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1.首次得出了天津市區(qū)不同土層的人工凍土的力學特性指標、變形特性指標和熱物理特性指標及其變化規(guī)律；2.分析研究了人工凍結(jié)過程中溫度場發(fā)展規(guī)律，給出了凍土墻設(shè)計厚度所需的平均凍結(jié)溫度及時間；3.依據(jù)天津地區(qū)的工程地質(zhì)和水文地質(zhì)特點，確定了天津地區(qū)人工凍土設(shè)計計算方法。  

項目簡介 化工設(shè)備及化工設(shè)備是在高溫、高壓及腐蝕環(huán)境下工作的機械設(shè)備，其零部件的安全可靠工作是整個生產(chǎn)裝置的安全運行的基本保障。化工機械零部件的脆性破壞，對化工裝置的安全生產(chǎn)危害性極大。它無先兆、容易引起重大事故。我們采用數(shù)值分析方法，對化工設(shè)備常用零部件的受力情況進行分析計算，運用金相分析及掃描電鏡等手段對零部件斷口的組織特征及微觀形貌進行分析；采用化學分析方法及微區(qū)能譜分析方法對斷口物質(zhì)成分進行分析；采用斷裂力學分析方法根據(jù)斷口的形成過程對零部件的破壞進行斷裂力學參量分析。應(yīng)用情況 運用以上方法及手段，對武漢石油化工廠聚丙烯裝置活化劑管道連接螺栓的突然破壞、原油加熱裝置熱電偶管的突然破壞及催化裝置浮頭式換熱器小浮頭連接螺栓的突然破壞進行了失效分析，找出了導致零部件發(fā)生脆性突然破壞的原因，為采取有效措施防止此類破壞提供了參考依據(jù)，為整套裝置的安全運行起到了一定的保障作用。

前瞻性隊列成員管理及問卷調(diào)查智能分析系統(tǒng)是針對新時期大型中心人群隊列的研究設(shè)計，體現(xiàn)了云 計算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的設(shè)計理念和時代特征

2019年底湖北省武漢市的新型冠狀病毒肺炎（簡稱“新冠肺炎”）疫情暴發(fā)以來，各高校科研院所除了源源不斷派出醫(yī)療隊以及進行醫(yī)學類科研項目外,也紛紛在各自學術(shù)領(lǐng)域攻堅拔寨，以期盡快將研究成果轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)“疫”力量。我校大數(shù)據(jù)與智能決策研究中心郭崇慧教授研究團隊憑借自身優(yōu)勢，利用大數(shù)據(jù)手段，第一時間對新型冠狀病毒肺炎疫情情況進行了分析研究，希望助力遼寧地區(qū)打贏此次疫情防控阻擊戰(zhàn)。郭崇慧教授研究團隊首先基于遼寧省2020年1月22日至2月20日期間公開報導的121例新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）官方報導的實際數(shù)據(jù)，通過對每日新增及累計確診患者數(shù)目、患者性別年齡分布、患者武漢旅行史和接觸史分析、患者家族聚集性網(wǎng)絡(luò)分析、病毒潛伏期和患者由暴露到患病的轉(zhuǎn)移情況進行了疫情統(tǒng)計分析，以期為遼寧省積極應(yīng)對疫情提供依據(jù)和參考。截至2020年2月20日24時，根據(jù)遼寧省衛(wèi)生健康委員會公布的數(shù)據(jù)顯示，遼寧省累計報告新型冠狀病毒肺炎確診病例121例，治愈出院61例，死亡1例。121例確診病例中，沈陽市28例、大連市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹東市7例、錦州市12例、營口市1例、阜新市8例、遼陽市3例、鐵嶺市7例、朝陽市6例、盤錦市11例、葫蘆島市12例。遼寧省新型冠狀病毒肺炎疫情分布如下圖1所示。1 確診病例時間序列分析自1月22日至2月20日24時期間，遼寧省每日增加及累計確診患者數(shù)量如下圖2-圖4所示。由圖可知，遼寧省每日新增確診患者數(shù)量在1月31日達到峰值，隨后整體呈現(xiàn)下降趨勢，由于每日新增患者數(shù)量較31日下降，累計確診患者數(shù)量走勢圖逐漸趨于平緩，從圖3可以看出目前全省新增確診患者數(shù)量呈現(xiàn)減少趨勢，截至2月20日已連續(xù)四天無新增確診患者。該現(xiàn)象表明自新型冠狀病毒爆發(fā)以來，遼寧省采取的阻斷交通、隔離、加強提高居民意識等積極防控手段取得了良好的成效。2確診病例性別及年齡分布根據(jù)遼寧省各地區(qū)衛(wèi)健委公布的患者信息，統(tǒng)計得到患者性別和年齡數(shù)據(jù)。其中，性別數(shù)據(jù)中沈陽市2例病例無相關(guān)信息；年齡數(shù)據(jù)中沈陽市2例、朝陽市1例、盤錦市5例無相關(guān)信息，剔除缺失數(shù)據(jù)得到下圖5-圖7統(tǒng)計結(jié)果。在遼寧省確診病例中，男性整體占比54%，女性占比46%，男性比例偏高。從各地區(qū)來看，沈陽、大連、錦州、葫蘆島患者數(shù)目居于省前四名，在這四個地區(qū)中，沈陽、大連、葫蘆島男性比例大于女性，錦州男女比例相同，男性患者較多可能由于其活動范圍廣所致。同時，沈陽、大連、錦州、葫蘆島等大城市人員流動性較大，有較大的感染風險，是確診患者數(shù)量相對較多的一個原因。患者年齡基本呈正態(tài)分布。其中，21歲-60歲區(qū)間患者數(shù)目占比78.2%，該部分患者活動能力較強，有強烈的社交需求，外出務(wù)工、求學或旅游等活動均增加了感染風險。患者人數(shù)在31歲-40歲區(qū)間最多，是感染的重點人群，此年齡范圍居民建議著重加強防護。 3 確診病例武漢旅行史及接觸史分析根據(jù)患者是否有武漢（湖北）旅行史和確診病例（或武漢人員）接觸史，將患者分為四類：有武漢旅行史（無接觸史）、無武漢旅行史（無接觸史）、有確診患者接觸史（有旅行史）和無武漢旅行史有接觸史，統(tǒng)計得到相關(guān)數(shù)據(jù)。對于已公布但未詳細說明是否有武漢（湖北）旅行史的患者將其認定為無武漢旅行史人員，剔除沈陽市未披露信息的病例28，統(tǒng)計得到14地區(qū)確診病例分類。 目前，121名確診患者中120名披露了相關(guān)信息，確診患者出行方式涉及私家車、火車、出租車、飛機、擺渡車。其中55名存在武漢旅行史，65名存在接觸史。下面分別分析有武漢旅行史和有接觸史的確診患者與當前各地區(qū)確診人數(shù)的關(guān)系，建立線性回歸方程，計算相關(guān)系數(shù)從而分析相關(guān)性，用于指導實踐。 圖9（a）擬合直線方程為y = 1.7386x + 1.6169，x為各地區(qū)確診人員中有武漢旅行史人數(shù)，y為各地區(qū)當前確診人數(shù)，相關(guān)系數(shù)為0.8587，二者呈現(xiàn)相關(guān)性，說明有武漢旅行史是影響患者患病的一個因素。圖中數(shù)據(jù)顯示大連市當前確診人數(shù)與有武漢市旅行史人數(shù)比值最大，說明大連市對排查有無武漢返鄉(xiāng)或接觸人員采取了較大的力度并使患者及時得到醫(yī)治。圖9（b）擬合直線方程為y = 1.6737x + 0.8007，x為各地區(qū)確診人員中有接觸史的人數(shù)，y為各地區(qū)當前確診人數(shù)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.9099，二者呈現(xiàn)較高相關(guān)性。結(jié)果表明有接觸史的人更容易患病，官方報告的病例中確診患者多傾向于其他已確診患者的朋友、親屬等與其有密切接觸的人，與統(tǒng)計結(jié)果相一致。因此，分析結(jié)果表明：人群聚集、與他人接觸會增加患病的風險，居家隔離可以降低風險。4 確診人員場所聚集性及家族聚集性網(wǎng)絡(luò)分析截至2月20日，遼寧省已成立沈陽、大連、錦州三個省集中救治中心，分別依托于沈陽市第六人民醫(yī)院、大連市第六人民醫(yī)院和錦州市傳染病院，其中，沈陽救治中心覆蓋沈陽、鞍山、撫順、本溪、阜新、遼陽、鐵嶺、盤錦等8市；大連救治中心覆蓋大連、丹東、營口等3市；錦州救治中心覆蓋錦州、朝陽、葫蘆島等3市。分析已確診患者之間的親屬或朋友關(guān)系、患者在醫(yī)院的就診情況以及患者在醫(yī)院間的轉(zhuǎn)院情況得到如下圖10所示的網(wǎng)絡(luò)圖。圖10中節(jié)點分別表示患者（紅色）和醫(yī)院（藍色）。醫(yī)院間的連接關(guān)系表示患者的轉(zhuǎn)院情況，患者與醫(yī)院間的指向關(guān)系表示患者的就診情況，患者之間的連接關(guān)系表示親屬或朋友關(guān)系。圖中節(jié)點大小與醫(yī)院接診人數(shù)或與確診患者有親屬（朋友）關(guān)系的人數(shù)成正比。醫(yī)院治療患者人數(shù)（度）=醫(yī)院接診人數(shù)+轉(zhuǎn)至此醫(yī)院的患者人數(shù)，患者的度=與該患者有關(guān)的確診人數(shù)（親屬或朋友）+就診醫(yī)院數(shù)目。醫(yī)院間可能存在多個患者轉(zhuǎn)院，兩醫(yī)院間邊的粗細與轉(zhuǎn)院的患者數(shù)目成正比，根據(jù)轉(zhuǎn)移的患者數(shù)量將權(quán)重設(shè)定為相應(yīng)的數(shù)值，其余權(quán)重默認為1。在患者轉(zhuǎn)院關(guān)系中，依據(jù)國家提出的“四集中”工作原則，患者在本地確診后多轉(zhuǎn)院至省集中救治中心治療。依據(jù)官方公布的數(shù)據(jù)可以明確知道患者在地區(qū)內(nèi)部的轉(zhuǎn)院情況以及各地區(qū)轉(zhuǎn)移至省集中救治中心的患者數(shù)目，但是無法建立具體病例及其就診醫(yī)院與省集中救治中心的轉(zhuǎn)院關(guān)系。因此，圖10建立的聚集性網(wǎng)絡(luò)時對各地區(qū)醫(yī)院向省集中救治中心轉(zhuǎn)移患者的情況不做分析。圖10聚集性網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表明：在本地的確診患者救治中，鞍山市“臺安縣恩良醫(yī)院”和“鞍山市傳染病醫(yī)院”間患者轉(zhuǎn)院次數(shù)最多，對應(yīng)圖中邊最粗；由圖中確診患者間連接關(guān)系可以看出此次傳染病存在明顯的聚集特點，多地區(qū)確診患者之間多存在親屬或朋友關(guān)系，其中，鞍山市和盤錦市的確診患者具有親屬關(guān)系，出現(xiàn)跨地區(qū)感染的情況，具體為鞍山市病例2、病例3為夫妻關(guān)系，盤錦市病例9、病例10為夫妻關(guān)系且為鞍山市病例2、3的兒子兒媳，盤錦市病例10為病例9、10的兒子。除上述在遼寧省內(nèi)跨地區(qū)感染的情況外，其余均為地區(qū)內(nèi)部感染，說明政府在患者確診后其密切接觸人員及時隔離和交通管控等方面取得了很好的效果。從圖10中分別抽取出沈陽市、大連市的數(shù)據(jù)，得到圖11沈陽市、大連市確診患者聚集性網(wǎng)絡(luò)分析圖。其中，大連市確診病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息顯示收治于“某定點醫(yī)院”。根據(jù)“四集中”工作原則，省集中救治大連中心覆蓋范圍的患者轉(zhuǎn)院至大連市第六醫(yī)院集中救治，因此，數(shù)據(jù)分析時將大連市收治于“某定點醫(yī)院”的患者確定為大連市第六人民醫(yī)院就診患者。沈陽市和大連市是遼寧省規(guī)模較大的地區(qū)，確診患者人數(shù)居于全省第一、二名。圖11分析結(jié)果顯示，沈陽市沈陽第六人民醫(yī)院首次收治患者數(shù)目最多，其次為中國醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院，患者就診后共發(fā)生三次轉(zhuǎn)院；確診患者中具有親屬（或朋友）關(guān)系的病例為：確診病例6、7、8，確診病例18、19、20，確診病例4、5、9，確診病例16、17，確診病例24、15。大連市第六人民醫(yī)院收治患者數(shù)目最多，其次為大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院，確診患者中具有親屬（或朋友）關(guān)系的病例為：確診病例3、5、8，確診病例6、9、10、12，確診病例7、11，確診病例17、18、19。沈陽市和大連市新冠肺炎的傳播均表現(xiàn)出家族聚集性的特點，印證了其有人傳人的特性，這提示我們疫情期間減少聚集，一旦家庭成員或所接觸人員發(fā)生病情，自身應(yīng)及時隔離，提高防范意識。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去轉(zhuǎn)院至省集中救治中心的患者，我們分析各地區(qū)醫(yī)院接診患者人數(shù)，得到圖12所示結(jié)果。圖12分析結(jié)果表明沈陽市第六人民醫(yī)院、盤錦市傳染病醫(yī)院和大連市第六人民醫(yī)院收治患者人數(shù)最多，其次為中國醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院、葫蘆島市中心醫(yī)院和大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院，沈陽市和大連市收治患者數(shù)量整體較多。在資源調(diào)配上，除了將資源分配至省集中救治中心外，還需關(guān)注各地區(qū)患者確診及其初步治療的醫(yī)院，做到資源有效配置。 5 確診病例潛伏期分布病毒潛伏期是指從病原體侵入人體到最初出現(xiàn)臨床癥狀的一段時期。根據(jù)國家公布的信息顯示，新型冠狀病毒的潛伏期為14天。隨著新型冠狀病毒有潛伏期感染、無癥狀感染等情況，我們難以準確得到新型冠狀病毒的潛伏期。本文假定將患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間均定義為“病原體侵入人體的時間”，取三者最早者，應(yīng)用該時間多存在誤差；將患者發(fā)病時間確定為出現(xiàn)臨床癥狀的時間，二者之間的時間間隔定為病毒潛伏期。同時去除潛伏期大于14天及無相關(guān)信息披露的患者，得到86例患者數(shù)據(jù)，分析結(jié)果如表1和圖13、圖14所示。 遼寧省有數(shù)據(jù)可查的86例確診患者中，病毒潛伏期均值為7.767天，潛伏期大于等于8天的患者人數(shù)為48人，占比55.8%。患者出臨床反映的時間是確定的，但是感染病毒的時間是不確定的，用患者到達武漢（或返程）時間、與有武漢旅行史人員接觸時間、與所接觸確診患者的首次接觸時間確診時間定義為感染時間會使統(tǒng)計的潛伏期大于實際潛伏期，使得分析結(jié)果偏大。 圖14為患者1月9日至2月20日期間轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出人數(shù)分布，轉(zhuǎn)入對應(yīng)患者出現(xiàn)臨床癥狀，轉(zhuǎn)出對應(yīng)于暴露，即患者到達武漢、與有武漢旅行史人員接觸或與確診患者首次接觸的時間。圖14數(shù)據(jù)表明在1月25日前有臨床癥狀患者占比低于暴露患者，之后這些潛伏期人員逐漸出現(xiàn)臨床癥狀，疾病爆發(fā)，確診人員數(shù)目逐漸增加。若及時采取有效的手段控制疫情傳播，則1月27日之后幾乎不再有人員處于潛伏期，這時前期潛伏期患者逐漸發(fā)病，這批確診患者若同時采取有效的醫(yī)療手段得到治療，則疫情傳播會逐漸被控制。 圖15為截至2月20日確診患者由暴露到患病人數(shù)轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)分析圖，圖中節(jié)點為日期，節(jié)點大小與當日暴露和有臨床癥狀的患者之和成正比，節(jié)點間指向關(guān)系為患者由暴露轉(zhuǎn)移到患病的時間間隔，圖15結(jié)果顯示1月19日至1月24日期間人數(shù)最多，暴露和患病人數(shù)之和隨時間呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。遼寧省新型冠狀病毒肺炎自2月17日以來，已連續(xù)四天無新增確診患者，疫情形勢出現(xiàn)積極變化，防控工作取得積極成效。自疫情爆發(fā)以來，全省社會經(jīng)濟活動停滯，連續(xù)四天無新增確診患者的態(tài)勢為盡快恢復遼寧省社會經(jīng)濟秩序提供了支持。只想著為抗“疫”阻擊戰(zhàn)貢獻力量，郭崇慧教授說，這是關(guān)于遼寧省疫情的最新數(shù)據(jù)描述性分析結(jié)果，希冀會對相關(guān)部門決策起支持作用！我們后續(xù)預(yù)測性分析和指導性分析還會持續(xù)研究！

已有樣品/n腦卒中（中風）已經(jīng)成為我國致死率第一的疾病。中國目前已經(jīng)有1100萬的腦卒中病人，而根據(jù)世界銀行對中國慢性病調(diào)查和分析，他們認為如果中國現(xiàn)在慢性病控制的這些狀況不改變的話，到2030年中國將會有 3100萬的腦卒中病人。。腦卒中病人由于肌力及肌張力異常，平衡及協(xié)調(diào)能力受限，從而嚴重影響病人的步行功能。研究表明，40-73%的居家腦卒中病人發(fā)生跌倒，比健康人群跌倒風險增加4倍，髖骨骨折風險增加10倍。因此，幫助腦卒中病人恢復行走能力是腦卒中康復的工作核心，而步態(tài)作為直接反映行走能力的重要指

針對特定的故障現(xiàn)象（尤其是隨機故障、間歇性故障等），通過綜合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關(guān)信息（故障現(xiàn)象、故障案例、專家經(jīng)驗、故障模型等），進行系統(tǒng)深入的故障分析、找出可能的故障原因；利用智能化的方法（如遺傳算法、群智能算法等），結(jié)合強度和異常等測試理念，自動生成滿足多目標（如各種覆蓋率、故障現(xiàn)象的匹配度等）的測試用例，借助自主構(gòu)建的通用嵌入式軟件仿真測試環(huán)境，實現(xiàn)故障的快速再現(xiàn)和基于貝葉斯的動態(tài)故障定位。 通過智能化的嵌入式軟件隨機故障分析再現(xiàn)與診斷，可以在故障分析、故障再現(xiàn)、故障定位等方面，利用智能化方法進行系統(tǒng)性、啟發(fā)式的故障診斷研究，形成一系列的智能故障診斷分析工具包、進而形成嵌入式軟件故障診斷分析專家系統(tǒng)，可有效提高故障診斷與定位分析的效率。

作為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中最為成功的應(yīng)用之一，生物特征識別技術(shù)一直受到學術(shù)界和業(yè)界非常高的重視，生物特征識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，比如法律執(zhí)行部門、軍事、政府部門、金融服務(wù)、游戲產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療產(chǎn)業(yè)、高科技與電信產(chǎn)業(yè)、工業(yè)制造、零售業(yè)、旅游和運輸業(yè)等。

本項成果是為解決大型機械設(shè)備運行過程中的變工況非平穩(wěn)和不確定性問題的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)研究，提供了普通適用于大型機械設(shè)備變工況非平穩(wěn)在線和離線動態(tài)分析與監(jiān)測診斷的關(guān)鍵技術(shù)和裝置。廣泛應(yīng)用于電力、冶金、石化、煉油、礦山、建材、紡織、印染、軍工、機械、交通等工礦企業(yè)。成功地將小波理論、時頻分析、分形方法、模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機地結(jié)合起來形成實用化的新技術(shù)。研究

多模態(tài)醫(yī)學影像信息處理與分析，具有重大的應(yīng)用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫(yī)學影像的特征描述、設(shè)備無關(guān)性 的特征評價與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學影像檢索、醫(yī)學影像信息挖掘、 參考庫建設(shè)與算法輔助研究平臺的設(shè)計與開發(fā)等內(nèi)容。研究目標為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學影像信息處理與分析算法的設(shè)備無 關(guān)性問題的通用框架； （3）在醫(yī)學影像標注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫為海量等條件下，實現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學影像檢索的精度，實現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復雜的多模態(tài)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實現(xiàn)個人疾病風險預(yù)警； （5）完成首期參考庫建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺的開發(fā)，為項目研究內(nèi)容的 開展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。