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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?；谟邢薜臉颖玖?，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。 

中國電子學會發布“電子信息領域優秀科技論文（2020）遴選活動”入選論文。東南大學尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯合署名的論文《AI for 5G: research

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 趙玉蓉 外國語學院/英語 2016/2020 201631131102 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 阮先玉 外國語學院/英語 教研室主任/副教授 語言學、翻譯 四、項目簡介 隨著互聯網的發展，機器翻譯成為翻譯活動中的重要的輔助工具。而機器翻譯錯譯、死譯頻出，給翻譯工作帶來諸多不便。近年來，“大數據”的出現為機器翻譯帶來了新希望，其獨特的“4V”特點將對機器翻譯產生革命性的影響。尤其最近出現的AI同傳給翻譯行業帶來了不小的沖擊，本項目希望通過探究大數據在AI同傳中的應用，分析AI同傳翻譯的優點和局限性，推動機器翻譯的發展。

1.痛點問題 新材料的設計與研發往往面臨挑戰：急需的新材料難以快速篩選設計，而設計出的新材料又難以找到高效且低成本的合成配方，擁有合成配方的新材料又會面臨規?；拈L周期探索。根據國家工業和信息化部對30余家大型骨干企業調查結果顯示，130種關鍵材料中，有32%國內完全空白、54%雖能生產，但性能穩定性較差、只有14%左右可以完全自給，亟需新思路來解決我國新材料研發難題。本項目著眼于新材料研發，希望通過創建目前業內空白的智能化新材料研發范式，引領行業智能材料開發自動化服務與工藝的開發。 在數字化、智能化浪潮中，國家和各行業的產業界都非?？粗乜蒲械闹悄芑墶Ｍㄟ^持續的交流與調研，我們發現許多企業和研發團隊目前對智能研發存在大量潛在需求，而智能研究服務與工藝的同類競品極少。因此，清華智研將作為一家高新科技企業，以AI賦能研發（AIEmpoweringResearch&Development）為使命，組建國際頂尖水平團隊，向國內引進并自主開發世界前沿的AIforScience技術，打造世界級的AI未來實驗室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解決方案 本技術為新材料研發數字化智能服務平臺，可在材料研發過程中對各個尺度以及不同研發階段下進行智能化的加速及分析服務。以各種人工智能算法為核心，如主動學習算法，圖神經網絡，卷積神經網絡等，我們根據不同材料體系的尺度包括三大方面：1.針對分子及晶體等微觀尺度的功能材料研發，設計智能化的深度學習系統。2.針對二維功能材料及其功能性器件、催化劑、膜材料等宏觀尺度，設計智能化的深度學習系統。3.針對功能材料研發的表征儀器等平臺尺度，設計智能化的系統解決方案。這些智能化解決方案能極大地加速新材料尤其是碳中和相關材料的研發速度，從而大大地降低研發成本與時間，為企業獲得有競爭優勢的科研壁壘。 自動化和人工智能助力未來智能實驗室的方方面面，從樣品制備（稱量固體、添加液體、超聲處理.等)，到合成（分配液體，控制溫度，混合，測量pH值，干燥等)、表征（氣相色譜，高效液相色譜，分光光度法等)，通過自動化/機器人的輔助，可以有效提高可重復性，提高信噪比，加快實驗速度。通過人工智能技術，將實驗數據轉換為可操作的智能指導，快速瀏覽并利用復雜的數據，提升認知能力。 智能化研發平臺 3.合作需求 擬成立公司推動該項成果的產業化進程，希望對接 1）工程化、產品化所需的資源； 2）新能源、新材料領域合作企業。

智慧校園是大數據時代、人工智能時代發展的產物,藍鴿AI一體化智慧校園以物聯網為基礎，充分應用5G/人工智能技術經過一體化的設計

主要研究APT 網絡攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內核數據實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術的高效數據解析、基于 語義恢復技術的關鍵字段填充；研究多源異構內核數據的重 構方法；研究保持全局依賴的數據壓縮方法，實現實時、高 效、普適的數據壓縮；研究面向APT網絡攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網絡攻 擊的演化模式，實現APT網絡攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：本發明提供了一種高速列車輪對的建模方法，涉及高速列車的數字化設計與制造技術領域。模型的信息集成和管理對縮短響應市場時間、提高設計效率是企業希望解決的問題。通過對所述各元參數的分析和提取，構建高速列車輪對的各元參數設計模型；利用矢量陣列對高速列車輪對的各元參數設計模型進行描述，包括以下四個步驟：各元參數初始化、各元參數數組序列化、關系元參數轉化為關系矩陣、環狀多邊形矢量陣列描述：結合高速列車輪對的各元參數設計模型的矢量化和陣列化描述，采用環狀多邊形數據結構構造高速列車輪對的矢量陣列；層級對象之間通過關系元參數將各個環狀多邊形矢量陣列形成高速列車輪對的矢量陣列描述。主要用于高速列車設計的建模。市場前景分析：高速列車技術領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析?；诜治鼋Y果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。

針對油品調合過程中的關鍵質量指標辛烷值（馬達法和研究法）和雷德蒸汽壓等調合規律的非線性，建立了預測準確，結構簡潔的智能調合模型。由于實際工業生產過程中存在的干擾因素很多，調合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測值不可避免地要產生一定的偏差，為此開發了汽油調合模型的在線優化校正技術，使調合模型適應工業過程操作特性的變化和生產工況的遷移。在建立的調合模型基礎上，開發了離線和在線優化技術。離線優化技術不需要企業進行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內提高調合的成功率和降低調合成本。在線調合模式基于離線模式，可動態更新和優化調合配方，從而能夠進一步提高調合成功率，降低調合成本，減少質量過剩。開發的優化技術還考慮了多種可能的現場生產模式：例如：管道調合，罐式調合，罐底油補償模式等。已汽油調合軟件ECUST_BLEND工作。成品汽油調合過程的建模、模擬與離線優化技術已經成功在金陵石化完成現場應用。其中汽油辛烷值調合效應模型，將汽油調合過程中組分油表現的非線性效應定量的描述出來，進而準確的對成品汽油的關鍵指標辛烷值作出預測，與傳統的乙基模型對比表明所建模型精度提高了約1%。在調合模型基礎上開發的離線優化技術，結合了成品油生產現場的特點，能夠有效的考慮罐底油、直調組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現場情況。在實際應用過程中，所完成的汽油調合工作全部一次達到國III標準。通過與傳統的手調方式進行比較，優化后配方提高了一次汽油調合的成功率，穩定了汽油生產過程，并且降低了調合成本與質量過剩：質量過剩穩定在0.?以內，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動。僅以離線優化為例，通過成本核算，每年的調合成本可減少1275萬元左右。