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。

南京工业大学计算机科学与技术学院史本云教授团队联合香港浸会大学计算机科学系与中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）共建的智能化疾病监控联合实验室，及时搜集疫情相关信息，追踪相关数据，运用多源异构数据驱动的传染病学模型和分析方法，针对武汉（新冠肺炎发源地）、北京、天津（京津冀地区）、深圳（粤港澳大湾区）、杭州和苏州（长三角经济区）6座典型城市，开展了新冠肺炎疫情的回顾性分析和趋势预判，精准评估了不同复工场景下的疫情风险和经济损失。该研究针对新冠肺炎疫情发展期、控制期和恢复期的不同阶段，以及不同城市的传播特点（本地传播为主/输入病例为主），综合考虑了各个城市内不同年龄段的人口分布和不同人群（如学生、上班族和老人）的接触强度、接触时长等，设计了居家场所、学校场所、工作场所和公共场所4种主要接触场景。通过结合城市间的人口流动数据，构建了数据驱动的传染病动力学模型，对不同城市不同干预手段下的疫情走势进行了评估。在此基础上，研究人员结合不同城市的GDP增长预期和产业结构，基于对未来数日各城市疫情走势的研判，对下一阶段有序推动恢复正常生产提出了若干建议并进行了相应的经济损失评估。据悉，该研究成果和建议已经通过国务院参事提交国家相关部门。

2019年底湖北省武汉市的新型冠状病毒肺炎（简称“新冠肺炎”）疫情暴发以来，各高校科研院所除了源源不断派出医疗队以及进行医学类科研项目外,也纷纷在各自学术领域攻坚拔寨，以期尽快将研究成果转化为战“疫”力量。我校大数据与智能决策研究中心郭崇慧教授研究团队凭借自身优势，利用大数据手段，第一时间对新型冠状病毒肺炎疫情情况进行了分析研究，希望助力辽宁地区打赢此次疫情防控阻击战。郭崇慧教授研究团队首先基于辽宁省2020年1月22日至2月20日期间公开报导的121例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）官方报导的实际数据，通过对每日新增及累计确诊患者数目、患者性别年龄分布、患者武汉旅行史和接触史分析、患者家族聚集性网络分析、病毒潜伏期和患者由暴露到患病的转移情况进行了疫情统计分析，以期为辽宁省积极应对疫情提供依据和参考。截至2020年2月20日24时，根据辽宁省卫生健康委员会公布的数据显示，辽宁省累计报告新型冠状病毒肺炎确诊病例121例，治愈出院61例，死亡1例。121例确诊病例中，沈阳市28例、大连市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹东市7例、锦州市12例、营口市1例、阜新市8例、辽阳市3例、铁岭市7例、朝阳市6例、盘锦市11例、葫芦岛市12例。辽宁省新型冠状病毒肺炎疫情分布如下图1所示。1 确诊病例时间序列分析自1月22日至2月20日24时期间，辽宁省每日增加及累计确诊患者数量如下图2-图4所示。由图可知，辽宁省每日新增确诊患者数量在1月31日达到峰值，随后整体呈现下降趋势，由于每日新增患者数量较31日下降，累计确诊患者数量走势图逐渐趋于平缓，从图3可以看出目前全省新增确诊患者数量呈现减少趋势，截至2月20日已连续四天无新增确诊患者。该现象表明自新型冠状病毒爆发以来，辽宁省采取的阻断交通、隔离、加强提高居民意识等积极防控手段取得了良好的成效。2确诊病例性别及年龄分布根据辽宁省各地区卫健委公布的患者信息，统计得到患者性别和年龄数据。其中，性别数据中沈阳市2例病例无相关信息；年龄数据中沈阳市2例、朝阳市1例、盘锦市5例无相关信息，剔除缺失数据得到下图5-图7统计结果。在辽宁省确诊病例中，男性整体占比54%，女性占比46%，男性比例偏高。从各地区来看，沈阳、大连、锦州、葫芦岛患者数目居于省前四名，在这四个地区中，沈阳、大连、葫芦岛男性比例大于女性，锦州男女比例相同，男性患者较多可能由于其活动范围广所致。同时，沈阳、大连、锦州、葫芦岛等大城市人员流动性较大，有较大的感染风险，是确诊患者数量相对较多的一个原因。患者年龄基本呈正态分布。其中，21岁-60岁区间患者数目占比78.2%，该部分患者活动能力较强，有强烈的社交需求，外出务工、求学或旅游等活动均增加了感染风险。患者人数在31岁-40岁区间最多，是感染的重点人群，此年龄范围居民建议着重加强防护。 3 确诊病例武汉旅行史及接触史分析根据患者是否有武汉（湖北）旅行史和确诊病例（或武汉人员）接触史，将患者分为四类：有武汉旅行史（无接触史）、无武汉旅行史（无接触史）、有确诊患者接触史（有旅行史）和无武汉旅行史有接触史，统计得到相关数据。对于已公布但未详细说明是否有武汉（湖北）旅行史的患者将其认定为无武汉旅行史人员，剔除沈阳市未披露信息的病例28，统计得到14地区确诊病例分类。 目前，121名确诊患者中120名披露了相关信息，确诊患者出行方式涉及私家车、火车、出租车、飞机、摆渡车。其中55名存在武汉旅行史，65名存在接触史。下面分别分析有武汉旅行史和有接触史的确诊患者与当前各地区确诊人数的关系，建立线性回归方程，计算相关系数从而分析相关性，用于指导实践。 图9（a）拟合直线方程为y = 1.7386x + 1.6169，x为各地区确诊人员中有武汉旅行史人数，y为各地区当前确诊人数，相关系数为0.8587，二者呈现相关性，说明有武汉旅行史是影响患者患病的一个因素。图中数据显示大连市当前确诊人数与有武汉市旅行史人数比值最大，说明大连市对排查有无武汉返乡或接触人员采取了较大的力度并使患者及时得到医治。图9（b）拟合直线方程为y = 1.6737x + 0.8007，x为各地区确诊人员中有接触史的人数，y为各地区当前确诊人数，皮尔逊相关系数为0.9099，二者呈现较高相关性。结果表明有接触史的人更容易患病，官方报告的病例中确诊患者多倾向于其他已确诊患者的朋友、亲属等与其有密切接触的人，与统计结果相一致。因此，分析结果表明：人群聚集、与他人接触会增加患病的风险，居家隔离可以降低风险。4 确诊人员场所聚集性及家族聚集性网络分析截至2月20日，辽宁省已成立沈阳、大连、锦州三个省集中救治中心，分别依托于沈阳市第六人民医院、大连市第六人民医院和锦州市传染病院，其中，沈阳救治中心覆盖沈阳、鞍山、抚顺、本溪、阜新、辽阳、铁岭、盘锦等8市；大连救治中心覆盖大连、丹东、营口等3市；锦州救治中心覆盖锦州、朝阳、葫芦岛等3市。分析已确诊患者之间的亲属或朋友关系、患者在医院的就诊情况以及患者在医院间的转院情况得到如下图10所示的网络图。图10中节点分别表示患者（红色）和医院（蓝色）。医院间的连接关系表示患者的转院情况，患者与医院间的指向关系表示患者的就诊情况，患者之间的连接关系表示亲属或朋友关系。图中节点大小与医院接诊人数或与确诊患者有亲属（朋友）关系的人数成正比。医院治疗患者人数（度）=医院接诊人数+转至此医院的患者人数，患者的度=与该患者有关的确诊人数（亲属或朋友）+就诊医院数目。医院间可能存在多个患者转院，两医院间边的粗细与转院的患者数目成正比，根据转移的患者数量将权重设定为相应的数值，其余权重默认为1。在患者转院关系中，依据国家提出的“四集中”工作原则，患者在本地确诊后多转院至省集中救治中心治疗。依据官方公布的数据可以明确知道患者在地区内部的转院情况以及各地区转移至省集中救治中心的患者数目，但是无法建立具体病例及其就诊医院与省集中救治中心的转院关系。因此，图10建立的聚集性网络时对各地区医院向省集中救治中心转移患者的情况不做分析。图10聚集性网络分析结果表明：在本地的确诊患者救治中，鞍山市“台安县恩良医院”和“鞍山市传染病医院”间患者转院次数最多，对应图中边最粗；由图中确诊患者间连接关系可以看出此次传染病存在明显的聚集特点，多地区确诊患者之间多存在亲属或朋友关系，其中，鞍山市和盘锦市的确诊患者具有亲属关系，出现跨地区感染的情况，具体为鞍山市病例2、病例3为夫妻关系，盘锦市病例9、病例10为夫妻关系且为鞍山市病例2、3的儿子儿媳，盘锦市病例10为病例9、10的儿子。除上述在辽宁省内跨地区感染的情况外，其余均为地区内部感染，说明政府在患者确诊后其密切接触人员及时隔离和交通管控等方面取得了很好的效果。从图10中分别抽取出沈阳市、大连市的数据，得到图11沈阳市、大连市确诊患者聚集性网络分析图。其中，大连市确诊病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息显示收治于“某定点医院”。根据“四集中”工作原则，省集中救治大连中心覆盖范围的患者转院至大连市第六医院集中救治，因此，数据分析时将大连市收治于“某定点医院”的患者确定为大连市第六人民医院就诊患者。沈阳市和大连市是辽宁省规模较大的地区，确诊患者人数居于全省第一、二名。图11分析结果显示，沈阳市沈阳第六人民医院首次收治患者数目最多，其次为中国医科大学附属第一医院，患者就诊后共发生三次转院；确诊患者中具有亲属（或朋友）关系的病例为：确诊病例6、7、8，确诊病例18、19、20，确诊病例4、5、9，确诊病例16、17，确诊病例24、15。大连市第六人民医院收治患者数目最多，其次为大连医科大学附属第一医院，确诊患者中具有亲属（或朋友）关系的病例为：确诊病例3、5、8，确诊病例6、9、10、12，确诊病例7、11，确诊病例17、18、19。沈阳市和大连市新冠肺炎的传播均表现出家族聚集性的特点，印证了其有人传人的特性，这提示我们疫情期间减少聚集，一旦家庭成员或所接触人员发生病情，自身应及时隔离，提高防范意识。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去转院至省集中救治中心的患者，我们分析各地区医院接诊患者人数，得到图12所示结果。图12分析结果表明沈阳市第六人民医院、盘锦市传染病医院和大连市第六人民医院收治患者人数最多，其次为中国医科大学附属第一医院、葫芦岛市中心医院和大连医科大学附属第一医院，沈阳市和大连市收治患者数量整体较多。在资源调配上，除了将资源分配至省集中救治中心外，还需关注各地区患者确诊及其初步治疗的医院，做到资源有效配置。 5 确诊病例潜伏期分布病毒潜伏期是指从病原体侵入人体到最初出现临床症状的一段时期。根据国家公布的信息显示，新型冠状病毒的潜伏期为14天。随着新型冠状病毒有潜伏期感染、无症状感染等情况，我们难以准确得到新型冠状病毒的潜伏期。本文假定将患者到达武汉（或返程）时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间均定义为“病原体侵入人体的时间”，取三者最早者，应用该时间多存在误差；将患者发病时间确定为出现临床症状的时间，二者之间的时间间隔定为病毒潜伏期。同时去除潜伏期大于14天及无相关信息披露的患者，得到86例患者数据，分析结果如表1和图13、图14所示。 辽宁省有数据可查的86例确诊患者中，病毒潜伏期均值为7.767天，潜伏期大于等于8天的患者人数为48人，占比55.8%。患者出临床反映的时间是确定的，但是感染病毒的时间是不确定的，用患者到达武汉（或返程）时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间定义为感染时间会使统计的潜伏期大于实际潜伏期，使得分析结果偏大。 图14为患者1月9日至2月20日期间转入转出人数分布，转入对应患者出现临床症状，转出对应于暴露，即患者到达武汉、与有武汉旅行史人员接触或与确诊患者首次接触的时间。图14数据表明在1月25日前有临床症状患者占比低于暴露患者，之后这些潜伏期人员逐渐出现临床症状，疾病爆发，确诊人员数目逐渐增加。若及时采取有效的手段控制疫情传播，则1月27日之后几乎不再有人员处于潜伏期，这时前期潜伏期患者逐渐发病，这批确诊患者若同时采取有效的医疗手段得到治疗，则疫情传播会逐渐被控制。 图15为截至2月20日确诊患者由暴露到患病人数转移网络分析图，图中节点为日期，节点大小与当日暴露和有临床症状的患者之和成正比，节点间指向关系为患者由暴露转移到患病的时间间隔，图15结果显示1月19日至1月24日期间人数最多，暴露和患病人数之和随时间呈现先增加后减少的趋势。辽宁省新型冠状病毒肺炎自2月17日以来，已连续四天无新增确诊患者，疫情形势出现积极变化，防控工作取得积极成效。自疫情爆发以来，全省社会经济活动停滞，连续四天无新增确诊患者的态势为尽快恢复辽宁省社会经济秩序提供了支持。只想着为抗“疫”阻击战贡献力量，郭崇慧教授说，这是关于辽宁省疫情的最新数据描述性分析结果，希冀会对相关部门决策起支持作用！我们后续预测性分析和指导性分析还会持续研究！

近日，由天津大学应用海洋学团队自主研发的冷源监测预警浮标系统在国家海洋博物馆试验海域成功海试。该研发工作是在中国核电工程有限公司“核电厂冷源致灾物报警预警软件验证及应用示范平台搭建研究”项目支持下开展的，项目负责人是苏荣欣教授，技术负责人是张学峰教授和胡浩丰教授。

系统开展了单增李斯特菌、肠炎沙门氏菌、蜡样芽胞杆菌、气单胞菌等食源性致病菌的定量风险评估，完善了肉类中致病菌的定量暴露评估研究体系，开展了冷却猪肉中气单胞菌暴露评估的不确定性和变异性比较，明确了阴性样品中致病菌分布对微生物定量风险评估的影响，完善了致病菌不同剂量效应模型的构建及优化，完善了食源性致病菌之一的单增李斯特菌的竞争建模、定量风险评估及风险管理等。基于以上开发整合设计了具有自主知识产权的食品安全风险预警软件，开发设计了具有自主知识产权的“食品安全风险预警软件”，进一步以微软 Excel 的加

团队以深地工程地质灾害预警与防控为切入点，将微震监测、智能云与新型支护技术相融合，打造了一套从底层算法到顶层智能物联网算法完整的解决方案，最终实现了 “精准监测”到“云端预警”再到“智能防控”。  一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李想 环工院/土木水利 2020.09-2023.06 曾俊 环工院/建筑与土木工程 2019.09-2022.06 马佳骥 环工院/地质工程 2019.09-2022.06 吉翔 环工院/土木水利 2020.09-2023.06 卢向前 环工院/地质资源与地质工程 2020.09-2023.06 喻妮 环工院/土木工程 2020.09-2023.06 代坤坤 环工院/土木工程 2021.09-2025.06 文倩 商学院/应用经济学 2019.09-2022.06 彭丰 环工院/土木工程 2020.09-2024.06 李超飞 环工院/地质工程 2020.09-2024.06 宋涛 环工院/地质工程 2017.09-2023.06 张航 环工院/土木工程 2016.09-2022.12 邓叶林 环工院/土木工程 2019.09-2022.06 马俊杰 环工院/地质工程 2019.09-2022.06 朱玥 商学院/应用经济学 2021.09-2023.06 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 马春驰 环工院/ 无/副教授 隧道与地下工程 李天斌 环工院/ 院长/教授 隧道与地下工程 朱星 环工院 无/副教授 边坡工程 崔圣华 环工院 无/讲师 地质工程 杨晓轩 环工院 无/助教 无 赵伟华 环工院 系主任/副教授 边坡工程 四、项目简介 团队以深地工程地质灾害预警与防控为切入点，将微震监测、智能云与新型支护技术相融合，打造了一套从底层算法到顶层智能物联网算法完整的解决方案，最终实现了 “精准监测”到“云端预警”再到“智能防控”。 根据国家西部大开发、扶贫开发、川藏铁路、国防重大专项深地工程项目等重大战略相继开设，未来将有超过5.2万亿元的市场容量。①自主研发一套以传感器—采集站—便携检测仪—云平台为一体的高精度的微震监测系统。②基于智能云构架+MOC多输出技术+BIM，研发了深地灾害智能预警与防控云平台。 ③自主研发了深地灾害新型支护装置。已完成智能预警与防控云平台的研发设计，以及四个核心设备+三种新型支护装置的小规模生产，具有专业背景的数据分析团队已通过云平台远程处理监测数据。本项目正对硬件产品进行投入生产，计划于2023年完成软硬件的升级，2024年上线深地工程地质灾害大数据云平台，2025年实现掌上云技术。学生团队已发表30篇高水平论文，申请发明专利18项，新型实用专利12项，软件著作权5项，获10余项国家、省部级创新创业类竞赛奖励。依托学校平台已完成或参与国家、省部级项目10余项，合同总价值超千万元，并获得央视报道，引起了国内外社会的高度关注。

项目针对现有水质监测预警系统存在系统开环运行、预警功能单一、环境适应性差、检出污染物有限等问题，通过基础研究、技术开发、系统集成和示范应用，取得以下创新成果：1）提出基于事件驱动和风险评估的水质安全预警控制技术体系，突破水质安全评价、水质组合预测、水质事件检测、动态风险预警等系列关键技术，自主研发完成具备高集成度、可扩展性的城市饮用水水质安全预警系统平台；2）提出包括 126 项水质指标的饮用水水质安全指标体系和基于水厂工艺处理能力的原水水质安全评价关键技术，实现综合考虑水质状况、水厂工艺和调度能力等因素的本地差异化水质安全评价系统；3）提出基于不确定性原理的突发水质事件动态风险预警方法，研发完成支持多任务运行的突发水质污染事故模拟仿真服务系统；4）研制完成多种新型水质在线监测预警仪器及装备，包括发光菌法在线水质综合毒性监测仪、免试剂多参数在线水质分析系统、移动水质采样监测系统等。由吴澄院士等专家组成的成果鉴定委员会认为本项目成果具有普适性和可扩展性，整体上达到国际先进水平，在预警系统集成、全流程水质评价、动态风险预警方面达到国际领先水平。

成果提供了智能动力装备全寿命周期监测与性能优化服务支持的系统解决方案，实现了动力装备全寿命周期的有效监测与性能优化维护服务支持。 动力装备全寿命周期监测诊断方面：实现了支持物联网的智能信息采集与管理、全生命周期动态自适应监测、早期非线性故障特征提取。优化重构出综合体现装备运行工况及表现的新参数，提高异常状态辨识的适应性与可靠性，基于运行过程信息反映装备劣化趋势与故障发展规律，来提高故障早期辨识能力。动力装备全生命周期性能优化服务方面：提供了转子全息动平衡快速响应与服务支持、以全息谱为核心的失衡故障确诊、动力装备转子和轴系平衡配重方案优化。 基于物联网和网络化监测诊断将产品监测诊断与运行服务支持有机集成一体，在应用中实现动力装备常见故障诊断准确率达80％以上。

本发明公开了一种继电保护定值的在线预警方法，包括：比较 电网的实时运行方式和基本运行方式，结合电网分区划定定值在线预 警范围；然后，对 N-1 和 N-k 预想运行方式进行故障计算的同时划定 其影响域，从而减小故障计算范围；根据影响域对每个保护形成影响 其定值性能预想运行方式集合，对集合内方式对应的故障预备量进行 排序，按照排序后的预备量进行预想方式校核计算。本发明可以快速 地实现对全网继电保护定值在 N-1 和 N-k 事故预想运行方式下的在线 预警，准确地辨识存在安全隐患的运行方式和定值并进行告

项目背景：局部放电监测是保障电力设备安全运行的基 础性设备，也是提升电网智能化与信息化的关键装备。目前 局部放电设备大多依赖进口，价格高昂；国产设备在可靠性、 准确性、稳定性等方面远不能满足技术需要。因工业现场局 部放电的特高频、强噪声、高衰减等特点，目前的国产设备 设备还不能从根本上保证电力设备的安全运行，局部放电监 测关键技术仍属于“卡脖子”技术，为实现技术突破、形成 自主品牌、为企业降本增效亟需关键技术突破与科研攻关。 所需技术需求简要描述：1.最小放电量监测不大于 3PC， 检测通道不小于 10 通道，单传感器覆盖检测范围不小于 10 米。2.检测带宽不小于 3000MHz,现场噪声识别率 99%以上。 3.局部放电监测准确度 100%。  对技术提供方的要求:1.具有先进的测控技术及仪器方 案，承担过运行状态监测与安全诊断国家级项目及省级以上 重点研发计划项目。2.所在团队长期从事运行状态监控与安 全诊断方面研究。3.具有工学博士学位或高级工程师职称， 合作方需为国内或区域重点大学，技术方案成熟可靠稳定有 创新思维，不涉及知识产权侵犯。