在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。 研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。  研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。 SSRN 截图   密切跟踪隔离措施的敏感性分析

一、 项目简介铝合金因重量轻、资源丰富、综合性能好，所以在机械、交通运输、航天与军事工业等高新技术领域中的应用逐年增加。生产高质量的铝合金，控制铸锭组织是十分必要的，而控制其组织和性能的关键之一是获得细小均匀的等轴晶。晶粒细化是近期国际上对传统材料升级和创造新型合金的三大工艺手段之一。因此，可以运用细化晶粒的方法来提高合金的性能，从而满足不断发展的技术对高性能材料的需要。晶粒细化方法可分为内生形核质点法和外来形核质点法，内生形核法主要包括电磁作用、超声波振动、快速凝固等方法，而外来形核质点法是通过向吕溶液中加入中间合金细化剂，产生异质形核核心，提高晶体的形核率，从而细化晶粒。在实际生产中，内生形核的几种方法都有一定的局限性，如需要特殊的设备和工艺，成本较高等，因此，目前向铝合金熔液中添加细化剂仍是细化晶粒最简单有效的方法。目前，应用较为广泛的铝合金细化剂包括Al-Ti-B、Al-Ti-C等中间合金细化剂。Al-Ti-B的细化机理是Al-Ti-B加入到铝合金熔液中，会与铝熔体中的铝反应生成Al3Ti、TiB2、AlB2等粒子，它们分散到整个合金熔液中并形核，从而起到晶粒细化作用。随着铝合金晶粒细化剂的多元化发展，人们通过向合金中加入稀土元素来提高细化效果和细化的长效性。稀土元素是表面活性物质，易在铝或铝熔液的晶界和相面上吸附偏聚，稀土的加入不仅能够改善Al3Ti形核相的形态和分布，还能细化熔液中微粒尺寸，同时稀土还具有除氢、净化铝液的作用。钪是一种稀土元素，Sc元素是优化铝合金组织和性能的最有效的元素，Sc对Al有很强的弥散强化、晶粒细化作用，并可有效抑制Al的再结晶。Sc和Al相互作用的主要特征是共晶共格，Sc和Al生成的Al3Sc相与Al基体母相共格，对位错及亚晶有极大的钉扎作用，阻止和抑制晶粒长大，促进晶粒细化，微量的钪元素就能够对铝合金起到很好的晶粒细化效果。近年来，快速凝固技术在工业中得到了广泛的应用，经过快速凝固处理后，金属在液态中的溶解度得到扩大，材料各部位的组织更加紧密，凝固结晶会更加细小，晶粒的分布更加均匀，这些结构上的改变使材料拥有了更高的综合性能，对工业生产具有重要的意义。本项目中的新型细化剂是在已有应用成熟的细化剂的基础上，向其中添加微量稀土钪元素，并结合快速凝固技术制备而成。将该新型细化剂加入到A356.2铝合金后，合金微观组织由原来粗大的树枝状晶粒变为细小的等轴晶，与已有的细化剂相比，其细化效果更加明显，对合金力学性能有更大的提高。二、 项目技术成熟程度已完成实验工作。实验中，对比了A356.2铝合金分别加入传统铸态Al-Ti-B、快速凝固Al-Ti-B、铸态Al-Ti-B-Sc和快速凝固Al-Ti-B-Sc，结果发现，快速凝固Al-Ti-B-Sc中间合金对A356.2铝合金具有最好的细化效果，微量稀土元素Sc的加入和快速凝固技术的使用使细化剂具有了更好的细化效果，经过该细化剂细化后铝合金的力学性能会得到更大的提高。三、 技术指标本项目中，未细化前，A356.2 铝合金的平均晶粒尺寸为120μm左右；加入传统Al-Ti-B细化剂后，A356.2铝合金的平均晶粒尺寸会细化至80μm左右；而加入该新型细化剂后铝合金的细化剂会细化至30μm左右，可见，该新型细化剂对A356.2铝合金细化效果非常明显。经过该细化剂细化后，A356.2铝合金的性能也有一系列的提高，硬度值由细化前的80HV增加到接近100HV。细化并热处理后，抗拉强度由原来的300MPa增加到接近370MPa，延伸率由原来的4.5%可增加到5%以上。该项目中的相关内容已申报发明专利，申请号为20130644087.1，专利正在受理过程中。四、 市场前景铝合金资源丰富，且具有良好的综合性能，所以应用非常广泛，向熔融铝合金中加入中间合金来细化铝合金的晶粒可以进一步提高合金的性能。随着铝合金应用的进一步广泛，对铝合金性能的要求也越来越高，该项目所涉及的内容在细化铝合金内部组织，获得性能更优异铝合金具有非常突出的效果。该项目中的新型细化剂，在低压铸造铝合金车轮的生产过程中将会有很好的市场前景，其对铝合金车轮性能的提高能够满足更高的使用要求，随着技术的不断成熟，该新型细化剂很可能取代现在已有的应用成熟的铝合金细化剂。五、 规模与投资需求六、 生产设备TECNO 90工业熔炼炉、快速凝固设备等生产设备及万能拉伸试验机、金属分析仪、金相显微镜等检测观察设备。七、 效益分析由于该项技术属本领域的新技术，较已有的技术相比有突出的优势，按每年生产1000吨计算，可获利约2000万。八、 合作方式面谈。九、 项目具体联系人及联系方式项目负责人：赵维民，电话：13370316780，  邮箱：wmzhao@hebut.edu.cn 。十、 附件：成果图片 A356.2铝合金细化前后的金相组织

用于铝及铝合金的含钒细化剂,根据是否含碳或/和氮,有三种类型:1.铝1～99%,钒0.7～82.5%,碳0.1～17.0%;2.铝1～99%,钒0.7～81%,氮0.1～21.5%;3.铝1～98%,钒0.7～83%,氮0.1～20%,碳0.1～18%。上述含钒细化剂的制备方法有五种,第一种和第三种制备方法的工艺步骤:(1)配料,(2)混合与成型,(3)烧结。第二种制备方法的工艺步骤:(1)配料,(2)铝或铝合金熔化,(3)浇铸凝固。第四种和第五制备方法的工艺步骤:(1)配料,(2)混合与成型,(3)自蔓延合成。

内容介绍： 采用软化学工艺合成了不同成分，不同配比的精细电子陶瓷、光电陶 瓷粉体，其粒度可控，成份可调，尺寸分布窄，粉体分散性好，可广泛 用于生产压电陶瓷、多层陶瓷电容器、新型光电透明陶瓷的原始粉料， 以及陶瓷换能器、滤波器、谐振器、电容器、变压器、存储器、声表面 波滤波器等方面，也可用于单晶生长原料和多元氧化物功能薄膜靶材， 及供高校、科研单位研究使用。

本发明公开了一种面向车辆精细识别的车辆部件定位方法，通过训练模型以及部件检测两部分得到 精确的车辆部件定位结果。模型训练即为对已标注的车辆以及车辆部件的训练数据集提取 HOG 特征， 并使用 SVM 分类器训练得到模型参数，最终得到可用于检测车辆部件的模型。部件检测为对测试图像 提取特征金字塔，利用已得到的模型对特征金字塔进行卷积运算，得到卷积响应值，并结合形变约束， 得到的车辆部件的粗略定位，再结合刚体特性，加入位置约束及对称性约束，实现车辆

脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图

面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。

本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。

金铅锌等金属矿体往往厚度变化大、不稳定而在勘探阶段难于精确控制，同时随着资源危机矿山的增多，深部找矿越来越受到重视。因此，许多矿山急需开展坑道之间和坑道之下深部矿体定位预测工作以扩大资源储量。该项成果是在凤县三台山金矿、凤县银母寺铅矿矿等矿体定位预测研究的基础上形成的技术成果，曾获陕西省科学技术进步二等奖。目前该项成果已经在陕西省部分金属矿山得到推广应用，并取得了良好的应用效果。

项目以高瓦斯突出矿井为研究对象，将瓦斯作为地质体的组成部分，运用地质学及其相关学科的理论与方法，从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手，配合大量测试，重点研究采前煤层瓦斯含量大小，工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题，以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平，获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用，在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。