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【成份】 本品主要成分為頭孢地尼。 【性狀】 本品內容物為淡黃色或黃色粉末或顆粒。 【功能主治】 對頭孢地尼敏感的葡萄球菌屬、鏈球菌屬、肺炎球菌、消化鏈球菌、丙酸桿菌、淋病奈瑟氏菌、卡他莫拉菌、大腸埃希菌、克雷伯菌屬、奇異變形桿菌、普魯威登斯菌屬、流感嗜血桿菌等菌株所引起的下列感染： ·咽喉炎、扁桃體炎、急性支氣管炎、肺炎； ·中耳炎、鼻竇炎； ·腎盂腎炎、膀胱炎、淋菌性尿道炎； ·附件炎、宮內感染、前庭大腺炎； ·乳腺炎、肛門周圍膿腫、外傷或手術傷口的繼發感染； ·毛囊炎、癤、癤腫、癰、傳染性膿皰病、丹毒、蜂窩組織炎、淋巴管炎、甲溝炎、皮下膿腫、粉瘤感染、慢性膿皮癥； ·眼瞼炎、麥粒腫、瞼板腺炎 【規格】 按C18H19N3O5S計0.25g。

杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型試驗檢測設備研發生產的科技型企業，總部位于杭州，在山西設有機加工基地，山東設有建筑3D打印基地。擁有發明專利3項、實用新型專利17項、外觀專利9項、軟著8項，專著3部，主參編行業內標準31部。   組建了一支由具有多年土工工程行業背景、全球知名高校碩博畢業高級知識分子構成的研發團隊，涵蓋建筑結構、建筑材料、算法開發、軟件開發、機械設計、電控設計等多專業、多學科融合，主要研發人員包括清華大學、浙江大學、澳大利亞斯威本科技大學等知名高校的6名博士、6名碩士，其中6人具有高級職稱，6人具有中國建筑科學研究院、中國建筑技術中心等國內建筑領域知名央企高管從業背景。

2020年2月15日，同濟大學牽頭建設的上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關團隊研發的第一套疫情防控智能識別系統（Tongji NCP-AIS），在同濟大學四平路校區大門口開始試運行，可快速識別人流中個體感染者的風險。 科研團隊利用人工智能、大數據、人臉識別、溫度識別、動作識別等技術，可實現人臉識別、心率監測、呼吸監檢測、門禁聯動、門禁數據智能更新、咳嗽檢測和語音播報，讓人工智能技術在疫情防控期間發揮更大的作用，減輕學校相關管理人員的工作，實現疫情期間高效的校園安全管理。系統針對大規模人群，可以自動發現體溫不正常個體，實現拍照和跟蹤，以及提醒功能。

上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發了“疫情防控機器人”。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 2020年1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

當“肺炎”、“武漢”的搜索熱度居高不下、當病毒從湖北逐漸擴散至全國、當不斷攀升的疫情數字、成為我們每天密切關注的焦點。數據可直觀反映疫情發展現狀，對“科學防疫”極具研究價值，參照已有的疫情樣本數據，我們迫切需要用大數據可視化的思維，去分析、思考、總結，直至戰勝這場疫情。隨著新型冠狀病毒所引發的肺炎迅速蔓延，政府、各大企業乃至我們每一個人都加入了這場驚心動魄的阻擊戰。春節前后，北京大學可視化與可視分析實驗室的老師和同學們，也在一直密切關注著疫情狀況，希望通過專業的技能儲備、以及可視化領域的科研經驗，在獲得公開數據的條件下，將疫情數據以多種形式呈現和傳達給社會大眾。根據全國各省市的每日新增確診病例數量，北京大學可視化與可視分析實驗室制作了疫情變化晴雨表，用方塊代表了每個地區每日的新增確診人數，方塊的大小用于表示具體的數量，方塊的顏色表示和前一天比較，是否有更多的新增確診病例。在晴雨表中，可直接看到各地區疫情發展趨勢、同一天各地區疫情變化對比，幫助用戶快速識別上升或下降的地區。

2020年3月5日，復旦大學在medRxiv預印本上發表了題為COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顧性分析的研究成果。該文章以2020年1月21日到2020年2月28日以來世衛組織公布中國境外的確診病例數為基礎，建立了一個回歸數字模型，通過這個模型，該研究估計在病毒開始傳播到中國之外時，大約有34個未被發現的國外傳播的初始病例。他們推測34個病例可能屬于輕癥患者，因此沒有前往醫院救治。而且中國外COVID-19從一開始就穩定的遵循近似指數型增長模型，每19天患者數量增長10倍，顯示出并沒有強有力的干預措施。作者呼吁全球借鑒中國與新加坡的經驗采取有力的公共衛生措施。

智能疫情防控機器人由上海交通大學電子信息與電氣工程學院俞凱教授聯合蘇州思必馳信息科技有限公司開發。依托語音識別、合成、理解和對話管理等人工智能（AI）技術，結合新研發的疫情排查對話邏輯和話術，機器人根據設定向社區居民主動宣教疫情防控知識，遇不適居民還會提醒就醫。 1月27日起，“疫情防控機器人”供社區和有關部門免費使用，已為江蘇、山東、重慶、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服務，對話機器人自動接通10余萬戶，訪問結果直接生成數據報表供社區。

該項目利用國家衛健委公布的確診病例總數數據鏈，以應用傳播動力學為方法，以黃森忠教授建構的普適SEIR模型作為模型理論，通過“南開大學智英健康數據研究中心”開發的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有關數據，并將分析結果生成可視化網頁，開展疫情發展回顧、確診病例數時序區間預測等相關工作，對疫情發展情況及疫情防控效率作出研判。 研究團隊由黃森忠教授和山西大學復雜系統研究所所長靳禎教授、南京醫科大學公共衛生學院彭志行副教授共同領銜，南開大學統計與數據科學學院多名年輕教師與研究生加入。研究團隊從1月30日至2月14日，每3日發布一次預測，已連續發布疫情傳播預測6期，并根據疫情變化，及時調整預測評價指標，其預測區域也進一步細化，由原來的對全國、湖北省、武漢市的疫情預測，拓展為對全國各省市的預測。

南京郵電大學理學院曾紅麗副教授與合作者在新型冠狀病毒SARS-CoV-2基因序列分析方面取得重要進展，預測了該病毒在自然選擇過程中的適應性，指出并分析了該病毒在演化過程中存在的弱點，分析了相應綜合醫藥開發應注意的關鍵基因位點。該成果以南京郵電大學為第一完成單位，于2020年11月17日在線發表于國際權威期刊美國國家科學院院刊（PNAS）上。 COVID-19疫情是由β-冠狀病毒SARS-CoV-2引起的全球性公共衛生突發事件。各類數據庫搜集了大量的且不斷增加的高質量全基因組序列。本工作利用這些序列，研究其是否顯示出病毒演化過程中上位性對適應性的影響。在具有高重組率的種群演化中，本工作創新性地發展和應用了統計物理學中的反Potts模型，來檢測自然選擇過程中的上位性影響。該工作為利用大量基因組序列來獲取具有高重組率的病原體在演化過程中的弱點開辟了廣闊前景。 該研究工作最終將新型冠狀病毒的大約3萬個基因位點濃縮為存在顯著相互影響的8對基因位點（ORF3a和nsp2，nsp12和nsp6，ORF8和nsp4，以及基因nsp2，nsp13和nsp14），為尋找病毒病原體結合和重組過程中存在的弱點帶來了希望，對開發臨床治療的綜合靶向藥物、研究病毒進入宿主后的發病機制有著很強的生物醫學指導意義。 和其他許多疾病一樣，針對COVID-19的潛在藥物靶標的組合數量非常多。本研究工作不僅提供了哪些基因位點之間存在相互影響，并可以對其進行排名，從而進行更進一步詳細研究。結合隨機性檢驗，該研究工作最終預測了存在顯著上位性的8對基因位點中，有3對涉及到與新冠肺炎的重癥密切相關的病毒基因ORF3a。遺憾的是，目前關于針對ORF3a基因的臨床靶向藥物的報道還較為罕見，值得醫藥學研究人員在該方面加強研究。另外，本研究工作中預測的8對基因位點可作為實驗生物學的原假設，以供生物學研究人員在此基礎上設置相關微生物實驗，研究新冠病毒進入人體后引起發病的機理。 此項研究工作由南京郵電大學與意大利的里雅斯特大學、古巴哈瓦那大學、瑞典哥德堡大學及瑞典皇家理工大學合作完成。曾紅麗副教授的研究工作受到國家自然科學基金委（基金號11705097）、江蘇省科學技術廳（基金號BK20170895）以及江蘇省政府留學獎學金的大力支持。