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本書內(nèi)容包括:熱彈性力學基礎;疊層梁;疊層板;疊層圓柱殼和球殼;疊層扁殼和深殼;壓電材料疊層結(jié)構(gòu).

與華為技術有限公司開展互聯(lián)網(wǎng)語義分析合作研究，雙方共同研發(fā)了“電商知識圖譜自動化構(gòu)建和電商評論分析系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可以自動化將不同電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)抽取和集成，形成一個龐大的電商知識圖譜，并且利用這個知識圖譜來對電商評論做語義分析。該項目中的技術已經(jīng)被華為公司用于大數(shù)據(jù)中的視頻分析，并且產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟效益。另外，與百度簽訂了“本體及知件技術構(gòu)建醫(yī)療領域知識庫和應用研究”項目，提交并審核通過一項專利“一種醫(yī)療知識庫中保健品與疾病的關聯(lián)構(gòu)建方法”，并且提出一種word embedding的方式挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中實體關系的方法，項目成果被百度用于醫(yī)療保健品的搜索中，取得了很好的社會效應。

中醫(yī)理論和臨證經(jīng)驗是通過傳承、實踐以及創(chuàng)新而形成的具有特色的知識體系，包含在中醫(yī)辨證施治過程之和醫(yī)案之中。中醫(yī)醫(yī)案蘊含著豐富的臨證經(jīng)驗、診療技能、技巧和訣竅，醫(yī)案包含的結(jié)構(gòu)與關系非常復雜很難用計算機來分析處理。在多年工作積累的基礎上，經(jīng)過“十五”國家科技攻關計劃 “基于信息挖掘技術的名老中醫(yī)臨床診療經(jīng)驗及傳承方法研究”課題的深化，我們提出了基于語義網(wǎng)絡的中醫(yī)知識獲取技術，并開發(fā)了中醫(yī)醫(yī)案管理與智能分析系統(tǒng)。系統(tǒng)以中醫(yī)理論知識為基礎，利用人工智能、中醫(yī)自然語言理解技術，提供多種方法與工具對臨床醫(yī)案進行多層次解析和挖掘，以獲取醫(yī)案中隱含的診療知識和臨證經(jīng)驗。系統(tǒng)以中醫(yī)基礎理論為知識源，通過對中醫(yī)專家的醫(yī)案進行實例化，提取醫(yī)案中的診療規(guī)律和臨證經(jīng)驗，醫(yī)案分析結(jié)果可以用語義網(wǎng)絡、表格以及可視化的形式展現(xiàn)出來。 系統(tǒng)包括領域知識建模、Ontology的形式化與存儲、信息資源語義描述與存儲、語義分析等多個組件。通過這些組件的有機結(jié)合，知識工程師可以利用領域本體中的詞匯來描述WORD文檔、文本文檔等多種形式的信息資源；用戶可以瀏覽領域知識樹查找相關醫(yī)案，查看領域本體中的概念描述，并通過語義查詢接口進行語義查詢。將相關技術集成開發(fā)完成了中醫(yī)智能信息處理系統(tǒng)，系統(tǒng)主要實現(xiàn)了以下功能：①醫(yī)案管理：對醫(yī)案進行存儲、檢索、刪除、修改。②文本預處理：對文本進行分詞、標注、抽取特征詞和特征詞的標準化。③知識管理：對本體知識庫進行標準化存儲、更新和檢索。④知識獲取：對醫(yī)案進行實例化映射，建立語義網(wǎng)絡，獲取中醫(yī)知識。⑤數(shù)據(jù)挖掘：對醫(yī)案進行常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘。⑥數(shù)據(jù)可視化：把知識模型以可視化的形式展現(xiàn)出來。本系統(tǒng)可用于國家中醫(yī)藥管理局、醫(yī)療機構(gòu)等行業(yè)。

用于鑄造生產(chǎn)現(xiàn)場準確評價鑄鐵、鑄鋼、鋁合金、銅合金等線收縮、內(nèi)應力、熱裂的新型儀器。測試時，液態(tài)合金澆入濕型砂砂型中，系統(tǒng)可自動鑒別被測合金的凝固特性參數(shù)。該系統(tǒng)具有體積小、造型和砂箱定位簡單準確、測量準確率高、可靠性好、抗干擾性強和操作方便等優(yōu)點。

本項目開發(fā)的流量預測系統(tǒng)，主要功能是預測未來某一天的資金流量，設計了一套深度學習系統(tǒng)用來精確預測未來某天的資金流量

社會網(wǎng)絡已經(jīng)成為覆蓋用戶最廣、傳播影響最大、商業(yè)價值最高的 Web2.0 業(yè)務，在世界范圍內(nèi)，最著名的社會網(wǎng)絡代表是 Facebook、Twitter，用戶量分別達到 12 億、5 億;國 內(nèi)使用人數(shù)最多的社會網(wǎng)絡工具是新浪微博和騰訊微博，其中新浪微博用戶達到 5 億，騰訊 微博用戶超過 8 億。社會網(wǎng)絡中的巨大用戶群每天產(chǎn)生海量的用戶數(shù)據(jù)、關系數(shù)據(jù)和信息數(shù) 據(jù)，若能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進行準確、及時的分析，則會在精確營銷、輿情探測以及網(wǎng)絡安全等方面創(chuàng)造巨大價值。然而由于社會網(wǎng)絡的大數(shù)據(jù)特性以及分析方面要求準確、及時，目前缺 乏融合多項社會網(wǎng)絡分析技術的、成熟的社會網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。社會網(wǎng)絡分析技術是一項關鍵技術，也是一項熱門的研究，涵蓋了社會學、人類學、社 會語言學、地理、社會心理學、通信研究、資訊科學、社會網(wǎng)絡分析與探勘、組織研究、經(jīng) 濟學以及生物學等多個領域，是一項多學科交叉技術。社會網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)要求具有堅 實的數(shù)據(jù)支撐，即數(shù)據(jù)獲取全面、更新及時、獲取數(shù)量大，也強調(diào)多維度、多粒度的分析手 段相結(jié)合，并對分析速度、可視化以及人機交互等方面都提出很高的要求。基于上述現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，在國家科技支撐項目的資助下，實現(xiàn)基于新浪微博、Twitter 等 主要社會網(wǎng)絡交流工具的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，系統(tǒng)完成從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)存儲、 消息中心、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果可視化展示的閉環(huán)處理流程，支持多種社會網(wǎng)絡(Twitter、新浪 微博等)的數(shù)據(jù)實時、不間斷獲取，獲取數(shù)據(jù)量在國內(nèi)外同研究領域處于領先地位;實現(xiàn)整 體、個體、群體以及事件的多層次、多粒度分析模式;同時具備良好的人機交互操作界面以 及優(yōu)秀的分析展示效果。

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數(shù)學與統(tǒng)計學院生物數(shù)學團隊與陜西師范大學生物數(shù)學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數(shù)據(jù)，采用動力學模型和統(tǒng)計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。研究中進一步采用似然函數(shù)方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預測結(jié)果與報告疫情數(shù)據(jù)基本一致。 研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數(shù)中的重要作用。預測結(jié)果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數(shù)會在一個周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產(chǎn)生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。SSRN 截圖 密切跟蹤隔離措施的敏感性分析點擊查看原文

一、項目簡介時間分辨熒光免疫分析法（TRFIA）具有靈敏度高、特異性強、不受背景熒光干擾等特點，在 POCT 領域有極高的發(fā)展?jié)摿ΑＤ壳埃袌錾系?TRFIA 分析儀以中大型為主，手持式極少。本項目圍繞小型化、低成本等理念，將 TRFIA 技術應用到 POCT 領域。該小型化 TRFIA 測控模塊， 尺寸小、成本低、檢測速度快、 重復性好、適用于多種稀土螯合物。在無濾光片條件下， 基本達到了小型化 TRFIA 測控模塊的性能的極限。二、產(chǎn)品性能優(yōu)勢（（（（1）使用雙自由度調(diào)光法，更優(yōu)良；2）單次采樣即可滿足精度要求，采樣時間更短；3）單/雙通道可節(jié)省兩塊濾光片，成本低一半；4）采用基于多點采樣數(shù)據(jù)擬合法的熒光物質(zhì)濃度測定法。檢測方法適用探針多點采樣擬合法稀土螯合物；激發(fā)波長：365nm~405nm；發(fā)射波長：可見光范圍；可檢最短熒光壽命約 400us調(diào)光法LED 電流峰值+LED 電流脈寬檢測時間最大采樣時間范圍為 0～2ms；單次采樣時間小于 3ms以 Eu(TTA)3phen 為檢測對象，檢測限< 0.185mg/L；信號值小于熒光檢測限精密度1.5%熒光光強變異系數(shù) CV

天然藥用植物是發(fā)現(xiàn)候選藥物的重要來源。然而，從中尋找目標組分的難度 和工作量十分巨大！面對類似天然藥用植物這樣的復雜體系，目前只注重“分離” 功能的商品色譜儀，已難以滿足有效的分析需求。本項目以高表達受體細胞膜色 譜（CMC）技術為核心，研究 CMC 模型的標準化，實現(xiàn)對目標物的特異性“識別”。 設計研發(fā)的“CMC-受體/配體作用分析儀”和“2D/CMC-中藥注射液類過敏物分析 儀”，為認識靶向藥物作用規(guī)律、發(fā)現(xiàn)新的藥物先導物提供了有效分析手段，實 現(xiàn)了對復雜樣本中目標物的有效分析，可以提高藥品質(zhì)量控制水平和臨床使用安 全性。該項目累計申請國家發(fā)明專利 11 項，授權(quán) 6 項；獲計算機軟件著作權(quán) 3 項；制定《中國藥典》中藥注射劑標準 5 項，申報審核 3 項；部分研究成果獲“2017 年度陜西省科學技術獎”一等獎 1 項。