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高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

1 成果簡介應(yīng)急平臺是軟硬件結(jié)合的突發(fā)公共事件應(yīng)急技術(shù)系統(tǒng)。在突發(fā)公共事件發(fā)生時，能迅速獲取現(xiàn)場信息和數(shù)據(jù)，結(jié)合各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，科學(xué)分析突發(fā)公共事件的發(fā)展趨勢，評估危險級別，快速調(diào)出數(shù)字預(yù)案，綜合專家救援意見，協(xié)助制定現(xiàn)場作戰(zhàn)方案。在平時，它能分析潛在風(fēng)險，模擬災(zāi)害發(fā)生場景進行預(yù)案演練，通過信息門戶教育公眾，提供生動的災(zāi)害避難與救援信息。同時，不同地區(qū)，不同部門應(yīng)急平臺按照國家規(guī)范互聯(lián)互通，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)和信息的共享，促進了應(yīng)急聯(lián)動和溝通協(xié)調(diào)，為各級政府的高效應(yīng)急提供強大支持。2 應(yīng)用說明應(yīng)急平臺由基礎(chǔ)支撐系統(tǒng)和綜合應(yīng)用系統(tǒng)兩大部分組成，即硬件支撐和核心應(yīng)用。支撐系統(tǒng)包括：通信系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、圖像接入系統(tǒng)、視頻會議系統(tǒng)、移動應(yīng)急平臺、安全支撐系統(tǒng)和容災(zāi)備份系統(tǒng)等；應(yīng)用系統(tǒng)包括：綜合業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、風(fēng)險隱患監(jiān)測防控系統(tǒng)、預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、智能方案系統(tǒng)（即數(shù)字預(yù)案系統(tǒng)）、指揮調(diào)度系統(tǒng)、應(yīng)急資源管理和保障系統(tǒng)、應(yīng)急評估系統(tǒng)、模擬演練系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 按照核心功能劃分，應(yīng)急平臺也可以看作由三個部分組成，分別是：信息獲取系統(tǒng)、應(yīng)急智能系統(tǒng)和決策指揮系統(tǒng)。具備以下主要功能：（ 1）日常公共安全數(shù)據(jù)信息的匯集與報送；（ 2）數(shù)字化應(yīng)急預(yù)案的管理與完善；（ 3）隱患分析和風(fēng)險評估；（ 4）特別重大或者重大突發(fā)公共事件的接報與現(xiàn)場信息的實時獲取與分析；（ 5）災(zāi)害事故的發(fā)展預(yù)測和影響分析；（ 6）預(yù)警分級與信息發(fā)布；（ 7）應(yīng)急方案的優(yōu)化確定與啟動；（ 8）動態(tài)的應(yīng)急決策指揮和資源、力量調(diào)度；（ 9）事故過程的再現(xiàn)與分析；（ 10）應(yīng)急行動的總體功效評估和應(yīng)急能力評價等。3 效益分析實現(xiàn)突發(fā)公共事件應(yīng)急平臺的產(chǎn)品化，應(yīng)用于各省級、地市級、區(qū)縣級、企業(yè)、專項部 門等應(yīng)急平臺的建設(shè)。4 合作方式商談。

極端降雨隨氣候變化的物理過程研究目前尚很不足。一般來說，當(dāng)氣候變暖時，空氣中水汽的（絕對）含量也會增多，那么降雨發(fā)生時產(chǎn)生的雨量也會增多。由此可以推斷，如果只考慮大氣水分增加，那么極端降雨強度隨溫度的增幅應(yīng)為約7％每度（即遵從飽和水汽壓的克勞修斯－克拉珀龍方程）。然而，在實際天氣過程中，大氣運動對降雨的影響也至關(guān)重要。 使用一個新穎且簡化的模型，聶績等通過模擬美國德克薩斯州2015年5月的一次災(zāi)害性極端降雨過程，模擬并量化分析了大氣大尺度運動和小尺度對流之間的耦合，同時模擬了在工業(yè)化增溫前（較于現(xiàn)在氣溫低1.5度）和本世紀末（較于現(xiàn)在增溫4.5度）的情景下，發(fā)生在同一地區(qū)的極端降雨事件產(chǎn)生的降雨量差異（圖1）。結(jié)果表明，在更暖的氣候下的背景下，由于大氣中的水汽增多（7％每度），凝結(jié)釋放的潛熱也會增多，導(dǎo)致更強的大氣抬升運動；另外，潛熱釋放也將改變大氣垂直層結(jié)。其結(jié)果是，極端降雨事件隨氣溫的增加可能會是單純水汽增多的效果的兩倍左右（～14％每度）。 該研究為理解極端降雨事件對全球變暖的響應(yīng)提供了新的認識，所使用的模擬和分析方法為理解極端降雨氣候響應(yīng)的區(qū)域特征提供了新的思路。圖1: 觀測和模擬的德克薩斯州極端事件的日降雨量；橫軸是日期，縱軸是降雨量（毫米每天）。(a): 當(dāng)前氣候態(tài)下的模擬（黑色直方圖）。各藍色直方圖是三套觀測數(shù)據(jù)，藍色粗線條是觀測值的平均。數(shù)值模擬和觀測結(jié)果較為吻合。(b): 工業(yè)化增溫前（較于現(xiàn)在氣溫低1.5度；藍色）和本世紀末（較于現(xiàn)在增溫4.5度；紅色）氣候下，模擬的該地區(qū)極端降雨事件的雨量。通過和當(dāng)前氣候態(tài)模擬結(jié)果（黑色）的比較，可見極端降雨量隨升溫的增強非常顯著（～14％每度）。

HOPX的甲基化狀態(tài)可能是鼻咽癌患者的重要預(yù)后預(yù)測指標，臨床醫(yī)生可根據(jù)TNM分期結(jié)合該指標篩選出高轉(zhuǎn)移風(fēng)險的鼻咽癌患者，從而更有針對性的指導(dǎo)臨床治療方案的選擇；并且，藥物研發(fā)部門可根據(jù)HOPX-HDAC2/SRF-SNAIL信號通路設(shè)計靶向藥物，對有該通路異常的鼻咽癌患者進行個體化靶向治療，可能是提高鼻咽癌患者生存率的重要途徑。

本成果來自有重大應(yīng)用前景的橫向項目，現(xiàn)已結(jié)題，知識產(chǎn)權(quán)歸屬西南交通大學(xué)。項目創(chuàng)新性和先進性：構(gòu)建了客運專線突發(fā)事件的應(yīng)急處理機制和安全技術(shù)支撐體系。建立了客運專線應(yīng)急能力評價指標體系，并使用AHP權(quán)重分析法分析了體系中各因素的權(quán)重。主要性能指標為應(yīng)急監(jiān)測和預(yù)報能力、社會控制能力、突發(fā)事件的防御能力、應(yīng)急救援能力等。

本發(fā)明涉及一種風(fēng)電功率爬坡事件概率場景預(yù)測方法，通過構(gòu)建計及累積密度函數(shù)和高階矩自相關(guān) 函數(shù)的多目標適應(yīng)度函數(shù)實現(xiàn)了分布特征一致性和時序特征一致性。基于多目標適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法 對概率生成模型參數(shù)進行迭代尋優(yōu)，得到大量預(yù)測場景，并通過場景捕捉帶內(nèi)挖掘出的爬坡事件概率特 征評價該預(yù)測方法。選取國外某風(fēng)場實際數(shù)據(jù)進行算例計算和統(tǒng)計分析，結(jié)果表明多目標函數(shù)較單目標 函數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果更為精確，而且該概率場景預(yù)測方法可以較準確地估計出爬坡事件的特征量，證明了該 方法的正確性，可為概率場景生成方法和爬坡事件預(yù)測模型提供指導(dǎo)。 

學(xué)校突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的質(zhì)量非常重要，應(yīng)急預(yù)案雖然不能消除突發(fā)事件的發(fā)生，但卻是預(yù)防突發(fā)事件發(fā)生并減少傷害和損失的關(guān)鍵，應(yīng)急預(yù)案質(zhì)量的差異會導(dǎo)致突發(fā)事件的后果不同。目前我國小學(xué)突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的整體水平較差，尤其在預(yù)防機制的建立和現(xiàn)場應(yīng)急應(yīng)對處理方面。 研究成果開發(fā)了科學(xué)、可行《小學(xué)校突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案評估量表》，量表具有較高的信度、效度和區(qū)分度，具有較強的實用性和可推廣性。

本發(fā)明公開了一種視頻摘要中事件與背景的融合方法。該方法在前景檢測與目標跟蹤的基礎(chǔ)上，將事件與背景的融合問題分成事件預(yù)處理、背景幀選擇、事件與背景融合三個步驟。首先對事件進行預(yù)處理，包括對事件按面積大小排序并調(diào)整局部亮度；然后，用事件投票的方式選擇最優(yōu)背景幀，使盡可能多的事件落在該幀背景上；最后融合事件與背景，根據(jù)當(dāng)前位置的像素點在背景幀上的狀態(tài)標志值和在圖像塊上的二值前景值選擇使用泊松圖像編輯方法融合或加權(quán)融合

該成果應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)模型和虛擬仿真技術(shù)對呼吸道傳染病突發(fā)事件應(yīng)急處置的過程進行仿真模擬，通過事件發(fā)現(xiàn)與報告、流行病學(xué)調(diào)查、事件現(xiàn)場處置、事件總結(jié)報告的四個階段以及實時的結(jié)局監(jiān)測，突出以公共衛(wèi)生應(yīng)急核心勝任力為導(dǎo)向，培養(yǎng)學(xué)生熟悉應(yīng)急處置過程中的15個知識點和掌握應(yīng)急處置的14種能力。學(xué)生通過虛實結(jié)合，反復(fù)訓(xùn)練利用或設(shè)計實驗，從而提高學(xué)生對突發(fā)衛(wèi)生公共事件現(xiàn)場的處置能力。該平臺基于真實案例構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，利用傳染病動力學(xué)SIR（susceptible-infected-recovered，易感者-感染者-恢復(fù)者）模型和虛擬場景，模擬呼吸道傳染病突發(fā)事件的自然進程。針對應(yīng)急處置的三個關(guān)鍵問題，即判斷事件性質(zhì)、調(diào)查時間原因和控制事件進展，采取各種應(yīng)急處置策略和措施，從而預(yù)防和控制突發(fā)事件發(fā)展。采取系列干預(yù)策略和措施的過程中，讓學(xué)生經(jīng)歷4個階段-病例的發(fā)現(xiàn)與報告、流行病學(xué)調(diào)查、現(xiàn)場應(yīng)急處置和時間總結(jié)報告，掌握公共衛(wèi)生應(yīng)急處置核心能力。目前，依托國家虛擬仿真實驗教學(xué)項目共享平臺，已達到27433次的瀏覽量，共7851人進行了實操訓(xùn)練，覆蓋了全國各地二十余所高等院校。

本技術(shù)成果提供了一種實用價值大、反映營銷深層規(guī)律的、準確預(yù)測電量的基于對熱點事件進行關(guān)聯(lián) 挖掘的電量預(yù)測方法，包括以下步驟：1.分析數(shù)據(jù)，建立模型；2.挖掘熱點事件；3.運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘事 件之間的聯(lián)系進行電量預(yù)測