“喂！何老师，郧阳的疫情不断发展。您能否帮忙研发软件为政府科学决策提供支持？”1月28日，农历大年初四，中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院青年教师何亚文的手机突然叫了起来。对这个求助电话何亚文并不陌生，打来电话的是湖北省十堰市郧阳区扶贫办负责人，目前是疫情防控指挥部成员。2017年初以来，何亚文一直通过扶贫办为当地精准扶贫工作提供大数据支持。从这一刻起，远在山东青岛的何亚文科研团队投入了一场远程监控郧阳新冠肺炎疫情的战斗，以大数据为当地战“疫”提供强有力的智力支撑。疫情就是命令，两天研发出“郧阳疫情”APP郧阳，位于湖北省十堰市，辖区64万人，占地3863平方公里，下辖16个镇、5个乡、1个林场和1个经济开发区的地区。2月初以来，这里也成为全国抗击新型冠状病毒肺炎疫情的主要战场之一。“疫情就是命令，防控就是责任。”何亚文清楚地记得两天前习近平总书记在中共中央政治局常务委员会会议上的讲话。彼时，新型冠状病毒肺炎疫情已从武汉蔓延开来，湖北省各市州均成为重灾区。放下电话，何亚文火速召集团队，讨论研发方案，开始了网络协动、远程办公。几位研发核心成员过年回农村老家，没有电脑，只能满村跑去借。研究人员的这种拼劲让邻居们很是赞叹，得知他们是在研究抗击新冠肺炎的“高科技产品”时，更是由衷敬佩，热心提供了“包吃包住”的一条龙服务。团队核心成员胡嘉良，家里孩子刚刚6个多月，只有妻子两个人带孩子。胡嘉良每天都坚守到凌晨，直至郧阳的数据发过来，处理完才能休息，一天24小时几乎是连轴转。仅用两天的时间，何亚文团队便完成疫情数据收集、数据分析、建立了疫情数据库，完成了“郧阳疫情”APP的开发和“郧阳疫情专题地图”的制作。地图与APP实时联动实现精准管理，14日以来无新增早在2017年，何亚文和他的团队就开始了大数据扶贫的探索，并先后研制了面向建档立卡贫困户管理的“扶贫通”平台、面向驻村工作队员的“四双帮扶”APP平台以及面向政府领导决策指挥的“精准扶贫大数据监管平台”，为郧阳的精准扶贫工作提供了成熟的技术支持与服务。“这一次抗击疫情，我们这些平台和数据再次彰显了其力量。” 何亚文介绍，基于前期精准扶贫工作对全区人口的普查数据和全区高精度地图数据，“郧阳疫情”APP和“郧阳疫情专题地图”得以快速研发和制作，并实现了实时联动，对全区疫情数据动态变化进行监控、展示与分析。“我们从网上看到的疫情地图一般是省、市、区（县）一级，而‘郧阳实时疫情专题地图’则到了乡镇、村、户一级。”谈及地图和APP的创新点，何亚文认为这次研发的软件其首要显著特征就是建立在大数据基础上的到村、到户精准显示，二是APP和地图实时联动，从多尺度时空动态地图上看，确诊病例、新增病例等信息以及其多日的动态变化过程。2月1日的统计，郧阳自武汉返乡人员就多达7000多人，其中发热人员近100人，形式非常严峻。郧阳当地各级政府正是借助何亚文研发的APP和地图进行疫情研判、指挥调度，做到科学防治、精准施策，很好地实现了以社区（村）为单元的返乡人数、武汉返乡人数、发热人数、确诊病例的核查与管理，有效控制了疫情的输入、传播和蔓延，实现了疫情登记全覆盖、疫情监测全过程、疫情管理数字化、疫情研判科学化。自2月14日以来，全区已多日无新增确诊病例。“战疫+扶贫”，本底大数据要为脱贫攻坚再发力三年前，何亚文和他的团队联合中国科学院地理科学与资源研究所专家团队，赴郧阳进行精准扶贫工作的综合诊断服务。其间，团队围绕“三率一度”等指标开展入户调研，走遍了郧阳的所有乡镇的重点贫困村、重点贫困户，与郧阳各级政府及百姓建立了深厚的情谊。“通过对各类数据的综合分析，我们不仅可以确立疫中、疫后的处置方案，还可以明确疫情对各项扶贫工作，甚至对每一个贫困家庭的影响。”在何亚文看来，这次突发的疫情监控软件开发，既是战“疫”，更是为后期扶贫发力进行大练兵。在几年的精准扶贫工作中，何亚文团队建立了一整套效果显著的面向村一级的管理机制，特别是收集了庞大的本底数据。何亚文记得习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议的讲话：要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。同时也要健全公共卫生服务体系，加强农村、社区等基层防控能力建设。据了解，疫情APP还被应用在山东省临沂市扶贫和疫情防控工作中，基于临沂市前期的扶贫工作，疫情APP的部分功能主要实现了全市涉农企业的复产复工情况的监控与调度。该工作得到了扶贫办及农业农村局主要领导的肯定和认可。“未来，我们将研判疫情对精准扶贫工作的影响，便于当地采取进一步的帮扶措施，保障脱贫攻坚工作的顺利完成。”何亚文对未来的科技扶贫有了更新的期待，“我相信，有了这些机制和数据的支撑，大数据管理将不止在疫情防控方面，在乡村振兴、乡村治理等方面也必能取得很好的效果。”

本项目首先基于社区网格化管理和社区团购的社区性这一核心共性，明确社区网格化治理模式落实于社区团购的具体结合点，增强社区网格化管理迁移至社区团购中的可行性。 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 胡筱玥 哲学院哲学专业 2020.9-2024.9 彭思思 哲学院哲学专业 2019.9-2023.9 白涵宇 哲学院哲学专业 2020.9-2024.9 何子蔓 哲学院哲学专业 2020.9-2024.9 石向林 哲学院哲学专业 2020.9-2024.9 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李薇 哲学院 副教授 社会福利与社会工作 四、项目简介 本项目首先基于社区网格化管理和社区团购的社区性这一核心共性，明确社区网格化治理模式落实于社区团购的具体结合点，增强社区网格化管理迁移至社区团购中的可行性；其次本项目通过实地调研与线上调查相结合的方式深入探究社区网格化与社区团购实际结合情况，了解包括团长、消费者在内的社区团购主体对社区网格化和社区团购的看法，经过两个阶段的调研以定量定性相结合的方式为探寻两者融合发展的优化路径提供丰富的数据支持；在大量文献资料和调研数据支持下，为通过社区网格化治理模式优化社区团购提供富有前瞻性、切实可行的建议。

2 应用说明传统意义的智能家居一般是指包含了家电控制、安防等功能系统，我们提出的智能家居系统不仅包括传统的对讲、家电控制、安防等功能，还包括智能水电气表、健康监护系统以及传感器网络等。同时，本系统提供了开放的信息平台，可供社区、第三方应用集成和获取数据。具体的应用说明分述如下： 智能家居系统智能家居系统的部署和架构可以如右图所示，该图中阐述了包括可视对讲功能的家庭只能交互终端（智能家居信息平台部署位置）、电器设备控制逻辑、安防系统、社区服务接入、网络传输方式等主要元素。  图 1 智能家居的管控、安防、智能水电气暖表系统 基于上图的系统结构， 下图的家庭健康监护系统即可根据用户需要集成部署，可以集成在家庭智能交互终端显示，同时支持数据通过社区主站上传到社区、医院等远程服务器，供医疗服务人员查看、管理。目前该系统主要包括心电、血压、血氧、血糖、体成分、体重等项生理指标监测设备，用户可以根据自己需求自己选配。 图 2 智能家居健康监护子系统功能社区系统与智能家居系统相关的是功能社区系统，该系统以社区为单位，可以与家庭连接，也可以单独运行，主要面向具体的功能主题，本系统主要面向健康功能社区的主题，通过社区健康管理一体机、运动监护物联网，对功能社区的健康管理主题进行实体建设，辅以相应的服务手段，达到健康社区的功能要求。  图 3 社区健康监护一体机（左）和社区居民运动监护物联网系统（右）3 应用说明智能家居系统适用于新楼盘建设、旧小区改造，可以量身定制，灵活选用。功能社区系统适用于面向健康、医疗的社区，需要有医疗机构服务支持或者专业第三方医疗服务支持。4 效益分析家庭智能系统可以显著提高新地产项目的含金量，系统成本可根据功能要求选择控制，出产生具体的楼盘买卖效益，还会带来潜在的以智能家居服务为主的产业链。 功能社区系统对提高社区居民生活质量、健康水平具有积极作用，具有较高的社会效益，同时会促进相关的产业链诞生。

本实用新型提供一种社区灌溉系统，包括收集装置、初级蓄水池、地下蓄水池、灌溉系统;本实用 新型通过设置地下储水箱，收集雨水及社区生活污水，并经过简单过滤净化处理，达到灌溉要求后，通 过微润灌的方式进行社区绿化带的灌溉，中间通过曝气发电装置充分利用水的势能为整套灌溉系统提供 能量，从而实现系统的无额外能耗。本实用新型的目的是提供一种不消耗额外能量而充分利用社区生活 污水及雨水的智能灌溉装置，达成城市水

成果简介 我国目前的主要养老模式是居家养老、社区养老和机构养老，通过对这三大模式的研究分析，旨在建立提高老年人享受服务便利性与品质的社区综合化养老服务模式。该模式有助于实现养老服务的“脱设施化”、满足让大多老人能“原居养老”的时代需求，同时通过完善基于社区的日托、复健、上门护理等方式来减轻财政负担，提高社会养老投入的经济效益。

成果简介： 可持续的社区、城市建设已成为当代世界的研究热点，如何创建环境友好型的居住环境，已成为城市发展、城市规划中很重要的议题。在我国，城市迅速扩大，城市化以前所未有的速度推进，二氧化碳排放、能源安全、废物处理、交通压力，以及城市环境变化对于生态环境的影响等等问题已经形成城市建设过程中不可忽视的压力。

成果简介： 社区商贸服务业是指以一定地域居住区为载体，以区域内社区内居民为主要服务对象，以便民利民为宗旨，以不断提升居民生活质量和提高社区归属感为目标，通过各种商业业态，商业业种和商业功能的聚集，提供日常物质生活、精神生活需要的商品和服务的属地型商业服务业。 本研究中，在规划上，按照社区建设

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。