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結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對視頻材料的偏愛與學生-示范者之間的左側(cè)顳葉腦間同步有關(guān)；相比前期，這種相關(guān)性在觀看后期更強；腦同步可區(qū)別，甚至預測學生對視頻材料的偏好程度。這些實驗結(jié)果表明：一個視頻材料之所以受學生喜歡，是因為這個材料更容易導致學生-示范者的大腦同步；學生較早感興趣于視頻材料所呈現(xiàn)的內(nèi)容，則可預測接下來的視頻內(nèi)容；一旦預期得到驗證，就給人帶來一種愉悅感。也就是說，好聽、好看的視頻材料，其原因是眾多觀眾與示范者的“不謀而合”與“大腦共鳴”。此外，研究團隊還原了具有高生態(tài)效度的師生互動教學場景，教師面對面地向?qū)W生教授知識（心理學領(lǐng)域）；設(shè)計了兩類教學方式：一類是教師逐步提供難度漸進的問題，引導學生自己解決問題，這稱為支架式教學；另一類是教師提供一些信息，詮釋重要的術(shù)語、概念和原理，這被稱為解釋性教學。在兩類教學活動中，研究者也采用近紅外腦成像技術(shù)，全程同步采集師生兩個人的大腦活動。 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，師生間大腦活動在教學過程中趨向同步；這種師生腦同步依賴于教師使用的教學策略；這就是，當教師采用支架式教學時，其與學生的腦同步，比解釋性教學時更強；這種增強的師生腦同步，可預測學生的學習表現(xiàn)。 為了厘清師生腦同步和具體教學行為之間的關(guān)系，研究者用視頻編碼技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了師生腦同步的增強與教師采用的支架行為有關(guān)（如詢問引導性問題，提供暗示等）；但是，當教師執(zhí)行解釋行為（如提供定義或澄清概念等）時，師生腦同步則比較弱。基于這些結(jié)果，研究建議：教師在教學活動中，除了要進行必要的概念解釋外，可以提出一些由易到難的問題，幫助學生思考所學內(nèi)容及其關(guān)系；這些問題因人而異時，效果最好。

同濟大學上海自主智能無人系統(tǒng)科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關(guān)NCP-GIS團隊研發(fā)的新冠肺炎疫情地理信息系統(tǒng)（Tongji NCP-GIS）。 

天津大學生命科學學院黃金海教授和葉升教授團隊瞄準臨床實踐所需，制定了病毒、抗體快速診斷以及生物防治制劑的研發(fā)方案。團隊迅速制備獲得新型冠狀病毒高純度蛋白，并與北京華科泰生物技術(shù)股份有限公司聯(lián)合完成免疫熒光層析試紙條檢測病毒抗原靈敏性、交叉性等實驗，成功研發(fā)出新型冠狀病毒抗原熒光免疫層析快速檢測試劑盒。與目前臨床使用的檢測試劑盒相比，新型試劑盒最大的優(yōu)勢是“快”，可在15分鐘內(nèi)檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時間；同時該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實驗結(jié)果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數(shù)等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。新型試劑盒正在加緊臨床驗證，在獲得相關(guān)部門檢驗審批后有望用于疫情的快速檢測和早期診斷，縮短疑似病例的篩查時間，助力新冠病毒疫情的防控。天津大學生命科學學院科研團隊正在加緊進行新型冠狀病毒早期感染抗體檢測、新型生物防治制劑的研發(fā)工作，目前進展順利，有望近期取得可用性成果。

2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯(lián)手在國際頂級醫(yī)學期刊新英格蘭醫(yī)學雜志NEJM 在線發(fā)表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發(fā)作日的關(guān)系。癥狀發(fā)作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 這些發(fā)現(xiàn)與有關(guān)傳播可能在感染過程中早期發(fā)生的報道相一致，這表明病例的發(fā)現(xiàn)和隔離可能需要與控制SARS-CoV所需要的策略不同的策略。對口咽中癥狀很少或沒有癥狀且可檢測病毒RNA水平適中的患者至少持續(xù)5天的鑒定表明，需要更好的數(shù)據(jù)來確定傳播動態(tài)并為我們的篩查實踐提供信息。 2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯(lián)手在國際頂級醫(yī)學期刊新英格蘭醫(yī)學雜志NEJM 在線發(fā)表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發(fā)作日的關(guān)系。癥狀發(fā)作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 

該研究通過生物學分析發(fā)現(xiàn)武漢新型冠狀病毒的刺突（S）蛋白與SARS冠狀病毒的S蛋白結(jié)構(gòu)相似，也可通過S蛋白與宿主細胞表面的 血管緊張素轉(zhuǎn)化酶（ACE）2蛋白分子相互作用，從而感染宿主的上皮細胞。因此， ACE2分子是武漢新型冠狀病毒感染的關(guān)鍵分子，通過結(jié)合ACE2分子有可能影響武漢新型冠狀病毒感染人體細胞的過程。ACE2是腎素-血管緊張素-醛固酮系統(tǒng)（RAS）的關(guān)鍵分子，也是包括肺泡上皮細胞在內(nèi)的多種人體細胞表面表達的重要分子之一。2003年，ACE2被鑒定為SARS冠狀病毒的功能性受體。2020年1月25日， 北京大學基礎(chǔ)醫(yī)學院的 王月丹和初明團隊，采用自主研發(fā)的人工智能藥靶篩選系統(tǒng)，重點針對2674種已上市的藥物以及1500種中藥提取物進行了藥物篩選， 發(fā)現(xiàn)了多種潛在的ACE2結(jié)合劑，有望用于武漢新型冠狀病毒感染的治療，其中包含了氨溴索（CAS號：18683-91-5）等。氨溴索，又稱沐舒坦，是一種呼吸道潤滑祛痰藥，能促使呼吸道表面活性物質(zhì)的形成，調(diào)節(jié)漿液性與黏液性物質(zhì)的分泌，促進代謝，還可改善纖毛運動，增強呼吸道分泌物的消除作用。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數(shù)控和智能制造團隊劉強教授、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、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。劉強教授團隊對北京、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)預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數(shù)據(jù)及報告2份，向上級提出北京延期恢復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。

面對國家在疫情防控決策方面的重大戰(zhàn)略需求，北京航空航天大學計算機學院王靜遠副教授，聯(lián)合經(jīng)濟管理學院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學院軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應(yīng)，在1月22日開始陸續(xù)組織了一支包括20余名師生在內(nèi)、跨學科、跨專業(yè)的疫情應(yīng)急研究團隊，開展基于大數(shù)據(jù)的疫情預測與大數(shù)據(jù)分析科研攻關(guān)工作。 團隊經(jīng)過連續(xù)不眠不休的集中攻關(guān)，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預測的模型，并最早具備了對外提供疫情預測服務(wù)的能力。該模型具備優(yōu)秀的預測精度和疫情解釋能力，為上級部門的疫情防控決策提供了重要的支撐。尤其是在疫情拐點尚未出現(xiàn)、全國發(fā)病走勢尚不明朗的疫情早期階段，為防疫決策提供精準的數(shù)據(jù)參考。預測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發(fā)和季節(jié)性流感流行期間使用市民活動大數(shù)據(jù)與Meta-Population動力學模型相結(jié)合的方式設(shè)計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預測模型，曾應(yīng)用于深圳流感防控。

華中科技大學同濟藥學院李華教授、沈陽藥科大學無涯學院陳麗霞教授、軍事醫(yī)學研究院國家應(yīng)急防控藥物工程技術(shù)研究中心李行舟研究員等組成聯(lián)合攻關(guān)小組，就新型冠狀病毒肺炎疫情，開展了抗新冠病毒潛在藥物的篩選研究工作。利用藥物重定位策略，在已有藥物中尋找對抗新冠病毒的治療藥物是對抗疫情的有效手段和當務(wù)之急。研究表明，冠狀病毒nsp3編碼的木瓜樣蛋白酶(papain-like protease，PLP)在病毒基因組復制及逃避宿主抗病毒天然免疫中發(fā)揮重要作用，是藥物開發(fā)的良好靶點。PLP不僅具有蛋白水解酶活性，同樣具有去泛素化酶（DUB）活性，PLP利用其蛋白水解酶活性及DUB活性通過一系列的分子機制逃避宿主抗病毒免疫反應(yīng)，抑制干擾素表達；它是除了冠狀病毒3CL水解酶之外，另一個冠狀病毒感染人類所必需的重要蛋白。攻關(guān)小組目前正在尋找更多可能抑制新冠病毒的藥物靶點，也將繼續(xù)進行深入的抗新冠病毒活性測試，為后續(xù)抗新冠病毒肺炎藥物的基礎(chǔ)和臨床研究提供更多指導信息。

病毒的快速、靈敏檢測可以縮短疑似病例數(shù)量和病人隔離期，更短時間內(nèi)篩查更多疑似病例，具有重要臨床和公共衛(wèi)生價值。核酸檢測試劑盒檢測耗時長、病毒RNA容易降解、難以檢測小于100bp病毒片段，導致目前新冠病毒檢測假陰性案例很多。深圳國際研究生院助理教授秦培武團隊將通過CRISPR反應(yīng)、高靈敏光譜、單分子成像解決當前新冠檢測面臨的難題。 在以往工作的基礎(chǔ)上，秦培武與羅徹斯特理工杜可教授合作開發(fā)基于Cas12a反應(yīng)的DNA病毒檢測方法，不擴增的條件下可以檢測皮摩爾濃度非洲豬瘟病毒，成果已經(jīng)被Biosensors and Bioelectronics接收。 針對新型冠狀病毒檢測，靈敏度、速度、高通量將是檢測裝置的主要設(shè)計指標。為此將整合光學靈敏度最高的單分子成像與信號放大最好的CRISPR酶反應(yīng)，達到高靈敏、高通量、高特異新冠病毒檢測，將CRISPR反應(yīng)體系封裝到載玻片作為檢測試劑盒使用，加入病毒后產(chǎn)生的熒光信號可通過單分子顯微鏡采集。多個檢測位點可以累計提高信噪比，crRNA陣列覆蓋新冠病毒所有保守區(qū)將最大限度檢測病毒提供的天然檢測靶點。 本項目還將開發(fā)病毒檢測試紙，將CRISPR反應(yīng)系統(tǒng)溶解風干到試紙上。新冠病人咽拭子樣品經(jīng)核酸提取后先用試劑檢測，信號可以目測或者利用高靈敏光譜檢測，如果是陰性再進行試劑盒單分子檢測，實現(xiàn)二級精準新冠病毒核酸檢測。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學習”即在較少訓練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學習。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監(jiān)督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫(yī)生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學習數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏蚀_率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。