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高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

1 成果簡(jiǎn)介應(yīng)急平臺(tái)是軟硬件結(jié)合的突發(fā)公共事件應(yīng)急技術(shù)系統(tǒng)。在突發(fā)公共事件發(fā)生時(shí)，能迅速獲取現(xiàn)場(chǎng)信息和數(shù)據(jù)，結(jié)合各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，科學(xué)分析突發(fā)公共事件的發(fā)展趨勢(shì)，評(píng)估危險(xiǎn)級(jí)別，快速調(diào)出數(shù)字預(yù)案，綜合專家救援意見，協(xié)助制定現(xiàn)場(chǎng)作戰(zhàn)方案。在平時(shí)，它能分析潛在風(fēng)險(xiǎn)，模擬災(zāi)害發(fā)生場(chǎng)景進(jìn)行預(yù)案演練，通過信息門戶教育公眾，提供生動(dòng)的災(zāi)害避難與救援信息。同時(shí)，不同地區(qū)，不同部門應(yīng)急平臺(tái)按照國(guó)家規(guī)范互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)和信息的共享，促進(jìn)了應(yīng)急聯(lián)動(dòng)和溝通協(xié)調(diào)，為各級(jí)政府的高效應(yīng)急提供強(qiáng)大支持。2 應(yīng)用說明應(yīng)急平臺(tái)由基礎(chǔ)支撐系統(tǒng)和綜合應(yīng)用系統(tǒng)兩大部分組成，即硬件支撐和核心應(yīng)用。支撐系統(tǒng)包括：通信系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、圖像接入系統(tǒng)、視頻會(huì)議系統(tǒng)、移動(dòng)應(yīng)急平臺(tái)、安全支撐系統(tǒng)和容災(zāi)備份系統(tǒng)等；應(yīng)用系統(tǒng)包括：綜合業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)防控系統(tǒng)、預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、智能方案系統(tǒng)（即數(shù)字預(yù)案系統(tǒng)）、指揮調(diào)度系統(tǒng)、應(yīng)急資源管理和保障系統(tǒng)、應(yīng)急評(píng)估系統(tǒng)、模擬演練系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 按照核心功能劃分，應(yīng)急平臺(tái)也可以看作由三個(gè)部分組成，分別是：信息獲取系統(tǒng)、應(yīng)急智能系統(tǒng)和決策指揮系統(tǒng)。具備以下主要功能：（ 1）日常公共安全數(shù)據(jù)信息的匯集與報(bào)送；（ 2）數(shù)字化應(yīng)急預(yù)案的管理與完善；（ 3）隱患分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；（ 4）特別重大或者重大突發(fā)公共事件的接報(bào)與現(xiàn)場(chǎng)信息的實(shí)時(shí)獲取與分析；（ 5）災(zāi)害事故的發(fā)展預(yù)測(cè)和影響分析；（ 6）預(yù)警分級(jí)與信息發(fā)布；（ 7）應(yīng)急方案的優(yōu)化確定與啟動(dòng)；（ 8）動(dòng)態(tài)的應(yīng)急決策指揮和資源、力量調(diào)度；（ 9）事故過程的再現(xiàn)與分析；（ 10）應(yīng)急行動(dòng)的總體功效評(píng)估和應(yīng)急能力評(píng)價(jià)等。3 效益分析實(shí)現(xiàn)突發(fā)公共事件應(yīng)急平臺(tái)的產(chǎn)品化，應(yīng)用于各省級(jí)、地市級(jí)、區(qū)縣級(jí)、企業(yè)、專項(xiàng)部 門等應(yīng)急平臺(tái)的建設(shè)。4 合作方式商談。

極端降雨隨氣候變化的物理過程研究目前尚很不足。一般來說，當(dāng)氣候變暖時(shí)，空氣中水汽的（絕對(duì)）含量也會(huì)增多，那么降雨發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的雨量也會(huì)增多。由此可以推斷，如果只考慮大氣水分增加，那么極端降雨強(qiáng)度隨溫度的增幅應(yīng)為約7％每度（即遵從飽和水汽壓的克勞修斯－克拉珀龍方程）。然而，在實(shí)際天氣過程中，大氣運(yùn)動(dòng)對(duì)降雨的影響也至關(guān)重要。 使用一個(gè)新穎且簡(jiǎn)化的模型，聶績(jī)等通過模擬美國(guó)德克薩斯州2015年5月的一次災(zāi)害性極端降雨過程，模擬并量化分析了大氣大尺度運(yùn)動(dòng)和小尺度對(duì)流之間的耦合，同時(shí)模擬了在工業(yè)化增溫前（較于現(xiàn)在氣溫低1.5度）和本世紀(jì)末（較于現(xiàn)在增溫4.5度）的情景下，發(fā)生在同一地區(qū)的極端降雨事件產(chǎn)生的降雨量差異（圖1）。結(jié)果表明，在更暖的氣候下的背景下，由于大氣中的水汽增多（7％每度），凝結(jié)釋放的潛熱也會(huì)增多，導(dǎo)致更強(qiáng)的大氣抬升運(yùn)動(dòng)；另外，潛熱釋放也將改變大氣垂直層結(jié)。其結(jié)果是，極端降雨事件隨氣溫的增加可能會(huì)是單純水汽增多的效果的兩倍左右（～14％每度）。 該研究為理解極端降雨事件對(duì)全球變暖的響應(yīng)提供了新的認(rèn)識(shí)，所使用的模擬和分析方法為理解極端降雨氣候響應(yīng)的區(qū)域特征提供了新的思路。圖1: 觀測(cè)和模擬的德克薩斯州極端事件的日降雨量；橫軸是日期，縱軸是降雨量（毫米每天）。(a): 當(dāng)前氣候態(tài)下的模擬（黑色直方圖）。各藍(lán)色直方圖是三套觀測(cè)數(shù)據(jù)，藍(lán)色粗線條是觀測(cè)值的平均。數(shù)值模擬和觀測(cè)結(jié)果較為吻合。(b): 工業(yè)化增溫前（較于現(xiàn)在氣溫低1.5度；藍(lán)色）和本世紀(jì)末（較于現(xiàn)在增溫4.5度；紅色）氣候下，模擬的該地區(qū)極端降雨事件的雨量。通過和當(dāng)前氣候態(tài)模擬結(jié)果（黑色）的比較，可見極端降雨量隨升溫的增強(qiáng)非常顯著（～14％每度）。

HOPX的甲基化狀態(tài)可能是鼻咽癌患者的重要預(yù)后預(yù)測(cè)指標(biāo)，臨床醫(yī)生可根據(jù)TNM分期結(jié)合該指標(biāo)篩選出高轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的鼻咽癌患者，從而更有針對(duì)性的指導(dǎo)臨床治療方案的選擇；并且，藥物研發(fā)部門可根據(jù)HOPX-HDAC2/SRF-SNAIL信號(hào)通路設(shè)計(jì)靶向藥物，對(duì)有該通路異常的鼻咽癌患者進(jìn)行個(gè)體化靶向治療，可能是提高鼻咽癌患者生存率的重要途徑。

本成果來自有重大應(yīng)用前景的橫向項(xiàng)目，現(xiàn)已結(jié)題，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬西南交通大學(xué)。項(xiàng)目創(chuàng)新性和先進(jìn)性：構(gòu)建了客運(yùn)專線突發(fā)事件的應(yīng)急處理機(jī)制和安全技術(shù)支撐體系。建立了客運(yùn)專線應(yīng)急能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并使用AHP權(quán)重分析法分析了體系中各因素的權(quán)重。主要性能指標(biāo)為應(yīng)急監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)能力、社會(huì)控制能力、突發(fā)事件的防御能力、應(yīng)急救援能力等。

本發(fā)明涉及一種風(fēng)電功率爬坡事件概率場(chǎng)景預(yù)測(cè)方法，通過構(gòu)建計(jì)及累積密度函數(shù)和高階矩自相關(guān) 函數(shù)的多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)實(shí)現(xiàn)了分布特征一致性和時(shí)序特征一致性。基于多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法 對(duì)概率生成模型參數(shù)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，得到大量預(yù)測(cè)場(chǎng)景，并通過場(chǎng)景捕捉帶內(nèi)挖掘出的爬坡事件概率特 征評(píng)價(jià)該預(yù)測(cè)方法。選取國(guó)外某風(fēng)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行算例計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明多目標(biāo)函數(shù)較單目標(biāo) 函數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果更為精確，而且該概率場(chǎng)景預(yù)測(cè)方法可以較準(zhǔn)確地估計(jì)出爬坡事件的特征量，證明了該 方法的正確性，可為概率場(chǎng)景生成方法和爬坡事件預(yù)測(cè)模型提供指導(dǎo)。 

學(xué)校突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的質(zhì)量非常重要，應(yīng)急預(yù)案雖然不能消除突發(fā)事件的發(fā)生，但卻是預(yù)防突發(fā)事件發(fā)生并減少傷害和損失的關(guān)鍵，應(yīng)急預(yù)案質(zhì)量的差異會(huì)導(dǎo)致突發(fā)事件的后果不同。目前我國(guó)小學(xué)突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的整體水平較差，尤其在預(yù)防機(jī)制的建立和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急應(yīng)對(duì)處理方面。 研究成果開發(fā)了科學(xué)、可行《小學(xué)校突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案評(píng)估量表》，量表具有較高的信度、效度和區(qū)分度，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和可推廣性。

本發(fā)明公開了一種視頻摘要中事件與背景的融合方法。該方法在前景檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，將事件與背景的融合問題分成事件預(yù)處理、背景幀選擇、事件與背景融合三個(gè)步驟。首先對(duì)事件進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)事件按面積大小排序并調(diào)整局部亮度；然后，用事件投票的方式選擇最優(yōu)背景幀，使盡可能多的事件落在該幀背景上；最后融合事件與背景，根據(jù)當(dāng)前位置的像素點(diǎn)在背景幀上的狀態(tài)標(biāo)志值和在圖像塊上的二值前景值選擇使用泊松圖像編輯方法融合或加權(quán)融合

該成果應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型和虛擬仿真技術(shù)對(duì)呼吸道傳染病突發(fā)事件應(yīng)急處置的過程進(jìn)行仿真模擬，通過事件發(fā)現(xiàn)與報(bào)告、流行病學(xué)調(diào)查、事件現(xiàn)場(chǎng)處置、事件總結(jié)報(bào)告的四個(gè)階段以及實(shí)時(shí)的結(jié)局監(jiān)測(cè)，突出以公共衛(wèi)生應(yīng)急核心勝任力為導(dǎo)向，培養(yǎng)學(xué)生熟悉應(yīng)急處置過程中的15個(gè)知識(shí)點(diǎn)和掌握應(yīng)急處置的14種能力。學(xué)生通過虛實(shí)結(jié)合，反復(fù)訓(xùn)練利用或設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，從而提高學(xué)生對(duì)突發(fā)衛(wèi)生公共事件現(xiàn)場(chǎng)的處置能力。該平臺(tái)基于真實(shí)案例構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，利用傳染病動(dòng)力學(xué)SIR（susceptible-infected-recovered，易感者-感染者-恢復(fù)者）模型和虛擬場(chǎng)景，模擬呼吸道傳染病突發(fā)事件的自然進(jìn)程。針對(duì)應(yīng)急處置的三個(gè)關(guān)鍵問題，即判斷事件性質(zhì)、調(diào)查時(shí)間原因和控制事件進(jìn)展，采取各種應(yīng)急處置策略和措施，從而預(yù)防和控制突發(fā)事件發(fā)展。采取系列干預(yù)策略和措施的過程中，讓學(xué)生經(jīng)歷4個(gè)階段-病例的發(fā)現(xiàn)與報(bào)告、流行病學(xué)調(diào)查、現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急處置和時(shí)間總結(jié)報(bào)告，掌握公共衛(wèi)生應(yīng)急處置核心能力。目前，依托國(guó)家虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目共享平臺(tái)，已達(dá)到27433次的瀏覽量，共7851人進(jìn)行了實(shí)操訓(xùn)練，覆蓋了全國(guó)各地二十余所高等院校。

本技術(shù)成果提供了一種實(shí)用價(jià)值大、反映營(yíng)銷深層規(guī)律的、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電量的基于對(duì)熱點(diǎn)事件進(jìn)行關(guān)聯(lián) 挖掘的電量預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：1.分析數(shù)據(jù)，建立模型；2.挖掘熱點(diǎn)事件；3.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘事 件之間的聯(lián)系進(jìn)行電量預(yù)測(cè)