便携式脑立体定向仪是神经外科手术的辅助设备，集成了手术规划、导航和操作平台。该定向仪采用了一系列计算机技术和机器人技术，实现了无框架立体定向手术，完成对传统带框架手术的技术超越，在国内属于首创，技术上达到了世界先进水平。 特点如下：既能导航定位，又可作为操作平台，简化了手术过程；医生在三维空间内完成最佳手术路径的规划，提高手术质量；无框架技术避免了手术死角，扩大了手术适应症，也免除了病人安装常规框架的痛苦；机械臂操作简单方便，定位精度高，手术误差小于1mm；可移动式便携设计，与手术床对接简单，具有普遍的适应性。已获得5项国家专利和国家科技进步奖，实施5000余例手术，20家医院推广应用。

家长笔记是3-12岁孩子家长们记录孩子全方位成长过程的社区内容平台。家长可以在这里记录分享孩子成长方方面面的轨迹和瞬间，也可以和万千家长共同探讨孩子的养育理念、经济投入、教育产品选购、牛娃成长路径等所有家长关心的养育话题。

针对深部沿空巷道围岩变形严重、控制困难问题，在深入揭示实体煤帮变形能驱动失稳力学机理基础上，提出了“巷旁－煤帮－顶板”系统失稳的能量判据，特别是从理论和技术层面解答了实体煤帮卸压与加固的矛盾问题，发明了与三种典型围岩类型相适应的巷旁支护技术与支护设计方法，形成了深部沿空巷道围岩“卸让抗”协同控制关键技术。经20多个多个煤矿推广应用实践表明，该项技术成果具有针对性强、实用性强、安全可靠。中国煤炭工业协会组织专家委员会鉴定认为，该项成果鉴定达到国际领先水平。

针对深部煤巷顶板变形大、下沉严重，锚杆（索）易失效导致巷道坍塌冒顶问题，建立不同预应力下“锚杆＋围岩”复合加固模型，提出了深部受采动影响巷道锚杆（索）支护顶板“安全潜力”理论和安全性评价方法，发明了顶板离层遥测系统和基于离层速度比率预报顶板冒落的方法，实现了锚杆（索）支护顶板安全评价及预警，成果获国家科技进步二等奖。

本发明公开了一种深部煤层巷道帮部软弱煤岩支护方法，该方法主要针对深部煤层矩形或梯形巷道，巷道埋深一般为700.0～1100.0m，煤岩岩性粘结力为0.6～1.2MPa，内摩擦角为18°～28°。该方法主要根据深部煤层巷道两帮煤岩位移梯度分布量化确定深部煤层巷道帮部软弱煤岩合理的锚杆、锚索及金属支架支护参数，保持深部软弱煤岩变形稳定。

1.痛点问题 为了更好地开展脑科学研究，使用侵入式神经电极获取并传输脑部神经元信号是一个重要手段。但是目前脑科学研究中使用的神经电极多为硬性电极，尺寸较大、柔性较低，容易在模式动物脑内引起排异反应和持续损伤，致使电极使用时间短、信号精度低，所获取数据难以达到持续连贯和精准高效，成为限制脑科学研究向更深、更细方向发展的一大瓶颈。本项成果涉及柔性神经电极技术，有望解决脑科学研究中神经电极性能不高导致的研究瓶颈。 2.解决方案 本项成果使用特有电极材料体系，结合特殊微纳加工技术，可以研制出尺寸与神经元细胞相当、柔软程度与细胞接近的柔性神经电极。该柔性神经电极将具备较高生物相容性、信号灵敏度和较长使用寿命，能够长时间持续准确获取神经元信号。同时，配合自主研发的全自动植入载具，该电极能够简便地植入动物脑部，并集成到专用芯片、信号分析仪器等配套设备上，直接用于各类脑科学研究。

轴突导向因子受体Robo3在调控轴突导向过程中发挥着重要作用。Robo3有两个选择性剪接体，Robo3.1和Robo3.2；它们分别在连合神经元穿越脊髓底板前和后的轴突中特异表达，从而分别控制轴突穿越底板。姬生健在美国工作期间参与的研究表明，Robo3.2可以在穿越后的轴突中局部翻译并受无义介导的RNA衰减（NMD）通路的调控（Colak, Ji et al., Cell）。 姬生健课题组接着对Robo3.1在连合神经元的穿越前轴突内高表达而在穿越后突触内消失这一现象进行了深入的机制研究。课题组首次发现Robo3.1蛋白质的半衰期非常短，其蛋白水平的维持需要持续性的翻译。接着，课题组发现Robo3.1的mRNA被m6A修饰，并可以和m6A阅读器蛋白YTHDF1结合。小鼠的体外和体内实验研究表明，Robo3.1的翻译受YTHDF1调控，从而控制连合神经元的轴突导向。

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。