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該成果提出了變壓器局部放電檢測的系統的、全面的外部干擾排除方法；提出了變壓器局部放電超寬帶天線陣列定位新技術；提出了變壓器內部局部放電缺陷嚴重程度的特征參數，進而提出了局部放電缺陷的類型和嚴重程度的診斷方法，并且設計并實現了相應的自動診斷軟件。 研究成果通過了實驗室試驗驗證，并在上海市電力檢修公司和福建省十余座變電站得到應用。該成果抗干擾技術的在線檢測結果的準確性與過去相比提高了3倍，準確率提高到95%；定位技術誤差一般不超過30cm；總體運算時間在秒級，Y型優化陣列準確定位區域比現有的矩形陣列大18倍。 該成果在局部放電缺陷嚴重程度的診斷方法和預警預測方法方面填補了國內外空白，對放電類型的嚴重程度識別的準確度達到了93.3%以上。授權發明專利3項，發表SCI、EI論文14篇，并獲得2012年福建省科學技術獎三等獎。

本成果在世界上首次將"AIPO4" 、"TIO6"和"Si04"單元以規整結構的形式引入柴油加氫精制催化劑載體中,使催化劑具有更加優良的表面化學性質,促進硫、氮、芳烴的同步脫除。成果從2010年陸續在大慶石化、烏魯木齊石化、遼陽石化柴油加氫精制裝置實現工業應用,成功生產出符合國IV、國V柴油質量標準的清潔柴油,為我國柴油的質量升級提供了有力的技術支撐,取得了良好的經濟效益和社會效益。

  昆蟲對生態系統和全球經濟有著重要影響，其中甲蟲（鞘翅目）、蝗蟲（直翅目）、寄生蜂（膜翅目）、蠅類（雙翅目）等是農林業害蟲、生物防治及環境評價的重要類群，明確昆蟲種類對農林業生產、資源挖掘、生態平衡等領域具有重要作用。項目組對上述昆蟲進行了系統的分類研究。     1.創建了金龜子幼蟲的形態學分類新體系。利用幼蟲頭部、臀節、內唇等相關部位的綜合特征創建的分類新體系可準確、快速鑒定金龜子幼蟲（蠐螬）種類，縮短鑒定時間，提高防治害蟲的針對性。解決以前只能等待幼蟲發育到成蟲，再通過成蟲鑒定種類，錯過防治最佳時期的難題。該體系已被相關高校教材及科研文獻廣泛引用，且受到周邊國家高度重視，俄羅斯科學院的學者曾來我校合作學習。查新證明本分類新體系為國內外首創。     2.昆蟲種類新發現。發現并建立昆蟲新屬4 個；發現并發表昆蟲新種類113個；訂正1 個屬，建立1 個新組合；發現中國新記錄亞科1 個、中國新記錄屬19 個、中國新記錄種類121 個、遼寧省新記錄種類428 個；運用分類新體系首次描述并發表鞘翅目金龜子幼蟲85 種、蛹48 種。該成果豐富了世界昆蟲種類，對害蟲生物防治、昆蟲資源的利用和開發，以及生物多樣性的研究具有重要意義。     3.首次系統研究了中國蚤蠅資源。對中國蚤蠅進行系統的分類學修訂，運用形態學和分子系統學的研究方法，探討了中國蚤蠅的屬級系統發育，澄清了屬間的親緣關系。出版了《中國蚤蠅分類》，中科院動物所蠅類專家趙建銘研究員評價該書：是有關中國蚤蠅的第一部專著，填補了中國蚤蠅研究的空白；劍橋大學國際蚤蠅專家Henry Disney亦給予高度評價：是一部極具參考價值的專著。該研究成果在食用菌產業（菌食性蚤蠅）、生物防治（寄生性蚤蠅）及法醫鑒定 （尸食性蚤蠅）等領域有著重要意義。     4.主編專著6 部，發表論文96 篇。主要論文專著被他人引用308 次。所發表的論文被SCI數據庫收錄23 篇，其中6 篇發表于2 區期刊。著作《遼寧甲蟲原色圖鑒》與《中國東北小蜂及青蜂志》對71 科829 種甲蟲及18 科304 種寄生蜂的形態特征、分布、寄主及習性進行了詳細研究，為重要甲蟲資源及害蟲天敵資源的挖掘奠定了堅實的理論基礎。《遼寧甲蟲原色圖鑒》為遼寧省優秀自然科學著作，獲第五屆中華優秀出版物獎；美國內布拉斯加州立大學的國際金龜子專家Brett C. Ratcliffe教授、中科院動物所甲蟲專家楊星科研究員、西北農林科技大學張雅林教授及中國農業大學彩萬志教授等對該書均給予高度評價：All in all a VERY NICE book；對東北及全國甲蟲區系研究是重要的貢獻；是目前國內甲蟲出版物的領先者。《中國東北小蜂及青蜂志》是遼寧省教育廳高校科技專著出版基金資助出版的學術前沿著作。

項目建設了面向機電設備的壽命預測和維修大數據決策系統，可為城市軌道交通建設運維過程機電設備維護檢修提供了一種新的解決方案。 基于自主技術構建了基于云+管+端的機電設備大數據采集傳輸存儲分析平臺。“端”是自主研發的支持邊緣計算的安全可信終端；“管”是基于MQTT的擴展增強安全傳輸通道；“云”是基于HADOOP技術的工業大數據云平臺。平臺對機電設備生產經營相關業務數據、設備過程數據和設備外部數據的采集、清洗、集成、建模及應用過程提供全方位支撐，利用機器學習技術對設備剩余壽命可靠度模型和全生命周期成本模型進行了訓練和優化，并形成指導性維修方案。 項目采用了自主知識產權的嵌入式安全數據終端和融合安全的傳輸協議，為保護用戶隱私，增強系統可信提供了技術保障。 項目采用了智能邊緣計算終端技術，可以根據用戶的不同機電設備下載不同的檢修預測模型進行預測分析，能夠支持靈活的組網方式，適應于各種應用場景，節省用戶投資。

本發明公開了一種富鋰錳基正極材料及其制備方法。該方法采用共沉淀法制備前驅體[Ni(x-y/2)/x+(2-y)/3CoyMn((2-x)/3-y/2)/(x+(2-x)/3)](OH)2，然后采用高溫固相法得到富鋰錳基正極材料 Li[Li(1-2x)/3Nix-y/2CoyMn(2-x)/3-y/2]O2（0＜x＜0.5,0≤y≤0.15）。這些材料在 2.0-4.6V充放電比容量達到 200mAh/g 以上。本發明的制備方法工藝簡單，成本低，適用于工業化大生產，所得到的富鋰錳基正極材料在-20°C 下的放電容量可達到常溫放電容量的 70%以上，可以廣泛應用于電動汽車、通訊領域等。目前已經研究的體系有 Li[Li（1-x）/3Ni2x/3Mn （ 2-x ） /3]O2 ， Li[Li （ 1-x ） /3NixMn （ 2-2x ） /3]O2 ， Li[Li1/3-2x/3NixMn2/3-x/3]O2 ，Li1+x(Ni1/3Co1/3Mn1/3)O2+x/2 等。 

本實用新型提供一種可語音提醒的老年人智能手表.所述可語音提醒的老年人智能手表,包括:手表本體;第一支撐塊,所述第一支撐塊固定于所述手表本體的右側的底部;調節裝置,所述調節裝置設置于所述手表本體的右側的頂部,所述調節裝置包括第二支撐塊和第一轉動軸;第一固定帶.本實用新型提供的可語音提醒的老年人智能手表具有手表的表帶在佩戴時松緊可以調節的與手腕更加的適合,不會出現太松或者太緊的情況,且佩戴操作簡單方便,且該智能手表設置有電子顯示屏可以顯示時間,字體大,老人便于觀看,家屬可將手表和手機相連,錄制語音提醒并按時在手表上播放,可以插電話卡,可以聯網,自動更新時間,可以一鍵緊急呼叫聯系人.

上海交通大學公共衛生學院蔡泳團隊和上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院張欣欣團隊合作完成了一項最新研究結果，分階段估計了武漢市的新型冠狀病毒感染的流行趨勢，并提出在各項防控措施的有序開展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。該研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 該研究采用了在學界較為認可的傳染病動力學SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），這是一種常用于對病毒流行趨勢進行分析的模型，其參數包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康復者（R）、傳播率、感染率、治愈率、基本再生數（R0）和有效再生數（Rt）等。 研究表明面對疫情的發生，中國采取的措施，特別是1月23日做出的武漢“封城”等斷然決定，是非常有效的，這一決定和后續的一系列措施從根本上改變了疫情演變的格局。通過四個階段的多階段模型擬合，研究最終計算得到武漢地區感染人數可能在2月下旬出現流行高峰和拐點（兩種不同暴露者E與感染者I的比例估計），高峰感染人數估計為55869-84520人。估計感染人數指的是模型中在某一時刻現存的感染人數，這些估值中包括了有明顯癥狀的患者和潛在的無癥狀或癥狀很輕的感染者。 

2月26日，暨南大學吳建國課題組與湖北醫藥學院附屬人民醫院的劉龍在期刊Medical Virology上發表論文稱，龜類（西部錦龜、綠海龜、中華鱉）也是潛在的新冠病毒中間宿主。研究者對比新冠病毒與SARS病毒、動物樣本中發現的SARS樣冠狀病毒以及其他冠狀病毒之間的刺突蛋白（S）指出，這一位于病毒外殼上的結構蛋白與新冠病毒侵入細胞所使用的ACE2受體間的相互作用，是決定冠狀病毒宿主范圍的關鍵因素。論文稱，通過低溫電子顯微鏡分析新冠病毒刺突蛋白的結晶體，有助于驗證該蛋白與人類或其他宿主細胞間相互作用的結合點。研究團隊從多個數據庫中下載了ACE2受體與上述病毒的刺突蛋白序列。結構模擬中，就刺突蛋白結合作用點中一個殘基（Asn501）與ACE2受體上的兩個位點（41與353）的相互作用來看，比起蝙蝠，龜類與穿山甲與人類的更為近似。論文指出，目前已知龜類作為寄主能攜帶包括虹蛙病毒（RV）、尼多病毒（NV）、乳頭瘤病毒（PV）、甲魚虹彩病毒（STIV）、甲魚系統性敗血癥球狀病毒（STSSSV）、龜細小核糖核酸病毒（ToPV）和中華鱉出血綜合征病毒（TSHSV）等多種病毒。此外，與禁止交易的穿山甲相比，動物市場上龜類更為普遍。研究者認為，不能排除病毒感染龜類、演化后感染人類的可能。

這項研究通過使用最新、最準確的病例診斷方法，將幾種建模方法與泊松損失權重相結合，從而避免了特定建模選擇的局限性。這是第一個比較封閉期前后的研究，與之前的研究相比，這項研究計算出了更可靠的估計值，并且發現了更高的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，這些城市應考慮在必要時實施更積極的預防政策，以防止嚴重的全球性大流行。

2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判，該預測與鐘南山院士的判斷互相印證。雖然預測結果的準確度得到驗證，課題組團隊并沒有因此松懈，而是不斷根據最新的數據變化調整參數、優化擬合結果，同時積極聯絡政府相關科技、數據信息等部門，讓預測結果成為施策者有力的決策參考。2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判。