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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5%。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0.1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。

近日，南科大“人流大數據和AI驅動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預測和模擬推演平臺”內測版本正式推出（下簡稱“推演平臺”）。該平臺可實現在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細粒度預測和模擬，為有關部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區域或道路）提供參考。新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動存在密不可分的關聯?，F階段的多數研究只停留在簡單的相關性分析以及基于全國地圖的數據可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對人流移動的細粒度深度分析，更缺乏基于人流移動的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風險區域的挖掘模型。隨著復工潮的來臨，戰“疫”面臨新的挑戰。南方科技大學科研部、工學院、計算機科學與工程系（下簡稱“計算機系”）和南方科技大學-東京大學超智慧城市聯合研究中心緊急組織科研力量，成立“新型冠狀病毒傳播建模預測項目組”，由計算機系副教授宋軒擔任負責人，迅速啟動針對新型冠狀病毒傳播感染的“大數據分析和AI建模推演平臺”研發工作。該平臺是一個針對新型冠狀病毒傳播的大數據分析和AI建模平臺（如圖1），其中預測和模擬推演模型完全由數據驅動，需要使用人流大數據進行訓練和優化。數據擁有單位只要將人流大數據輸入平臺，平臺即可以自動完成模型迭代訓練，并輸出相關的預測和模擬推演的可視化結果。其預測和模擬推演的精度由模型訓練數據的質量、精細度和覆蓋度決定。平臺后續期待更多單位（如GPS軌跡數據、CDR數據等人流大數據擁有單位）參與進來，共同完善該平臺。推演平臺通過整合、處理和分析各類多模態人流移動和出行大數據，結合新一代的人工智能技術，完成對新型冠狀病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現在城市區域內細粒度預測、模擬和動態推演傳播感染情況。平臺可實現的基本功能主要有以下幾個方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈式，可以根據缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風險人群，可根據病患軌跡尋找可能有接觸的風險人群，提前預警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點確認潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎上，平臺可以實現設定不同的公共防疫政策（如封閉城市內的高風險感染區域），在城市尺度上，動態推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。

高精度物理建模和成像計算技術是一直是計算機圖形學、計算機動畫、科 學計算可視化、計算機輔助幾何設計等領域的研究熱點，近年來廣泛應用在虛 擬現實、數字影視游戲、數字醫療與康復、仿生工程以及三維打印等領域。 本項目針對上述應用領域需求，開展以下幾個方面的內容研究： 1）基于中間復形曲面的復雜形狀逼近理論和方法； 2）基于代數曲面的高精度碰撞檢測和距離計算； 3）基于中間復形網格的變形計算方法； 4）復雜拓撲物體受力分析、物體結構加固方法； 5）復雜拓撲形狀的高精度繪制算法。 本項目旨在通過對上述內容的研究，為開發高度真實的三維虛擬手術模擬 系統、人體器官或軟組織的高精度三維打印以及仿生裝置的加工制造系統提供 51 理論和技術支持，以提升我國在上述領域的創新設計能力和國際競爭力。 本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2014.1-2018.12。

成果簡介：本成果面向具體企業，根據其特定需求定制Pro/E，為用戶提供具有自定義功能的數字化設計工具和方法，解決了Pro/E作為通用軟件的低效率問題。該系統以基于網絡的設計思想為指導，以服務器端的Oracle等數據庫系統為統一數據源，實現了包括“特征建?！薄ⅰ皹藴始O計”、“典型結構件設計”、“裝配建?！?、“屬性管理”、“修改標記”、“模型重構”等分模塊。開發了可擴展的開放性常用特征庫、典型零件庫、標準件庫以及相應的設計和庫管理界面。用戶可以結合具體情況，利用友好的界面建立、填充和修改這些數據庫。

基于PEEC模型的高效多層建模計算方法 Litz Wire通常用于無線電能傳輸，電力電子轉化器等場合來減少其高頻渦流損耗。Litz Wire的復雜結構導致許多商用電磁仿真軟件在計算時效率不高。目前比較流行的Litz Wire計算工具包是MIT研發的Fastlitz，相對電磁仿真軟件可以大幅提高計算效率，但是對于結構復雜的Litz Wire效果仍然不好。課題組提出的一種全新的網格劃分方法

本發明公開了一種面向視頻編碼的背景建模方法，通過在圖像塊的基礎上選擇性地進行局部背景建 模、局部背景更新、局部多重背景保持，以克服現有以幀為單位的背景建模方法中存在的背景更新的最 佳時機難以確定、特定情況下背景建模困難、對周期性背景建模效率低下等問題，從而降低背景建模的 開銷，提高背景模型的預測質量，最終提高視頻編碼的總體壓縮效率。

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。

? 本平臺基于高層分布式仿真體系結構HLA和網格技術構建，在系統建模、仿真、數據分析和可視化等方面提供平臺級支持。目的是為了解決現有的仿真軟件通用性差、不能靈活應用的問題，為實現系統級的仿真，提出一種基于HLA的仿真軟件交互方法。本技術通過將具有不同仿真功能的專業仿真軟件進行整合配置，對各個專業軟件輸入輸出接口進行分析和調用，并對仿真流程進行設計與控制，最終實現一個具有一體化仿真功能的、可供二次開發的仿真系統。該技術目前已經獲得“一種基于HLA的仿真軟件交互方法”國家發明專利授權。

希望能與有三維建模能力的伙伴合作，基于我司的GIS平臺加載能力，提供三維數據建模服務，支持提供LOD1-LOD5 多級別數據生產制作能力。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。