南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<

西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究，于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》（Nature）在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。该论文构建了“人口流动-风险源模型”，模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布，便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时，研究人员基于匿名移动电话位移数据，对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析，这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示，湖北省的封城举措是非常正确的，它能及时控制传染源的传播，有效降低了各地疫情的风险。此外，研究人员发现，根据2020年2月19日武汉外流人口的分布，能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外，通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是，他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情，该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警，并探测出社区传播严重的地区，在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据，以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到，任何国家的决策者都可以使用这种方法，利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估，并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一，美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称：“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”该项研究发布后，国际上有BBC等30多个新闻媒体报道，国内媒体也有许多报道，其中，央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外，该项研究也表明，中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的：论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构，第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外，通过论文可以看出，我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的，与第三方的手机流动性数据完全契合，以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。

新型冠状病毒致病力强，潜伏期长，传染性高。随着确诊人数的激增，密切接触者作为最易感染的人群之一，其数量也在急剧攀升。如何精确识别患者、及其密切接触人员，是当前防控疫情的重要突破口。南方科技大学未来网络研究院牵头联合鹏城实验室、哈尔滨工业大学（深圳）、国防科技大学等单位于2月1日紧急启动“新型冠状病毒传播示踪与预警系统（TWS）”项目。南科大未来网络研究院院长、中国工程院院士刘韵洁带领团队集合物联网、AI、大数据、病毒传播模型等前沿交叉技术，在多所高校和机构大力支持下，研发该项目。南科大未来网络研究院副院长汪漪、研究助理教授李伟超等多名骨干成员，全身心投入项目建设。该系统可以通过感知环境信息，自动记录接触对象，建立人与人、人与物接触的时序记录库，准确定位病毒感染者密切接触人群，示踪病毒传播路径，阻断病毒二次传播，有效防控疫情。 感知环境信息，自动记录接触对象手机安装app后，TWS通过感知环境信息，实时、自动记录14天内个人与他人、宠物、设施（电梯、公交车、出租车、地铁等）的20米范围内的近距离接触情况。个人可通过TWS查看个人行动轨迹和历史接触记录，查询是否接触高危对象，自我评估健康状况。 及时准确定位紧密接触对象，提高隔离效率在病毒感染者A确诊后，TWS会及时标记所有14天内与A有接触的高危对象B1-Bn，并通知B1-Bn。如果B是个人或动物，则应采取隔离措施；如果B是电梯、公交车等设施，则应采取消毒措施。 与此同时，TWS会根据病毒的生物学传播模型，通知所有与B接触的C1-Cn对象、以及与C接触的其他对象，提示做好防疫工作。  实时预警，阻断病毒二次传播当在50米范围内遇到一个人、动物或设施时，TWS会自动实时查询高危对象列表。如果对方是高危对象，则会发出警报，提示个人远离危险源。 示踪病毒传播路径，实现精确防疫TWS结合感染确诊信息、轨迹信息、接触记录等信息，利用AI、图计算、病毒传播模型等技术，示踪病毒传播路径，准确定位病毒传播的关键点，实现精确打击，提高防疫效率。 全民参与，共同防疫TWS终端可以安装在现有的移动设备上，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、手环、智能手表、宠物智能项链等。TWS专用硬件的成本低于100元人民币，可以大规模部署在电梯、出租车等设施中。 制定高效防疫措施，降低疫情防控的社会成本TWS精确判断人员状态，高效识别病毒感染者、密切接触者、高风险人员，可为政府、企业、社区等提供准确的信息，协助政府制定防疫措施，使得无接触史的健康者正常生活、企业可以正常复工，降低防疫的整体社会成本。  TWS重要性对比图TWS安卓系统公测版“全民防疫App”已开放下载。当前，“全民防疫App”在下载注册后，无需任何操作，可自动感知环境信息；记录当前环境下的接触数据，包括使用者所在位置、接触对象健康状况、接触时间、接触对象的距离范围等；使用者可以查询14天内历史接触记录，和所有接触对象的健康状况，自我评估感染风险。功能仍在更新中，新版本发布后，app会提醒用户自行更新。若想了解更多信息，可关注项目网站了解TWS项目最新动态。

2020年2月6日，吉林大学附属第一医院眼科陆成伟团队在国际顶级医学期刊Lancet 在线发表题为“2019-nCoV transmission through the ocular surface must not be ignored”的研究，认为2019-nCoV通过眼睛的传播被忽略了。 传染性飞沫和体液很容易污染人结膜上皮。呼吸道病毒能够在感染的患者中引起眼部并发症，进而导致呼吸道感染。严重的急性呼吸综合征冠状病毒（SARS-CoV）主要通过直接或间接传播（眼睛，嘴或鼻子的粘膜间接接触）。粘膜裸露和不受保护的眼睛会增加SARS-CoV传播的风险，这表明未保护的眼睛，暴露于2019-nCoV可能会引起急性呼吸道感染。呼吸道可能不是2019-nCoV的唯一传播途径，所有检查可疑病例的眼科医生都应戴防护眼镜。

基于年龄的接触矩阵，A：武汉新冠肺炎暴发前的接触矩阵；B：疫情暴发期间的接触矩阵；C：A与B的差值；D-F：上海的接触矩阵 复旦大学公共卫生学院余宏杰课题组研究揭示增加社会距离对新型冠状病毒传播的影响。日前，相关研究成果以《人群接触模式的变化塑造了

南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），

“造物空间”创立于2012年，位于千年瓷都景德镇，是一家集陶艺设备研发、生产、销售、技术服务和陶艺教育培训、陶艺教材出版、传统文化体验为一体的综合性陶瓷文化公司，专业研究与解决有关陶艺教育的诸多问题。 本司一直着力于陶艺教育，联合全国陶艺教育工作联席会、江西省教育学会陶艺教育专业委员会、江西省陶艺研学教育中心等机构专业研发最适合的陶艺教学课程。“造物空间”是国内“家电型”陶艺设备开创者，秉承“简单 创造 美”的发展理念，以“造物”为内核，倡导至简至美的陶艺生活理念。 “造物空间”坚持科技创新，不断加大研发投入力度，专注于陶艺窑炉、拉坯机、釉料等研发、设计、生产与应用，自主研发多种适应市场的高标准陶艺设备，掌握了陶艺窑炉制造核心技术、专有技术，至今已拥有三十余项专利并通过ISO9001质量体系认证，提高陶艺行业的“中国制造”水平，也使“造物空间”在陶艺设备研发领域处于国内领先水平，并为中小学、大专院校、社会陶艺机构提供全面的陶艺装备整体解决方案。 近年来，除了线上销售网络铺建外，“造物空间”以研发创新实力取胜，品牌影响力与知名度不断提升，渠道资源优势显著，跨区域精细化管理效能也在不断提高。公司与大型物流机构形成战略合作，建立完善的终端销售服务体系，通过对品牌文化与品质、客户渠道与体验的精准把握，提高“造物空间”在终端的表现力，为广大消费者提供专业贴心的高品质服务。

上海交通大学公共卫生学院蔡泳团队和上海交通大学医学院附属瑞金医院张欣欣团队合作完成了一项最新研究结果，分阶段估计了武汉市的新型冠状病毒感染的流行趋势，并提出在各项防控措施的有序开展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。该研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 该研究采用了在学界较为认可的传染病动力学SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），这是一种常用于对病毒流行趋势进行分析的模型，其参数包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康复者（R）、传播率、感染率、治愈率、基本再生数（R0）和有效再生数（Rt）等。 研究表明面对疫情的发生，中国采取的措施，特别是1月23日做出的武汉“封城”等断然决定，是非常有效的，这一决定和后续的一系列措施从根本上改变了疫情演变的格局。通过四个阶段的多阶段模型拟合，研究最终计算得到武汉地区感染人数可能在2月下旬出现流行高峰和拐点（两种不同暴露者E与感染者I的比例估计），高峰感染人数估计为55869-84520人。估计感染人数指的是模型中在某一时刻现存的感染人数，这些估值中包括了有明显症状的患者和潜在的无症状或症状很轻的感染者。 

2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。