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.

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

荧光技术是近 20 年来兴起的新型分析方法，灵敏度高、适用范围广。污水和水体的荧光光谱是多物质产生的复合光谱，它们与水样唯一对应，被称为“水质荧光指纹”，简称“水纹”。该法在污染性质快速判断方面具有独特优势。荧光指纹是水样内蕴特征的反映，还携带了有机物总量信息，可作为新型的水质表征方法。课题组从 2003年开始从事水纹研究，在清华大学基础研究基金、教育部科技重点项目、清华大学自主研究项目、国家重大水专项等项目资助下，掌握了数百种水纹，创新性开发出基于水纹比对的新型预警和污染识别原理，并研发出污染预警溯源仪。获得 2 项发明专利，第 16 届中国国际工业博览会高校展区二等奖。

1 成果简介我国水污染事故频发， 以有机污染为主。现有技术不能迅速确定污染类型，因此事故发生后无法迅速采取恰当的应对， 是产生重大经济和环境损失以及负面国际影响的主要原因。为维护水环境安全，保障人民生活和生产， 需要一种能迅速确定污染类型的、环境友好的水体有机污染预警技术。 水质指纹与水样唯一对应， 简称水纹。课题组从 2003 年开始从事水纹研究，在清华大学基础研究基金、教育部科技重点项目、教育部清华大学自主研究项目、国家十一五重大水专项等项目资助下， 掌握了上百种水纹，创新性开发出基于水纹比对的新型污染识别原理，并研发出有机污染溯源仪，填补了迅速确定污染类型的仪器的空白。该仪器由水纹采集仪、水纹比对软件和丰富的水纹数据库组成，可以识别数十种有机污染类型。仪器的特点如下：自动取样，自动测量，自动比对；数据库设计人性化，可以自动添加新指纹；数据自动保存；水纹采集仪性能稳定，使用、维护简便，当仪器光源老化时，自动提示更换等。上述优点表明该仪器既适合在线实时监测，也可以作为监测车和实验室的专用仪器。查新表明，国内外目前尚未发现有相似原理的仪器。 性能参数：灵敏度高，信噪比达到 250；完成一次溯源任务不足 15 分钟，测量时间短，重现性好；工作温度/湿度 15-350℃， 45-80%（不可有冷凝现象，350℃以上时湿度为 70%以下)；不加任何试剂，取样量少，不产生二次污染；连续 24 小时使用耗电仅数度，成本低。 图1 有机污染预警溯源仪2 应用说明2011 年 7 月至 2012 年 3 月，水质有机污染溯源预警仪在京杭运河江苏苏州段进行了为期 3 个月的实地连续测试运行， 仪器检测出数次水质异常，并及时进行了报警， 现场测试表明，该仪器能够灵敏、及时地监测到污染的发生和变化， 预警迅速，并能给污染类型的信息，对于快速确定有针对性的采取污染应对措施大有益处。 目前正在太湖水源地进行示范运行。 仪器经过了权威第三方的检测。3 效益分析由于目前国内外尚无同类产品，而污染预警和溯源的需求比较迫切，因此本仪器具有较大的推广空间。本仪器价格每台约 60 万元。而本仪器运行稳定、灵敏。总体上，仪器成本低，维护省，快速，无二次污染， 24 小时连续使用，运行费每月在 3000 元左右，具有明显的经济和技术优势。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

成果介绍基于人工智能和大数据技术，对风电机组实时运行状态进行在线监测及评估，对风机异常运行状态和能效劣化趋势进行预警。技术创新点及参数1、风机设备的变量关联分析以及典型状态特征挖掘；2、历史运行数据处理方法研究；3、基于数据驱动的风机状态预警关键技术的研究；市场前景大型风电机组，新能源发电，水火电机组。向大型风电厂推广并运营。

本成果可从根本上解决上述痛点难题，传感器检测到冰雪等风险路况时，及时向路政、交警部门和社会发送预警和报警信号，以便及时采取风险管控措施，大大降低恶性交通事故发生的可能性。还可与道路融雪化冰系统协同工作，监测到冰雪危险路况时，传感器信号自动启动融雪化冰系统工作，消融冰雪，保障道路安全通畅。本成果的主要创新点： 1）压电平膜传感器多阶谐振频率和振动谱解析技术； 2）多光谱传感器光电信号处理技术； 3）复阻抗传感器信号检测及处理技术； 4）多传感器信息融合人工智能技术； 5）传感器可靠性结构设计技术。 冰雪路况传感器主要包含阻抗谱、谐振谱和多光谱等三种核心关键技术，如下图所示，其来源于团队前期研发的压电平膜式、光纤（光电）式和阻抗式结冰传感技术成果，均为具有自主创新特色及自主知识产权的研究成果。

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’。