目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

物质学院凌盛杰课题组在国际期刊《ACS Materials Letters》发表了题为“Flame-Retardant and Sustainable Silk Ionotronic Skin for Fire Alarm Systems”的科研成果。该成果由上科大物质学院凌盛杰团队独立完成，2019级硕士研究生刘强为第一作者，2016级本科生杨硕为第二作者。

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

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。

本成果首先参照 GenBank 收录的 23 株 SAFV P72 蛋白全基因序 列设计一对特异性引物，根据设计的引物探针最佳反应体系和反应条件，并对 建立的 PCR 反应方法进行敏感性、特异性、重复性试验；其次，参考非洲猪瘟 病毒 Con09/Bzz020 株 p54 基因的核苷酸序列，进行 p54 蛋白的体外表达，并进 一步建立一种间接 ELISA 检测方法，所建立的两种检测方法具有很好的应用性， 能够用于非洲猪瘟疫病的检测。同时建立了非洲猪瘟的风险分析和预警技术。 该技术能对非洲猪瘟进行临床鉴别诊断和预警分析，特异性好，灵敏度高，应 用前景广阔。 

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。