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本發(fā)明提供了具有抗 EB 病毒和抗 KSHV 活性的化合物及其來源，以及分離純化方法和應(yīng)用，具體是從金絲桃屬植物地耳草中分離純化得到化合物 1-18，其中從湖北省蘄春縣大別山地區(qū) 10 月份采集的地耳草中分離純化出化合物 1-10，從江西省廬山市廬山地區(qū) 8 月份采集的地耳草中分離純化出化合物 11-18。通過這 18 個化合物對兩種致瘤皰疹病毒進(jìn)行抗病毒活性研究，發(fā)現(xiàn)化合物 1、3、4、7 和 8 對 EB病毒的 DNA 復(fù)制有抑制活性；化合物 3、6 和 13-17 對卡波氏肉瘤相關(guān)皰疹病毒(K

主要研究APT 網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現(xiàn)攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內(nèi)核數(shù)據(jù)實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術(shù)的高效數(shù)據(jù)解析、基于 語義恢復(fù)技術(shù)的關(guān)鍵字段填充；研究多源異構(gòu)內(nèi)核數(shù)據(jù)的重 構(gòu)方法；研究保持全局依賴的數(shù)據(jù)壓縮方法，實現(xiàn)實時、高 效、普適的數(shù)據(jù)壓縮；研究面向APT網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現(xiàn)對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網(wǎng)絡(luò)攻 擊的演化模式，實現(xiàn)APT網(wǎng)絡(luò)攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點可視化分析系統(tǒng)提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節(jié)點的直接影響力強(qiáng)弱。 節(jié)點的Degree中心性值越高，該節(jié)點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節(jié)點之間的通信程度和節(jié)點對信息的控制， 使用該算法可以準(zhǔn)確找到網(wǎng)絡(luò)中某些“流量”非常大的重要節(jié)點；本算法可用于設(shè)計網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議、 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)部署和檢測網(wǎng)絡(luò)瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨(dú)立性和有效性； 本算法反映了節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節(jié)點不依靠其它節(jié)點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節(jié)點鄰居數(shù)量還考慮了其質(zhì)量對節(jié)點重要性的影響， 這是從網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的地位和名望角度考慮，適用于網(wǎng)頁排序。HITS是一種重要的網(wǎng)頁重要性排序算法，主要適用于網(wǎng)絡(luò)信息檢索領(lǐng)域。 PageRank是網(wǎng)頁排序領(lǐng)域中最著名的算法；該算法基于網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)給網(wǎng)頁排序；它認(rèn)為萬維網(wǎng)中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數(shù)量和質(zhì)量；本算法適用于網(wǎng)頁排序。 在本系統(tǒng)中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數(shù)據(jù)，選擇中心性算法，系統(tǒng)會快速展現(xiàn)算法分析結(jié)果；結(jié)果中越重要的節(jié)點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節(jié)點表示節(jié)點的重要性越低；在系統(tǒng)右側(cè)欄目中節(jié)點以重要性程度降序排序，前五個節(jié)點名字用紅色突出標(biāo)記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數(shù)據(jù)。市場前景分析：發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)中重要性節(jié)點 （邊）一直是圖論領(lǐng)域 的一個基本問題。隨著 近年來復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究熱 潮的興起，特別是很多 實際網(wǎng)絡(luò)所抽象出來的 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，表現(xiàn)出了與 以往圖理論不同的特性， 如小世界特性、無尺度 特性等。如何在復(fù)雜網(wǎng) 絡(luò)環(huán)境下，發(fā)掘重要性 節(jié)點已經(jīng)成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 研究的一個基本問題， 同時網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的重要 性進(jìn)行評估具有重要的 實用價值。尤其對各種 各樣具體的網(wǎng)絡(luò)，更可 以有針對性地分析其性 質(zhì)，制定正確的策略和 措施。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：本系統(tǒng)提供了更多的中 心性算法，分析人員可 以在本系統(tǒng)上從多角度 分析數(shù)據(jù)，從而得出更 為準(zhǔn)確的分析結(jié)果； 本系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)可視 化的展示方式，并且將 重要的節(jié)點突出展示； 本系統(tǒng)提供了不同算法 的對比分析表，方便分 析人員對比分析； 本系統(tǒng)提供重要節(jié)點的 進(jìn)一步分析思路，提供 節(jié)點的詳細(xì)分析頁面。

面對疫情，北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動化學(xué)院先進(jìn)數(shù)控和智能制造團(tuán)隊劉強(qiáng)教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開始收集疫情數(shù)據(jù)，交流和討論建模方法。劉強(qiáng)、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預(yù)測分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)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(yù)測模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態(tài)感染過程模型。劉強(qiáng)教授團(tuán)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(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進(jìn)行了動態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測報告2份，直接向中國疾控中心提供預(yù)測分析數(shù)據(jù)及報告2份，向上級提出北京延期恢復(fù)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(shù)數(shù)據(jù)支持。

項目成果/簡介:隨著各種機(jī)械、交通、家電設(shè)備的廣泛使用，噪聲日益成為影響人居環(huán)境和身心健康的主要問題之一。因此對上述領(lǐng)域產(chǎn)品的噪聲要求不斷提高，噪聲指標(biāo)逐漸成為產(chǎn)品的強(qiáng)制性生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，各類新型聲學(xué)材料、降噪設(shè)備層出不窮。這些行業(yè)對聲學(xué)測量儀器有著大量的需求，快速推動高端聲學(xué)測量儀器市場的發(fā)展。據(jù)相關(guān)調(diào)查資料顯示，全世界每年對聲學(xué)測量儀器的需求高達(dá)百億美元，而高端市場只被前幾名生產(chǎn)廠商壟斷。 在國內(nèi)，由于中國制造業(yè)的興起，以及環(huán)保要求的不斷提高，航空航天、船舶、高鐵、車輛、家電、聲學(xué)材料、降噪設(shè)備等行業(yè)對聲學(xué)測量儀器需求的細(xì)分市場高達(dá)數(shù)十億美元，因此高端聲學(xué)測量分析儀器在國內(nèi)有著越來越廣闊的市場。 經(jīng)過近五年的努力，同濟(jì)大學(xué)聲學(xué)研究所與上海英波聲學(xué)工程技術(shù)股份有限公司合作，在高端聲學(xué)與振動測量領(lǐng)域獲得了較大的進(jìn)步，在相關(guān)領(lǐng)域獲得六項國家發(fā)明專利，研制了三款測量設(shè)備：GAC/500/600/700，進(jìn)入量產(chǎn)階段，面向全國銷售。應(yīng)用范圍:應(yīng)用于航空、航天、航海、高鐵、車輛、家電和電聲等領(lǐng)域的噪聲與振動的測量、分析。本項目所研發(fā)的聲音與振動綜合測量分析儀基本涵蓋了國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和國標(biāo)（GB）所涉及到的全部聲學(xué)和振動測量指標(biāo)。該分析儀具有精度高、速度快、功能全、體積小、操作簡便的特點，是進(jìn)行現(xiàn)場噪聲與振動測量及分析的利器。項目階段:批量生產(chǎn)效益分析:合作研發(fā)的聲音與振動綜合測量分析儀基本涵蓋了國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和國標(biāo)（GB）所涉及到的全部聲學(xué)和振動測量指標(biāo)。該系列采用數(shù)字化測量與分析技術(shù)，高度整合了當(dāng)今的聲學(xué)與振動測量技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、信號處理技術(shù)和信息通訊技術(shù)的成果，將傳感器、采樣卡、 計算機(jī)和數(shù)字儀器系統(tǒng)集成于一體，可直接得到目標(biāo)量的測量結(jié)果，現(xiàn)場生成測試報告，并對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，顯著提高了測量的效率和精度和能力。測量儀器具有精度高、速度快、功能全、體積小、操作簡便的特點，并具有良好的開放性。

小陣列核脈沖能量與時間譜分析系統(tǒng)是國家自然科學(xué)基金和NSAF聯(lián)合基金 項目的創(chuàng)新成果，采用先進(jìn)的低噪聲陣列讀出電路和基于FPGA的多通道能量與 時間譜分析系統(tǒng)，能夠同時測量小陣列像素探測器的能譜和時間譜，并繪制出一 維能量譜、一維時間譜、能量與時間的二維譜以及光子作用位置分布圖。 該系統(tǒng)相對于國內(nèi)外現(xiàn)有產(chǎn)品的主要優(yōu)點是：(1)能夠同時測量核脈沖的 能量和時間譜，并給出二維譜分布；(2)能夠?qū)π￡嚵刑綔y器進(jìn)行高速并行讀 出，并具有較高的靈敏度；(3)可以實現(xiàn)初步的能譜成像，并具有亞像元空間 分辨能力。 系統(tǒng)指探測器、模擬讀出電路、FPGA譜分析系統(tǒng)以及電源四個模塊組成， 低壓電源采用±3. 7V可充電鋰電池，高壓電源采用IkV高壓模塊，探測器采用基 于CZT晶體的像素陣列探測器，探測器與模擬讀出電路體積為 4. 5cmx4. 5cmx2. 7cm, FPGA 譜分析系統(tǒng)體積為 6. 5cmx8. Icmx2. 5cm,基本系統(tǒng)的 像素陣列為2x2,高分辨系統(tǒng)的陣列數(shù)可達(dá)8x8,系統(tǒng)的時間分辨可達(dá)5ns,能 量測量下限可達(dá)5keV,對59. 5keV伽馬射線可以實現(xiàn)能量分辨率5. 5%。