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這項(xiàng)研究通過使用最新、最準(zhǔn)確的病例診斷方法，將幾種建模方法與泊松損失權(quán)重相結(jié)合，從而避免了特定建模選擇的局限性。這是第一個(gè)比較封閉期前后的研究，與之前的研究相比，這項(xiàng)研究計(jì)算出了更可靠的估計(jì)值，并且發(fā)現(xiàn)了更高的R0值。這對新加坡、日本、韓國和倫敦等疫情正在蔓延的城市具有重要意義，另外，這些城市應(yīng)考慮在必要時(shí)實(shí)施更積極的預(yù)防政策，以防止嚴(yán)重的全球性大流行。

本發(fā)明提供一種轉(zhuǎn)基因小鼠骨骼肌營養(yǎng)不良模型的構(gòu)建方法，其是利用Tet?on系統(tǒng)與轉(zhuǎn)基因技術(shù)構(gòu)建可以在肌肉內(nèi)特異性誘導(dǎo)表達(dá)microRNA29a和microRNA29b1的轉(zhuǎn)基因小鼠，可作為人Ullrich型先天性肌營養(yǎng)不良的實(shí)驗(yàn)動(dòng)物模型，與Ullrich型先天性肌營養(yǎng)不良的表現(xiàn)相同，本發(fā)明構(gòu)建的實(shí)驗(yàn)動(dòng)物模型在生長過程中也存在嚴(yán)重的呼吸問題，約17％的小鼠會(huì)在斷乳前由于呼吸障礙而死亡，全部轉(zhuǎn)基因鼠會(huì)出現(xiàn)骨骼肌發(fā)育不良，為人Ullrich型先天性肌營養(yǎng)不良的治療與研究提供了有力的工具。

高品質(zhì)鋼的冶煉典型流程為“轉(zhuǎn)爐→精煉→中間包→結(jié)晶器”，冶金反應(yīng)器內(nèi)存在著合金-鋼、鋼-渣、鋼-夾雜物、鋼-耐材、渣-耐材、鋼-空氣、鋼液凝固和元素偏析等反應(yīng)和過程，各個(gè)化學(xué)反應(yīng)“耦合”發(fā)生、互相影響。因此，有必要建立智能模型有效地預(yù)測不同反應(yīng)器內(nèi)夾雜物成分的變化，準(zhǔn)確地在線了解精煉和連鑄過程的工作狀況，使生產(chǎn)全流程始終處于最佳工作狀態(tài)，從而確保夾雜物的精準(zhǔn)控制，最終提高鋼產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)，通過模型的優(yōu)化計(jì)算，可以根據(jù)不同鋼種的性能需求，對鋼種的生產(chǎn)工藝進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)。（1）高品質(zhì)鋼爐精煉過程夾雜物預(yù)測研究：? 精煉過程宏觀流動(dòng)數(shù)學(xué)模擬：計(jì)算精煉過程鋼液和精煉渣的流場和溫度場、夾雜物的運(yùn)動(dòng)，同時(shí)計(jì)算吹氬強(qiáng)度、鋼包尺寸等因素對鋼包流場、夾雜物運(yùn)動(dòng)和去除的影響。? 精煉過程夾雜物成分動(dòng)力學(xué)：研究吹氬強(qiáng)度、鋼包尺寸等因素對多元反應(yīng)速率的影響；耦合計(jì)算 LF 爐內(nèi)“渣-鋼-夾雜物-合金-耐材-空氣”多元反應(yīng)過程夾雜物成分變化。? LF 爐內(nèi)夾雜物尺寸動(dòng)力學(xué)：建立夾雜物生成、長大和去除的尺寸變化多尺度模型，確定不同條件下夾雜物的尺寸變化行為，預(yù)測鋼中夾雜物的數(shù)量變化和尺寸分布規(guī)律。? LF 爐內(nèi)夾雜物預(yù)測模型：將夾雜物成分和尺寸動(dòng)力學(xué)計(jì)算和宏觀流動(dòng)模擬相耦合，建立 LF 爐精煉過程夾雜物成分、數(shù)量和尺寸預(yù)測模型。（2）高品質(zhì)鋼中間包連鑄過程夾雜物預(yù)測研究? 中間包內(nèi)宏觀流動(dòng)數(shù)學(xué)模擬研究：計(jì)算中間包內(nèi)鋼液和覆蓋劑渣相的流場和溫度場、夾雜物運(yùn)動(dòng)和去除。計(jì)算開澆和換包的非穩(wěn)態(tài)澆注、中間包結(jié)構(gòu)對中間包澆鑄過程的影響。? 中間包內(nèi)夾雜物動(dòng)力學(xué)研究：耦合計(jì)算中間包中“渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣”多元反應(yīng)中夾雜物成分變化，確定中間包內(nèi)各位置的反應(yīng)速率。? 中間包內(nèi)夾雜物預(yù)測模型的建立將渣-鋼-夾雜物-耐材-空氣反應(yīng)和宏觀流動(dòng)模擬相耦合，建立中間包過程多元反應(yīng)夾雜物成分、數(shù)量和尺寸預(yù)測模型。（2）高品質(zhì)鋼結(jié)晶器凝固過程夾雜物預(yù)測研究? 結(jié)晶器內(nèi)鋼液凝固冷卻過程中夾雜物行為研究：通過實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)研究鋼液凝固和冷卻過程中溫度變化對原有夾雜物與鋼基體的反應(yīng)的影響，以及不同成分的鋼液在冷卻和凝固過程中夾雜物新相析出，確定溫度變化對夾雜物影響機(jī)理。? 結(jié)晶器內(nèi)宏觀凝固和流動(dòng)數(shù)學(xué)模擬研究：研究結(jié)晶器過程鋼液、渣相的運(yùn)動(dòng)，使用融化模型研究結(jié)晶器過程凝固坯殼的凝固和形成，計(jì)算夾雜物在鋼-渣界面的去除行為。? 結(jié)晶器內(nèi)鋼液凝固過程夾雜物動(dòng)力學(xué)研究：計(jì)算鑄坯凝固過程鋼液成分偏析，與保護(hù)渣-鋼-夾雜物反應(yīng)進(jìn)行耦合計(jì)算，預(yù)測鑄坯中夾雜物的成分。計(jì)算夾雜物被凝固前沿捕捉行為，預(yù)測鑄坯中夾雜物的數(shù)量和尺寸分布。? 結(jié)晶器內(nèi)鋼液凝固夾雜物預(yù)測模型的建立：通過將元素偏析、保護(hù)渣-鋼-夾雜物反應(yīng)和宏觀流動(dòng)數(shù)學(xué)模擬相耦合，建立結(jié)晶器凝固過程多元反應(yīng)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)鑄坯中夾雜物成分、數(shù)量和尺寸空間分布的精準(zhǔn)預(yù)測。（4）高品質(zhì)鋼制造過程夾雜物智能預(yù)測模型在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用? 模型的驗(yàn)證和優(yōu)化：高品質(zhì)鋼制造進(jìn)行全流程取樣調(diào)研，對建立 LF 爐、中間包和結(jié)晶器內(nèi)夾雜物反應(yīng)模型進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。? 模型應(yīng)用：將建立的高品質(zhì) LF 爐、中間包

本發(fā)明公開了一種基于元模型的智慧城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享方法，包括 1：基于 MOF 元建模理論，構(gòu) 建城市數(shù)據(jù)元模型建模框架；2：根據(jù)城市數(shù)據(jù)特征及描述需求，構(gòu)建城市數(shù)據(jù)元模型通用元素集；3： 根據(jù)城市數(shù)據(jù)基本分類和專用元素集擴(kuò)展模式，發(fā)展數(shù)據(jù)元模型專用元素集；4：基于 XML 模板建模， 形成元模型通用元素集和專用元素集形式化方法；5：實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)目錄服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)，建立開放式城市 數(shù)據(jù)元模型注冊和管理平臺；6：根據(jù)用戶實(shí)際應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)城市數(shù)據(jù)細(xì)粒度發(fā)現(xiàn)接口并獲得數(shù)據(jù)。 本發(fā)明為用戶提供了一種開放式、標(biāo)準(zhǔn)化城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享的解決方案，為城市異構(gòu)數(shù)據(jù)在線訪問、后 續(xù)處理及協(xié)同應(yīng)用提供了支持，是城市異構(gòu)數(shù)據(jù)共享中高效實(shí)用可靠的方法。

其他成果/n一種副豬嗜血桿菌感染仔豬模型的構(gòu)建方法，涉及動(dòng)物模型構(gòu)建領(lǐng)域，包括將若干CD仔豬養(yǎng)殖至18～25日齡，均分為感染組A和對照組B，判定CD仔豬體內(nèi)不存在HPS病原、不含APP病原或APP抗體后，飼養(yǎng)至40～70日齡時(shí)，向感染組A中所有CD仔豬氣管內(nèi)接種HPS菌種；向?qū)φ战MB中所有CD仔豬氣管內(nèi)注射培養(yǎng)基，得到空白組B′，觀察并檢測攻毒組A′、空白組B′，提取攻毒組A′、空白組B′的肺臟組織的總DNA，判定攻毒組A′的肺臟組織中存在HPS病原的同時(shí)，空白組B′的肺臟組織的中不存在HPS病原。

小試階段/n項(xiàng)目已解決的關(guān)鍵技術(shù)問題和技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)：1.提出了精軋變形抗力模型新型“九宮格”自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，在“軋制溫度*變形速率”參數(shù)空間上布置多個(gè)特征點(diǎn)，對參數(shù)空間上與當(dāng)前軋制工況位置相鄰的 9 個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)插值，獲得空間任意均連續(xù)的自學(xué)習(xí)參數(shù)，它是位置坐標(biāo)的函數(shù)，打破了原來的“自學(xué)習(xí)系數(shù)與層別一一對應(yīng)”的關(guān)系，使自學(xué)習(xí)系數(shù)精確到工作點(diǎn)坐標(biāo)，解決了 原有的不同層別的自學(xué)習(xí)參數(shù)相互不關(guān)聯(lián)、跳躍大、不連續(xù)等問題。新方法上線后，應(yīng)用效果非常明顯，每月帶鋼因厚度超差導(dǎo)致的預(yù)封鎖量從投用前的 45 塊/

小試階段/n軋機(jī)過程控制數(shù)學(xué)模型與軋制穩(wěn)定性技術(shù)直接影響帶鋼產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)成本。該技術(shù)在結(jié)合生產(chǎn)工藝與設(shè)備控制技術(shù)的基礎(chǔ)上，綜合現(xiàn)代控制理論、數(shù)學(xué)建模和人工智能技術(shù)，形成完整的軋線關(guān)鍵模型與軋制穩(wěn)定性控制技術(shù)，已在寶鋼、梅鋼、漣鋼等國內(nèi)多條大型熱連軋生產(chǎn)線上成功在線應(yīng)用。發(fā)表核心期刊論文30多篇，授權(quán)、受理發(fā)明專利30余項(xiàng)，軟件著作權(quán)3項(xiàng)。。關(guān)鍵技術(shù)：1）高精度軋制設(shè)定模型與尺寸控制。高精度帶鋼厚度控制技術(shù)：包括高精度軋制力能模型、全線一體化分布式溫度模型、輥縫模型，保證高精度的頭部設(shè)定；高精度AG

焦?fàn)t煉焦是一個(gè)復(fù)雜的工藝過程，煤料在炭化室內(nèi)隔絕空氣加熱,即高溫干餾。經(jīng)過干燥、熱解、熔融、粘結(jié)、固化、收縮等階段，最終成為焦炭。 焦?fàn)t直行溫度是指機(jī)側(cè)和焦側(cè)標(biāo)準(zhǔn)立火道的平均溫度，它代表全爐的平均溫度水平，是直接影響焦化速率和焦炭成熟時(shí)間的主要參數(shù)之一。燃燒室溫度在一個(gè)結(jié)焦期內(nèi)由于相鄰炭化室所處結(jié)焦?fàn)顟B(tài)不同而發(fā)生規(guī)律性波動(dòng)，即形成通常所說的“W”曲線，其峰值間的時(shí)間間隔取決于推焦串序、循環(huán)檢修計(jì)劃和周轉(zhuǎn)時(shí)間。本項(xiàng)研究是以焦?fàn)t“燃燒室—炭化室傳熱過程數(shù)學(xué)模型”為基礎(chǔ)，運(yùn)用混合編程、多任務(wù)和動(dòng)態(tài)摸擬等技術(shù)首次將焦?fàn)t燃燒室—炭化室傳熱過程數(shù)學(xué)模型拓展為“焦?fàn)t直行溫度數(shù)學(xué)模型”，并開發(fā)了由一組燃燒室和炭化室組成的“焦?fàn)t直行溫度數(shù)學(xué)模型計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)”。運(yùn)用該模型可以仿真不同的推焦計(jì)劃、裝爐煤水份、裝煤量、燃料熱值等熱工參數(shù)對焦?fàn)t直行溫度的影響，從而為焦?fàn)t直行溫度的優(yōu)化設(shè)定提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)。

1. 痛點(diǎn)問題 工業(yè)視覺場景下普遍存在缺陷樣本數(shù)量少、難采集，已有標(biāo)注方案無法完全發(fā)揮樣本數(shù)據(jù)效用等問題。在工業(yè)視覺應(yīng)用場景中，產(chǎn)線整體生產(chǎn)良率均已達(dá)到相當(dāng)水平，人工可識別的缺陷樣本數(shù)量相對較少，且采集難度較大。制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)對產(chǎn)線效率要求較高，模型訓(xùn)練難以實(shí)現(xiàn)精度與效率上的平衡。 2. 解決方案 本項(xiàng)目將最新的少樣本學(xué)習(xí)、連續(xù)學(xué)習(xí)、模型壓縮與優(yōu)化技術(shù)，與工業(yè)場景中的缺陷檢測需求深入結(jié)合，致力于工業(yè)視覺自主知識產(chǎn)權(quán)軟硬件一體化裝備研發(fā)。針對玻璃深加工與半導(dǎo)體晶圓宏觀缺陷檢測，本項(xiàng)目已完成工業(yè)視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發(fā)平臺、玻璃智能一體檢測設(shè)備、晶圓宏觀缺陷檢測設(shè)備等智能設(shè)備的原理驗(yàn)證和裝備試制，同時(shí)有多項(xiàng)智能設(shè)備在研。 本項(xiàng)目在玻璃與半導(dǎo)體缺陷檢測中，基于圖像自動(dòng)標(biāo)注方法完成少樣本場景下的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注，通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和連續(xù)學(xué)習(xí)方法完成有效模型構(gòu)建，并針對長尾數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)高效工業(yè)視覺感知計(jì)算。針對工業(yè)視覺場景，本項(xiàng)目集成視覺感知算法能力，研發(fā)人工智能算法研發(fā)平臺，該平臺秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、算法訓(xùn)練與評估、模型壓縮與優(yōu)化、應(yīng)用部署與管理的數(shù)據(jù)閉環(huán)。 合作需求 尋求浮法玻璃深加工、半導(dǎo)體加工與制造等行業(yè)企業(yè)合作。

一種水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)高階數(shù)學(xué)模型的降階方法，包括如下步驟：①簡化系統(tǒng)分母的最高次項(xiàng)，實(shí)現(xiàn) 系統(tǒng)的一次降階，得到一次低階等效系統(tǒng)式；②從波動(dòng)疊加的角度出發(fā)，將一次低階等效系統(tǒng)式變換為 兩個(gè) 2 階子系統(tǒng)相加的形式；③進(jìn)行拉普拉斯反變換，得到水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的一次低階等效系統(tǒng)在負(fù)荷 階躍擾動(dòng)下的機(jī)組轉(zhuǎn)速響應(yīng)波動(dòng)方程；④對完整 5 階系統(tǒng)式進(jìn)行二次降階；⑤利用二階系統(tǒng)進(jìn)行水輪機(jī) 調(diào)節(jié)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速響應(yīng)調(diào)節(jié)品質(zhì)的影響因素分析。其優(yōu)點(diǎn)是：較之其他降階方法，本方法是