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南方感潮河網區水流水質耦合模擬系統根據南方感潮河網地區的地形、防洪設施、水利工程等特點， 采用計算機模擬技術，構建南方感潮河網區水動力水質數學模擬模型，定量模擬河網區水流流動狀況以及 污染物在河網區遷移轉化狀況，著力研究解決新時期南方河網區水資源開發利用和水污染控制問題，加強 水資源科學管理，控制水環境污染，對促進南方河網區社會經濟穩定發展有重要的意義。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

癌癥是全球第二大死因，對人類的健康構成嚴重威脅。我國人口基數龐大，老齡化進程不斷加快，癌癥防控工作也面臨巨大挑戰。準確、實時的惡性腫瘤發病數據可為防控相關的政策制定、資源配置和科技項目實施與效果評估等提供重要依據。腫瘤發病數據的獲得主要通過“腫瘤登記”實現，其中最理想的模式為“基于人群的腫瘤登記體系（Population-based Cancer Registry,PBCR）”。我國現行的腫瘤登記工作可追溯到上世紀50年代末60年代初。歷經幾十年發展，“從無到有”、“從弱到強”，為相關工作的開展提供了關鍵的基礎數據。然而，受限于“基于監測哨點開展、定點醫院人工填報”的主要形式，目前我國腫瘤發病登記工作的發展遇到挑戰。其中主要包括：腫瘤登記點數量不足和分布不均衡；腫瘤登記數據深度和廣度不足；很難在現有模式下建立真正覆蓋全人群的腫瘤監測系統。同時，對上報數據的采集、補充、質控需要較長周期，導致我國腫瘤發病年報通常會滯后3年發布。河南省滑縣與廣東省汕頭市合計在籍人口約700萬人。近十年以來，各項醫保系統的總參保比例分別穩定在99%及90%以上。兩地區過去一直被認為是食管癌高發區，但目前尚無國家腫瘤登記系統覆蓋，因此實際的癌癥負擔及食管癌發病水平仍不明確，無法有針對性地制定并實施腫瘤防控計劃。過去十余年，柯楊教授課題組在我國太行山食管癌高發區開展了多項大規模前瞻性人群研究。在長期的隊列隨訪工作中，課題組探索出利用“醫保報銷數據”追蹤腫瘤新發病例的工作模式。經比較性研究評估，該模式對新發癌癥病例捕捉的靈敏度高達96%，特異度接近100%[4]。在此基礎上，該團隊進一步與河南省滑縣和廣東省汕頭市政府有關部門與醫療機構建立深度合作，在高度重視數據安全與隱私保護的基礎上，創新性地基于醫保系統的醫療費用報銷與疾病診斷數據，建立了一套標準化的數據清理流程和質控標準，研發了醫保系統數據挖掘的相關算法（已申報相關發明專利），實證性構建了南、北方兩個試點地區的腫瘤發病監測系統。對當地全瘤種的癌癥發病數據及其流行分布特征、時間趨勢等進行了深入分析與報告，為兩地區明確癌癥疾病譜特征及相關負擔、有針對性地建立并完善癌癥防控工作策略提供了詳實的數據。2012-2018年河南省滑縣與廣東省汕頭市參保全人群的年齡分布 （高參保率及穩定、詳實的人口分布數據使MIS-CASS實現“全人群覆蓋”）2018年河南省滑縣與廣東省汕頭市男、女性主要惡性腫瘤發病例數及發病率 （醫保數據的“實時性”與“高質量”使MIS-CASS的發病數據報告延遲縮短至6個月）2014-2018年河南省滑縣與廣東省汕頭市男、女性主要瘤種發病率變化趨勢 （MIS-CASS敏銳地捕捉到了滑縣開展乳腺癌篩查引起的發病率“突增”）2018年廣東省汕頭市食管癌發病率地域分布特征 （MIS-CASS報告顯示，汕頭市整體食管癌發病水平不高，但內部地域差異明顯，地處東北、四面環海的南澳島為高發區域，西南方向漸呈下降趨勢）我國《“十三五”規劃（2016~2020）》和《“健康中國2030”規劃綱要》均提出，要推進健康大數據在各相關部門間的整合、共享、挖掘和應用。該項工作將醫保系統創新性地與癌癥發病監測工作相結合，建立了基于醫保大數據監測癌癥發病的MIS-CASS模式。經評估，該模式具有區域內全人群覆蓋、數據質量高、報告延遲短、運維成本低等優點。在信息化與大數據時代背景下，為我國癌癥及其他重大慢性非傳染性疾病的監測與登記工作提供了有益經驗和發展方向。

若將氧化物變薄到乃至單層，其表面自由能受基底金屬的調制會向金屬表面自由能靠近（化學勢的混合），此時沉積在薄層氧化物上的金屬就有可能處于高分散狀態。研究人員在 Cu(110) 單晶表面生長單層 CuO 薄膜，再沉積鉑 (Pt) 金屬原子，得到 400 K 以上熱穩定的 Pt 單原子模型催化劑。若將氧化物層厚度增加，相同沉積量的 Pt 原子則在室溫下便會團聚，形成金屬團簇。這種負載型金屬單原子模型催化體系的制備方法簡單易行，不需要通過吸附分子或者嵌入晶格來穩定金屬單原子。

本發明提供了一種基于線框模型的艦船提取方法，包括步驟：S1、遙感影像的預處理、閾值分割和 線提?。籗2、利用船只模型檢測候選船只；S3、利用檢測掩膜驗證候選船只；S4、利用 SVM 對非候選 船只區域進行再分類，然后重復 S2~S3。本發明可減少漏檢率，提高船只檢測的查全率和準確率；另外， 本發明不受限于船只大小和紋理，能檢測出多種類型船只，適用范圍廣。 

小試階段/n項目已解決的關鍵技術問題和技術創新點。1．提出了CSP大梁鋼的鋼種分類優化方案，通過分析化學成分Si含量對變形抗力的影響，發現汽車系列用鋼在增加Si含量后，對軋制狀態影響產生了很大影響并造成了該系列鋼種軋制困難，提出QSTE等鋼種層別分類優化方案，同時優化其化學成分系數。。2．提出了適合漣鋼CSP熱軋生產線的相變變形抗力模型的結構設計及參數優化方案，從2015年9月底上線穩定運行至今，有效提高了CSP電工鋼的軋制力模型預測精度，軋制力預報偏差12%以內從88.3%提高到96.7%。。3．

項目簡介 煤氣化技術因其在成本、環保等方面的優良性能，在電力工業、化學品生產、燃氣工業 等領域獲得了廣泛的應用，而大型化的煤氣爐是工業應用取得成功的前提，建立準確的煤氣 化爐動力學數學模型是研究氣化爐放大的有效手段之一。本模型為三維流化床氣化爐動力學 模型，處于國際國內領先水平。 項目特點 本模型以 Fluent 軟件為平臺，采用雙歐拉氣固流動模型結合顆粒動力學理論計算流化 床的流場，在此基礎上加入化學反應模塊從而建立了氣化爐整體反應動力學模型，得到了氣 體和顆粒的速度場、反應物及生成物的濃度場、溫度場、化學反應速率場、壓力的分布及脈 動等信息。 項目前景 本模型可以為研究流化床氣化爐的放大提供有效手段，節省大量資金，且可以對試驗工 況進行優化，為工況的選擇提供參考。 流程圖： 

在軋鋼生產過程中，鋼材的溫度水平和溫度分布是影響產品的質量和產量以及生產過程消耗的重要因素，而鋼材的溫度與加熱爐的加熱過程和軋線生產情況直接相關。因此研究鋼材在加熱爐內的加熱過程和軋制過程中的溫度變化，準確控制鋼材的溫度，對整個軋鋼生產過程的優化具有重要意義。 所謂加熱爐數學模型，實際上是加熱爐熱過程的數學描述，它描述加熱爐爐內發生的熱過程的基本規律和熱狀態，確定爐內熱過程參數間的定量關系。在線控制數學模型的作用在于根據可測參量（如爐溫、燃料量、產量等）計算出不可測的參量（如金屬溫度及其分布），并依此計算來確定優化的操作制度（爐溫制度或供熱制度）。 在保證產量和質量的前提下，根據加熱爐數學模型，以降低燃耗、減少氧化燒損為目標，通過離線優化計算，可以得到適應產量變化、鋼材尺寸和材質等變化的最優爐溫制度和鋼材升溫曲線，為在線控制提供依據。 在加熱爐數學模型和離線優化計算的基礎上，建立加熱爐在線優化控制系統，包括物料跟蹤模塊、溫度跟蹤模塊、最佳爐溫動態設定模塊、反饋控制模塊、燃燒控制模塊、待軋及故障處理模塊以及網絡通訊模塊和數據庫管理系統等，控制系統的總體結構如圖所示。 該項目已成功應用于寶山鋼鐵股份有限公司鋼管分公司環形加熱爐和荒管再加熱爐的計算機控制中，并獲“寶鋼重大科技進步成果三等獎”和“冶金科學技術三等獎”。應用范圍：該項目可以應用于加熱爐的計算機控制中，特別適用于冶金企業的連續式加熱爐計算機控制中。

帶鋼連續熱處理(包括立式爐、臥式爐)過程是冷軋和熱軋帶鋼生產的重要工序，該過程是在帶鋼成分確定的情況下，依靠控制熱量傳遞過程來控制帶鋼內部微觀結構的演化，最終完成金相組織的轉變，達到控制帶鋼力學、電磁等性能的目的。因此，溫度控制是帶鋼熱處理過程控制的核心，也是熱處理質量的根本保證。為了解決帶鋼連續熱處理爐優化控制的技術難題，并克服半理論或純經驗控制模型嚴重依賴于現場、難以移植和泛化能力有限的不足，本成果基于傳熱機理模型對帶鋼在連續熱處理爐內的傳熱過程及其優化控制策略展開相關的理論分析和實驗研究。本成果瞄準帶鋼連續熱處理熱過程模型研究,基于傳熱學的基本原理,精確解析退火爐內輻射換熱、對流換熱(噴氣快速冷卻、噴氣快速加熱)、接觸換熱(爐輥與帶鋼之間)、噴霧冷卻等傳熱過程，開發帶鋼在熱處理過程中的溫度分布預測軟件,準確預測帶鋼溫度分布(包括穩定工況和工藝過渡工況)，帶鋼溫度預測的典型精度在±2.5%以內(90%以上的命中率)，為提高帶鋼連續熱處理的產品質量奠定了基礎。在帶鋼溫度精準預測的基礎上，基于可行工況集和最優化方法，建立了爐況參數優化策略，大大降低帶鋼連續熱處理工藝切換的效率。

項目簡介 “基于模型驅動的分布式應用業務開發平臺”屬計算機應用技術領域的項目，本框 架主要面向使用 PB 開發各種系統的企業及軟件公司，為其提供基于 PB 的分布式快速開 發平臺。平臺是由建立在一個共同平臺上的功能更細分化的一個個部件組成，相互之間 具有較強的獨立性，可以獨立使用，通過統一的數據接口又以可實現相互間的無縫集成。 性能指標1) 應用框架集成。開發者可以開發自己的應用框架，在平臺