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点击查看原文

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点击查看原文

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多Decisiontools软件信息和报价。每个人都想知道诸如此类问题的答案。掌握了此类信息，您就可以在作出重大决策时大胆猜测并能有把握地规划策略。使用 DecisionTools Suite，您可以在 Excel 电子表格中解答诸如此类的更多问题。DecisionTools Suite 中文版是一套在 Microsoft Excel 量身定制集成程序，从而使用户可以在一个软件包中针对不确定因素完成风险优化及决策分析的操作。DecisionTools Suite 中文版包括使用蒙特卡罗模拟执行风险分析的 @RISK、执行决策分析的 PrecisionTree 和执行自动“假设”灵敏度分析的 TopRank。此外，Suite 还包括执行预测、数据分析和最优化的 StatTools、NeuralTools 和 Evolver。所有程序的设计和开发均旨在使其易于配合使用。第 6 版新增功能 — 项目管理改进及其他功能全新 DecisionTools Suite 第 6 版包含多项改进，包括功能强大的 @RISK 与 Microsoft Project 的新型集成，借助该集成，您可以对 Microsoft Project 进度表上执行风险分析和蒙特卡罗模拟，而所有这一切都来自 @RISK for Excel 平台！@RISK 还添加了时间序列模型模拟、易于理解的用于确定风险推动因素的龙卷风图、更佳的制图选项、改进后的分布拟合及新的分布函数。但 DecisionTools Suite 6 绝非只包含 @RISK。PrecisionTree 6 添加了功能强大的贝叶斯修正功能，以及可在决策树任意位置插入节点的功能。RISKOptimizer 和 Evolver 6 目前含有 OptQuest 解法引擎，可在众多类型的模型中更快速地提供解法。RISKOptimizer 之前便一直与 @RISK 共享函数，而目前出于无缝建模的目的再次提高了与 @RISK 的集成度。同时，StatTools 和 NeuralTools 也已向神经网络测试中添加了多项散点图和灵敏度分析改进。新增功能：Office 2013/Windows 8 兼容性 DecisionTools Suite 内含的所有产品均与 Excel 2013、Project 2013 和 Windows 8（32 和 64 位），以及 Office 和 Windows 的先前版本（如 Office 2003/Windows XP）兼容。支持简体中文DecisionTools Suite 6 已完全翻译为中文。所有菜单、对话框、帮助文件和示例文件都是以中文显示。DecisionTools Suite 还提供英文版、西班牙语版、德语版、法语版、葡萄牙语版和日语版。 此外，DecisionTools 6.1 版的所有产品均支持您随意切换语言，仅需一个安装程序即可，绝对是跨国公司的完美之选。新的中文版示例现在，所有 DecisionTools 产品都加入了经修正和更新的示例文件，还有各行各业的示例。所有示例都采用有条理的方式加以编排，方便导览。视频提供中文版，并以中文演示 DecisionTools 软件。这些示例是由印第安纳大学的 MBA 教授兼作者 Chris Albright 博士设计和撰写。它们提供循序渐进的指引，从设置到运行模型，详细列举了在多个行业中的应用情况。Excel 易于使用 DecisionTools Suite 与您的电子表格完全集成。浏览、定义和分析 — 全部在 Excel 中完成。所有 DecisionTools Suite 函数均是真正的 Excel 函数，并且与 Excel 基本函数的行为方式完全一样。窗口全部与电子表格中的单元格直接链接，因此在某一位置进行更改，其他位置会相应进行更改。图表通过调用窗口指向其单元格。方便的拖放操作、上下文相关的右键菜单和直观的工具栏使您可以快速学习和使用 DecisionTools。组合的威力更强DecisionTools套装的每个组成部分都可以单独的执行强大的分析。当您把这些产品组合起来，执行分析就能够得到比任何单个的程序可以提供的更完整的结果。对您电子表单中的模型的组合分析通过使用PrecisionTree创建一个决策树开始，然后通过TopRank执行擶hat-it?#20998;析来识别在模型中的关键变量。然后把它带入到@RISK中进行分析，这时主要分析您的PrecisionTree模型中固有的机会事件和不确定收益分险。使用BestFit和RISKview来量化在您的@RISK，PrecisionTree，和TopRank模型中的分险.使用@RISK来执行不确定因子分险分析，然后使用RISKOptimizer来帮助您指定您可以控制的变量。DecisionTools套装包括下列工具：@risk- 流行的分险分析Excel插件,帮助您识别隐藏的机会和避免缺陷。增加蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟功能到Excel电子表单中。通过@RISK分布函数和模拟来替换您工作表中的不确定值，并使用历史数据来选择合适的@RISK函数，得到那些可能的输出和那些输出发生的概率值，最后使用高质量的图像和图表来向其他人展示您的发现。PrecisionTree-适用Excel的决策分析插件，让您可以向其他人描绘什么是我们应该做的及为什么要这么做。在电子表单中创建决策树和影响图解，使用决策树来可视化模型制定事件的顺序。结果包括一份完整的统计报表，敏感度图表，和分析剖面图。TopRank 在 Microsoft Excel 电子表格自动“假设”灵敏度分析。您可以定义任何输出项或“结果”单元格，而且 TopRank 将自动找到并更改影响您的输出项的所有输入单元格。最终结果是确定影响您的结果的所有输入因素，并对这些因素进行排名。RISKOptimizer-解决各类顽固组合问题的Excel功能插件。使用遗传算法来找到可以达到预期结果的可控制因子的最佳可能组合，然后在特定的情况下运行蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟来查看不可控变量的效果。RISKOptimizer自动组合这些分析。在DecisionTools工业版套装中包含该模块.

生命质量评价研究创造了诸多国内首次，产出的研究成果很多为国内首创，主要包括如下： 1、在国内首次对SF-36中文版及中文版的城乡居民参考值进行了研制； 2、在国内首次对生命质量评价的备择答案的等距离特性进行研究并提供了符合等距离特性的备择答案用词库； 3、在国内首次对通用型生命质量评价工具应包含的内容及其权重值进行研究； 4、在国内首次研制成功针对中国大陆HIV感染者的生命质量评价量表，并首次将敌意心理趋势维度纳入到生命质量评价的量表中； 5、在国内首次对贵州少数民族的生命质量进行了评价，并对其可能的影响因素的作用大小和途径进行了首次的分析； 6、在国内首次对不同宗教信仰人群的生命质量进行比较分析，并首次对不同宗教信仰人群的健康概念认知、健康价值观和死亡观的差异进行了研究； 7、在国内首次就社会支持、精神信仰、集体和个人主义等文化因素对生命质量影响的大小和途径进行了探索研究； 8、在国内首次提出生命质量群体化评价和个体化评价的平衡这一评价思路，并对平衡点进行了探索，并在国内首次探讨了各亚文化群体生命质量组成领域的权重值； 9、在国内首次提出并验证了创伤后应激障碍是社会支持影响生命质量的中介因素这一假设。

麦可思教学质量管理平台将专业数据挖掘技术与先进信息化手段结合，为管理部门提高效能，充分发挥教评数据价值，为高校诊断教师教学问题，支撑教师教学考核，指导教师教学进步，让教评数据既能作为学校内部管理抓手，又能支撑外部评估考核。

本项目受成都市市政公用局委托，由西南交通大学运输学院、成都市市政公用局、成都市公交集团公司共同完成。本次规划在人口出行调查和公交客流调查资料处理分析的基础上，建立了动态信息数据库，并自行开发了公交规划系统软件，该软件基于动态信息数据库，吸取了国内外优秀规划软件的先进技术，具有功能完善、使用灵活、可视化 强等优点，为本次线网规划和今后成都市网线的优化搭建了信息平台。线网规划充分结合成都市城市窨发展格局变化、城镇体系的发展，运用交通规划理论，从系统角度出发，将公交线网与公交专用道、轨道交通及换乘枢纽紧密结合，提出了有利于公交快速发展的线网布局与组织模式；并较好的处理了城区线路与郊区线路的衔接与换乘，为都市区大公交格局的构造奠定了良好基础。

本系统通过建立近红外光谱和污泥含水率的关 系模型，可以快速分析污泥的含水率，实现污泥处 置方案的快速评价，分析污泥有机物的近红外吸收 光谱特征，同时采用传统方法分析污泥有机质含量， 建立污泥有机质的快速分析。

建立了我国首个针对食源性致病菌建立的可视化预测建模与定量风险评估预警平台，实现了食源性致病菌污染信息的荟萃分析、实验观测数据的建模评价、种群大小的模拟预测，及目标食品-致病菌组合的模块化定量风险评估。所建平台作为通用型工具，减轻了微生物风险评估相关科研人员、生产者、监管者等的学习负担和时间成本，提高了预测微生物模型的实用性，推动了我国微生物风险评估的发展和普及。

当代国际竞争的加剧，让国家安全意识日益深入人心。但如何利用创新科技防范，水/空气/食品中存在的，包括人为制造的未知毒素所带来的安全风险，中美澳三国科学家和企业倾力合作10年推出，全新的生物智能安全风险评估技术： WAFSA（Water/Air/Food Safety Assessment Technology） 水/空气/食品安全/风险评估科技 WAFSA服务对象，主要是各类学校及机关企事业单位，提供常年水/空气/食品的安全风险评估，为保障广大师生及各级领导/公务员/职员正常的工作秩序提供科学依据。   WAFSA已获得《中关村NMT产业联盟》相关技术及服务认证！   1）什么是WAFSA？ WAFSA以活体生物环境有害毒素检测为理论基础，以NMT为技术基础，以斑马鱼、日本鲭鱼、酵母等为活体生物传感器，结合大数据分析和数据可视化技术，将水/空气/食品中可能存在的已知及未知毒素进行安全风险评估。 2）如何得知我们的水/空气/食品有安全风险？ 通过WAFSA监测，您将得到WSI（水安全风险指数），ASI（空气安全风险指数）以及FSI（食品安全风险指数）及相关说明。   3）知道有风险后，我们该如何应对？ 请首先远离/隔离毒素源，然后联系国家相关监测机构进行进一步分析和检测。   4）什么是‘未知毒素’？ 对人类有害，但又超出目前人类传统检测能力的生物及非生物因子。 目前已知水中的有害物质（毒素）有300多种，而且仍以每年十几种到几十种的速度迅速递增。 ‘未知毒素’主要来源于‘叠加毒素’和‘人工毒素’。 ‘叠加毒素’由不同的已知或未知毒素的随机叠加效应而成；而‘人工毒素’则是人类通过物理化学方法或生物工程技术所制造出的，自然界本不存在的，并且对人类有害的物质。   5）什么是‘生物监测’？ 利用活体生物通过漫长的进化而具备的，超出人类对环境的感知能力，对环境有害物质进行定性定量检测的方法。   6）‘生物监测’相比‘传统监测’的优势？ 主要是两点：一是速度快，二是可以覆盖对人类健康具备危害的‘未知毒素’。

大规模风电、光伏等可再生能源的接入是新能源电力系统的重要特征，其发电、负荷、设备故障以及天气等因素的多重不确定性交互渗透，对信息控制系统产生严重依赖，使系统安全面临严峻的挑战。 　　为全面提升新能源电力系统防御风险的能力，华北电力大学刘文霞和张建华教授团队在 2007 至 2016 年间 ，承担了国家科技部和国家自然科学基金委等 5 个纵向课题，同时与贵州、海南和吉林省等多家电力公司合作，从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手本项目从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手，开展风险评估理论及其应用关键技术研究。取得的创新性成果如下： 　　（1）创新提出了表征新能源不确定性影响的电压波动风险量化评价方法，突破了复杂大电网风险评价效率和风电场模型精度低的技术难题，研发了计及多重风险的大规模风电并网规划方案辅助决策系统（见图1、图2a）； 　　（2）提出了大规模风电并网下电力系统小信号稳定性与运行风险评估新方法，建立了融合运行风险的优化调度框架，率先研发了电网短期和超短期风险评估系统（见图2b），填补了国内外该应用领域空白； 　　（3）提出了电力系统大停电风险的辨识与预警方法，解决了大规模风电接入情况下电网自组织临界态的辨识难题，首次建立了区域电网大停电风险的应急管理体系； 　　（4）系统地提出了设备、厂站及广域系统三个层面的电力信息安全评估方法，突破了信息-物理域耦合带来的安全性量化难题，为新能源电力系统的安全经济运行提供了信息安全技术支撑。 　　基于此项目，研究团队共申请发明专利 11 项，已授权 7 项；软件著作权 3 项；发表论文 76 篇，其中 SCI 论文 10篇、 EI 期刊论文 46 篇，总被引用量 29237 次；专著 1 册。同时，此项目成功应用于北京、华北电网的安全和应急体系建设，有利支撑了奥运保电；研发的应用系统应用于贵州、海南和吉林等省，创造了巨大的经济效益。