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【發 明 人】唐于平；張旭；周宇輝；蔣明；馬健；段金廒；姜淼；王明艷；詹瑧；李文琳；李偉東；鄭璐玉；孫怡；熊飛；湯琳【技術領域】本發明涉及一種中藥提取物及其應用，具體涉及麥門冬湯與千金葦莖湯合方的正丁醇萃取物在制備抑制A549 細胞增殖藥物中的應用。【摘要】本發明公開了一種麥門冬湯與千金葦莖湯合方的正丁醇萃取物，在制備抑制肺腺癌細胞A549增殖藥物中的應用。本發明的麥門冬湯與千金葦莖湯合方的正丁醇萃取物能夠顯著抑制肺腺癌細胞A549的生長，并對人體正常細胞無顯著影響。提示該提取部位具有細胞毒作用，可以進一步分離篩選抑制肺腺癌細胞A549增殖的組分及單體化合物。

本平臺實現交通數據的可視化、預測、關聯性分析

1.首次得出了天津市區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律；2.分析研究了人工凍結過程中溫度場發展規律，給出了凍土墻設計厚度所需的平均凍結溫度及時間；3.依據天津地區的工程地質和水文地質特點，確定了天津地區人工凍土設計計算方法。  

項目簡介 化工設備及化工設備是在高溫、高壓及腐蝕環境下工作的機械設備，其零部件的安全可靠工作是整個生產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危害性極大。它無先兆、容易引起重大事故。我們采用數值分析方法，對化工設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能譜分析方法對斷口物質成分進行分析；采用斷裂力學分析方法根據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，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查智能分析系統是針對新時期大型中心人群隊列的研究設計，體現了云 計算、互聯網、大數據的設計理念和時代特征

2019年底湖北省武漢市的新型冠狀病毒肺炎（簡稱“新冠肺炎”）疫情暴發以來，各高校科研院所除了源源不斷派出醫療隊以及進行醫學類科研項目外,也紛紛在各自學術領域攻堅拔寨，以期盡快將研究成果轉化為戰“疫”力量。我校大數據與智能決策研究中心郭崇慧教授研究團隊憑借自身優勢，利用大數據手段，第一時間對新型冠狀病毒肺炎疫情情況進行了分析研究，希望助力遼寧地區打贏此次疫情防控阻擊戰。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）官方報導的實際數據，通過對每日新增及累計確診患者數目、患者性別年齡分布、患者武漢旅行史和接觸史分析、患者家族聚集性網絡分析、病毒潛伏期和患者由暴露到患病的轉移情況進行了疫情統計分析，以期為遼寧省積極應對疫情提供依據和參考。截至2020年2月20日24時，根據遼寧省衛生健康委員會公布的數據顯示，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量在1月31日達到峰值，隨后整體呈現下降趨勢，由于每日新增患者數量較31日下降，累計確診患者數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量呈現減少趨勢，截至2月20日已連續四天無新增確診患者。該現象表明自新型冠狀病毒爆發以來，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遼寧省各地區衛健委公布的患者信息，統計得到患者性別和年齡數據。其中，性別數據中沈陽市2例病例無相關信息；年齡數據中沈陽市2例、朝陽市1例、盤錦市5例無相關信息，剔除缺失數據得到下圖5-圖7統計結果。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。從各地區來看，沈陽、大連、錦州、葫蘆島患者數目居于省前四名，在這四個地區中，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，是確診患者數量相對較多的一個原因。患者年齡基本呈正態分布。其中，21歲-60歲區間患者數目占比78.2%，該部分患者活動能力較強，有強烈的社交需求，外出務工、求學或旅游等活動均增加了感染風險。患者人數在31歲-40歲區間最多，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，統計得到相關數據。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，統計得到14地區確診病例分類。 目前，121名確診患者中120名披露了相關信息，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確診人數的關系，建立線性回歸方程，計算相關系數從而分析相關性，用于指導實踐。 圖9（a）擬合直線方程為y = 1.7386x + 1.6169，x為各地區確診人員中有武漢旅行史人數，y為各地區當前確診人數，相關系數為0.8587，二者呈現相關性，說明有武漢旅行史是影響患者患病的一個因素。圖中數據顯示大連市當前確診人數與有武漢市旅行史人數比值最大，說明大連市對排查有無武漢返鄉或接觸人員采取了較大的力度并使患者及時得到醫治。圖9（b）擬合直線方程為y = 1.6737x + 0.8007，x為各地區確診人員中有接觸史的人數，y為各地區當前確診人數，皮爾遜相關系數為0.9099，二者呈現較高相關性。結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，與統計結果相一致。因此，分析結果表明：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絡分析截至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院、大連市第六人民醫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系、患者在醫院的就診情況以及患者在醫院間的轉院情況得到如下圖10所示的網絡圖。圖10中節點分別表示患者（紅色）和醫院（藍色）。醫院間的連接關系表示患者的轉院情況，患者與醫院間的指向關系表示患者的就診情況，患者之間的連接關系表示親屬或朋友關系。圖中節點大小與醫院接診人數或與確診患者有親屬（朋友）關系的人數成正比。醫院治療患者人數（度）=醫院接診人數+轉至此醫院的患者人數，患者的度=與該患者有關的確診人數（親屬或朋友）+就診醫院數目。醫院間可能存在多個患者轉院，兩醫院間邊的粗細與轉院的患者數目成正比，根據轉移的患者數量將權重設定為相應的數值，其余權重默認為1。在患者轉院關系中，依據國家提出的“四集中”工作原則，患者在本地確診后多轉院至省集中救治中心治療。依據官方公布的數據可以明確知道患者在地區內部的轉院情況以及各地區轉移至省集中救治中心的患者數目，但是無法建立具體病例及其就診醫院與省集中救治中心的轉院關系。因此，圖10建立的聚集性網絡時對各地區醫院向省集中救治中心轉移患者的情況不做分析。圖10聚集性網絡分析結果表明：在本地的確診患者救治中，鞍山市“臺安縣恩良醫院”和“鞍山市傳染病醫院”間患者轉院次數最多，對應圖中邊最粗；由圖中確診患者間連接關系可以看出此次傳染病存在明顯的聚集特點，多地區確診患者之間多存在親屬或朋友關系，其中，鞍山市和盤錦市的確診患者具有親屬關系，出現跨地區感染的情況，具體為鞍山市病例2、病例3為夫妻關系，盤錦市病例9、病例10為夫妻關系且為鞍山市病例2、3的兒子兒媳，盤錦市病例10為病例9、10的兒子。除上述在遼寧省內跨地區感染的情況外，其余均為地區內部感染，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、大連市的數據，得到圖11沈陽市、大連市確診患者聚集性網絡分析圖。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“某定點醫院”。根據“四集中”工作原則，省集中救治大連中心覆蓋范圍的患者轉院至大連市第六醫院集中救治，因此，數據分析時將大連市收治于“某定點醫院”的患者確定為大連市第六人民醫院就診患者。沈陽市和大連市是遼寧省規模較大的地區，確診患者人數居于全省第一、二名。圖11分析結果顯示，沈陽市沈陽第六人民醫院首次收治患者數目最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院，患者就診后共發生三次轉院；確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：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。大連市第六人民醫院收治患者數目最多，其次為大連醫科大學附屬第一醫院，確診患者中具有親屬（或朋友）關系的病例為：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生病情，自身應及時隔離，提高防范意識。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去轉院至省集中救治中心的患者，我們分析各地區醫院接診患者人數，得到圖12所示結果。圖12分析結果表明沈陽市第六人民醫院、盤錦市傳染病醫院和大連市第六人民醫院收治患者人數最多，其次為中國醫科大學附屬第一醫院、葫蘆島市中心醫院和大連醫科大學附屬第一醫院，沈陽市和大連市收治患者數量整體較多。在資源調配上，除了將資源分配至省集中救治中心外，還需關注各地區患者確診及其初步治療的醫院，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臨床癥狀的一段時期。根據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，應用該時間多存在誤差；將患者發病時間確定為出現臨床癥狀的時間，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天及無相關信息披露的患者，得到86例患者數據，分析結果如表1和圖13、圖14所示。 遼寧省有數據可查的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計的潛伏期大于實際潛伏期，使得分析結果偏大。 圖14為患者1月9日至2月20日期間轉入轉出人數分布，轉入對應患者出現臨床癥狀，轉出對應于暴露，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數據表明在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臨床癥狀，疾病爆發，確診人員數目逐漸增加。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病，這批確診患者若同時采取有效的醫療手段得到治療，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轉移網絡分析圖，圖中節點為日期，節點大小與當日暴露和有臨床癥狀的患者之和成正比，節點間指向關系為患者由暴露轉移到患病的時間間隔，圖15結果顯示1月19日至1月24日期間人數最多，暴露和患病人數之和隨時間呈現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，已連續四天無新增確診患者，疫情形勢出現積極變化，防控工作取得積極成效。自疫情爆發以來，全省社會經濟活動停滯，連續四天無新增確診患者的態勢為盡快恢復遼寧省社會經濟秩序提供了支持。只想著為抗“疫”阻擊戰貢獻力量，郭崇慧教授說，這是關于遼寧省疫情的最新數據描述性分析結果，希冀會對相關部門決策起支持作用！我們后續預測性分析和指導性分析還會持續研究！

已有樣品/n腦卒中（中風）已經成為我國致死率第一的疾病。中國目前已經有1100萬的腦卒中病人，而根據世界銀行對中國慢性病調查和分析，他們認為如果中國現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，平衡及協調能力受限，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，而步態作為直接反映行走能力的重要指

針對特定的故障現象（尤其是隨機故障、間歇性故障等），通過綜合貝葉斯網絡、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關信息（故障現象、故障案例、專家經驗、故障模型等），進行系統深入的故障分析、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、故障現象的匹配度等）的測試用例，借助自主構建的通用嵌入式軟件仿真測試環境，實現故障的快速再現和基于貝葉斯的動態故障定位。 通過智能化的嵌入式軟件隨機故障分析再現與診斷，可以在故障分析、故障再現、故障定位等方面，利用智能化方法進行系統性、啟發式的故障診斷研究，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，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域中最為成功的應用之一，生物特征識別技術一直受到學術界和業界非常高的重視，生物特征識別技術應用領域非常廣泛，比如法律執行部門、軍事、政府部門、金融服務、游戲產業、醫療產業、高科技與電信產業、工業制造、零售業、旅游和運輸業等。