本上发表了题为COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顾性分析的研究成果。该文章以2020年1月21日到2020年2月28日以来世卫组织公布中国境外的确诊病例数为基础，建立了一个回归数字模型，通过这个模型，该研究估计在病毒开始传播到中国之外时，大约有34个未被发现的国外传播的初始病例。他们推测34个病例可能属于轻症患者，因此没有前往医院救治。而且中国外COVID-19从一开始就稳定的遵循近似指数型增长模型，每19天患者数量增长10倍，显示出并没有强有力的干预措施。作者呼吁全球借鉴中国与新加坡的经验采取有力的公共卫生措施。

智能疫情防控机器人由上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。

浙江财经大学何华珍等编著的《俗字在域外的传播研究》2018年5月由中国社会科学出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”二等奖（基础理论研究类）。 该书是教育部人文社科规划基金项目“俗字在域外的传播研究”（批准号：12YJA740020）最终成果。著作以日本、朝-韩、越南等域外文献为语料，拓展俗字在汉字文化圈的域外传播研究，展示俗字在周边国家的传承和变异，再现汉字文化对海外国家的辐射和影响，同时从域外俗字反观汉字变异，形成汉字文化圈的整体俗字视域。主要内容包括：国际俗字与国别俗字研究；日本、朝-韩俗字研究的综合考察，越南汉字资源整理研究的现状分析；日本、朝-韩、越南等汉字文献的俗字专书研究；日本现行俗字溯源，朝-韩、越南的文献俗字汇编 ；域外汉籍与近代汉字研究。

南昌影视传播职业学院是经江西省人民政府批准、国家教育部备案的全日制民办普通高等学校。国标码：14544。学院是江西省第一所以“影视传媒类专业”为特色的高职院校，学院前身是于1991年创办的江西丽人美容艺术学院，是江西省率先通过ISO9001：2000国际质量体系认证的特色民办高校。 学院位于环境优美的赣江之畔。学院总占地面积339.5亩，规划建设面积12万平方米。校内有南昌市最具人文活力的影视动漫传媒创意基地、创意公共技术服务平台和创意交易平台、有南昌市最大单体的影视动漫传媒创意人才培养中心和创意创业孵化中心。学院下设数字传媒学院、影视动画学院、艺术设计学院、表演艺术学院、创业学院、艺术中专、培训学院等七个教学单位。校园内有数字传媒、影视动画、影视表演、艺术设计、电子商务等五大实训基地和25个实验实训室;校外有中华卫视、江西电视台、江西教育电视台、南昌电视台、腾讯科技、深圳数虎数码、厦门大拇哥等数百个校外实训基地。 学院师资力量雄厚,拥有一支以名师为学科带头人、双师型教师为主的师资队伍，现有教职工150余人，90%以上教师获国家高级职业等级技能证书，专任教师中具有副高以上职称的26人，其中双师型专任教师30余人，所有设置的专业均以名师作为学科带头人。 学院致力于应用技术型、创新型人才的培养，通过多层次、多形式的国际合作与交流，每年都安排部分师生出国参加进修或实训，开拓师生的国际视野。建校24年来，累计培养影视动画、游戏动画、软件服务外包、人物形象设计、摄影等专业人才10万余人，就业率达到98%以上，毕业学生供不应求。学院在全国都具有一定的影响力。学院自1991年开办至今，学院师生共获国际性赛事奖项20余人次、全国性赛事奖项100余人次、省市级赛事奖项300多人次。 学院十分注重内涵建设和人才培养质量的提升，在江西首创“校园里有产业园，产业园建在校园内”。实现了产业园、企业、学校三者有机融合、课、岗、能一体的人才培养模式。依托企业的设备和技术优势施教，与企业相铺相成，互相促进。在专业设置上紧跟市场，深入实践教学、产学结合、订单式培养。学院始终坚持以服务为宗旨，以就业为导向，产学研相结合，走校企合作、工学结合的办学道路，依托产业，立足区域，面向全国，为地方经济和社会发展服务的办学理念。以人才培养为中心，以教学改革为核心，以学科专业建设为龙头，走以质量提升为核心的内涵式发展道路，着力于建设省内专业的影视传播院校。

学校卫星产业技术研究院与合作方联合推出的全国首款“疫情卫星地图”——新冠肺炎疫情卫星地图速查系统已于近日上线。新冠肺炎确诊病例陆续公布，他们是哪里人？去过哪些地方？离我们有多远？……通过“疫情卫星地图”，人们可以更加直观地了解确诊病例的具体位置。记者打开该系统发现，在卫星地图上，确诊病例的标注点像是一颗颗“图钉”，用户定位后，通过卫星遥感影像带来的“太空视角”，可以让确诊病例分布位置尽收眼底，并显示出附近的确诊病例分布与自己的距离。据了解，该系统由电子科技大学卫星产业技术研究院陆川博士和阎镜予博士组织技术力量自主研发，从研发到上线，用时不到10天。今年2月初，随着各地卫健委公布了越来越多的确诊病的例详细数据，使得开发“疫情卫星地图”有了良好的基础和可能。电子科技大学卫星产业技术研究院决定发挥自身的技术优势，为公众提供免费的疫情防控公益服务。科研团队利用AI卫星的数据智能处理和分发技术，处理遥感图片数据，并结合精确的语义识别和地理编码工具，把官方发布的疫情文字转化成了一目了然的“疫情卫星地图”。

RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。