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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(shù)的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據(jù)后續(xù)一周內(nèi)國家衛(wèi)計委公布的疫情實時數(shù)據(jù)反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內(nèi)的預測結(jié)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(xiàn)時間做出“2月7-12日內(nèi)達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現(xiàn)，總感染人數(shù)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(jié)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(jù)最新的數(shù)據(jù)變化調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化擬合結(jié)果，同時積極聯(lián)絡(luò)政府相關(guān)科技、數(shù)據(jù)信息等部門，讓預測結(jié)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(shù)的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據(jù)后續(xù)一周內(nèi)國家衛(wèi)計委公布的疫情實時數(shù)據(jù)反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內(nèi)的預測結(jié)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(xiàn)時間做出“2月7-12日內(nèi)達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現(xiàn)，總感染人數(shù)或達7萬”的預判。

四川大學華西醫(yī)院2020年3月13日對“肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統(tǒng)”進行測試，該系統(tǒng)能迅速高效地對患者胸部CT影像做出分析，發(fā)現(xiàn)具有“肺結(jié)節(jié)、肺癌、結(jié)核、病毒性肺炎、細菌性肺炎”等病癥的影像特征。 該技術(shù)依托于“疾病流行病學大數(shù)據(jù)研究平臺”，在華西生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心的牽頭下，匯聚近20家醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)學研究支持，基于人工智能深度學習技術(shù)，數(shù)據(jù)來自臨床確診病例，數(shù)據(jù)的遴選、標注由華西醫(yī)院放射科影像專家完成。技術(shù)研發(fā)到測試用時不到30天。CT影像是臨床診斷包括新冠肺炎在內(nèi)的肺部病變的重要依據(jù)，但一名患者的肺部CT影像數(shù)量在500張左右，導致醫(yī)生診斷過程中工作量很大。 查看原文

TDA（芯片熱設(shè)計自動化）軟件是清華航院曹炳陽教授團隊全自主研發(fā)的國際首個芯片跨尺度熱仿真與設(shè)計系統(tǒng)。TDA軟件可實現(xiàn)芯片從納米至宏觀尺寸的熱設(shè)計與仿真，支持芯片微納結(jié)構(gòu)內(nèi)部熱輸運過程的模擬研究，直接提高芯片熱仿真精度與結(jié)溫預測準確度，進而提高芯片性能、壽命和可靠性。

本發(fā)明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過測量工具獲取工程事件中所需要的先驗信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過廣義貝葉斯法則

高精度物理建模和成像計算技術(shù)是一直是計算機圖形學、計算機動畫、科 學計算可視化、計算機輔助幾何設(shè)計等領(lǐng)域的研究熱點，近年來廣泛應(yīng)用在虛 擬現(xiàn)實、數(shù)字影視游戲、數(shù)字醫(yī)療與康復、仿生工程以及三維打印等領(lǐng)域。 本項目針對上述應(yīng)用領(lǐng)域需求，開展以下幾個方面的內(nèi)容研究： 1）基于中間復形曲面的復雜形狀逼近理論和方法； 2）基于代數(shù)曲面的高精度碰撞檢測和距離計算； 3）基于中間復形網(wǎng)格的變形計算方法； 4）復雜拓撲物體受力分析、物體結(jié)構(gòu)加固方法； 5）復雜拓撲形狀的高精度繪制算法。 本項目旨在通過對上述內(nèi)容的研究，為開發(fā)高度真實的三維虛擬手術(shù)模擬 系統(tǒng)、人體器官或軟組織的高精度三維打印以及仿生裝置的加工制造系統(tǒng)提供 51 理論和技術(shù)支持，以提升我國在上述領(lǐng)域的創(chuàng)新設(shè)計能力和國際競爭力。 本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2014.1-2018.12。

01、項目背景 應(yīng)用于衛(wèi)星星間遠距離組網(wǎng)通信，同時可以用于隱蔽通信場景。星間組網(wǎng)通信終端物理層軟件是星間組網(wǎng)通信終端的重要組成部分，用于建立衛(wèi)星之間雙向低速率星間數(shù)據(jù)通信鏈路，完成相互間情報數(shù)據(jù)和其他信息傳輸任務(wù)。 02、項目簡介 星間組網(wǎng)通信終端物理層軟件包括來自上層的數(shù)據(jù)進行信道編碼和調(diào)制，對接收到的基帶數(shù)據(jù)進行同步、解調(diào)和譯碼。發(fā)射功率4W，通信距離>1000km，解調(diào)信噪比<-23dB。 03、關(guān)鍵技術(shù) 面向突發(fā)通信的超低信噪比同步技術(shù)：同步信噪比<-26dB，即噪聲功率比信號功率大400倍情況下實現(xiàn)精確同步。 抗干擾技術(shù)：抗干擾容限最高可達23dB。

產(chǎn)品詳細介紹OMS材料物理光學屬性測量儀OMS2材料物理光學屬性BRDF測量儀，用于測量光學材料表面BRDF光學屬性以及材料體光學屬性，測量出的數(shù)據(jù)經(jīng)過OMS2數(shù)據(jù)處理軟件的擬合，得出.BRDF格式的文件，這些文件都攜帶了材料的表面光學屬性和體光學屬性。這些數(shù)據(jù)文件可在OMS2支持軟件中直接讀取，在OMS2支持軟件的協(xié)助下完成雜散光仿真分析處理。國內(nèi)外用戶有拜爾材料、洛克希德馬丁、NASA、三星、LG、航天508所、中航工業(yè)上海航空電器有限公司等。設(shè)備組成OMS2材料BRDF光學屬性高精測量系統(tǒng)由OMS2測量儀、數(shù)據(jù)處理工作站、OMS4數(shù)據(jù)處理軟件。注：B2DF的解釋雙向反射分布函數(shù)（Bidirectional Reflectiondistribution function, BSDF）是研究物體表面粗糙度之光學性質(zhì)。由于物體表面上有凹凸不平的微小表面，一束入射光線射到表面而產(chǎn)生反射現(xiàn)象，用BRDF 來表示這種反射（散射）現(xiàn)象。其中雙向（Bidirectional）系指入射光與接受散射光的方向，因不同的入射光角度所產(chǎn)生的散射性質(zhì)亦不相同。BRDF 主要應(yīng)用在計算機仿真物體表面明亮度，與真實人眼所看物體之明亮度相符；另外可應(yīng)用在背光模塊之光學模擬，例如擴散膜之散射性質(zhì)。測量波段OMS2測量系統(tǒng)可獲得測量、提取材料在可見光以及近紅外波段的光學屬性，具體測量波段是400nm—670nm測量結(jié)果（1）材料表面光學屬性BRDFa. 材料BRDF點陣數(shù)據(jù)在使用OMS2測量材料時，儀器中的光電倍增管（PMT）在2π空間內(nèi)接受樣品反射以及透射的光能量數(shù)據(jù)，因此測量后會得到離散型的點陣數(shù)據(jù)。b. 材料BRDF文件數(shù)據(jù)離散型數(shù)據(jù)直接被使用于軟件仿真并不精確，所以所得的離散型數(shù)據(jù)必須經(jīng)過數(shù)據(jù)處理才可使用，OMS2系統(tǒng)的工作站中帶有由OPTIS研發(fā)出來的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，經(jīng)過OMS2數(shù)據(jù)處理軟件的數(shù)據(jù)擬合、處理可得出精確的可直接使用.BRDF格式的文件結(jié)果中可以查看光的不同入射角度，以及不同波長時，光在材料表面反射、吸收的參數(shù)，并且還可查看反射的光型。（2）OMS2數(shù)據(jù)處理軟件OMS2數(shù)據(jù)處理軟件內(nèi)含有OPTIS大量材料屬性數(shù)據(jù)庫，可對采集到的離散型數(shù)據(jù)進行處理擬合，生成.BSDF格式的材料面光學屬性文件，以及.Material格式的材料體光學屬性文件。生成的材料光學屬性文件可在OMS2支持軟件中使用。

  【核心專利】一種智能化中醫(yī)體質(zhì)檢測系統(tǒng)       智能面象舌象采集終端系統(tǒng)及面象舌象采集方法   【發(fā)明人】祁興華   【技術(shù)領(lǐng)域】人工智能、生物醫(yī)藥   【摘要】 本項目是基于AI多診合參與運氣理論的智能健康檢測儀，依托于南京中醫(yī)藥大學的名老中醫(yī)、教授、博士團隊，依據(jù)“體質(zhì)可分、體病相關(guān)、體質(zhì)可調(diào)”理論，依據(jù)《中醫(yī)體質(zhì)分類與判定》標準，通過舌診、面診及問診信息采集，建立用戶健康檔案，人工智能分析舌象、面象及問診數(shù)據(jù)，依據(jù)黃帝內(nèi)經(jīng)五運六氣、望診等中醫(yī)基礎(chǔ)理論多診合參得出體質(zhì)及健康評估，并可根據(jù)時令節(jié)氣及亞健康大數(shù)據(jù)預測用戶健康狀況，智能推薦個性化養(yǎng)生方案。 作為一款以中醫(yī)望診理論為設(shè)計理念的健康測評設(shè)備，可隨時隨地為用戶提供中醫(yī)舌面測評、氣色及皮膚狀態(tài)觀察等服務(wù)。首創(chuàng)五運六氣結(jié)合九種體質(zhì)分型理論的健康模型，以中醫(yī)“治未病”為核心理念，融合中醫(yī)學、現(xiàn)代醫(yī)學、人工智能等學科，中西醫(yī)結(jié)合健康評估指數(shù)模型及健康干預體系，進行測評技術(shù)與健康管理服務(wù)模式的創(chuàng)新，提供個性化的健康評估與涵蓋衣、食、住、行、用、樂、養(yǎng)七個方面的健康指導，形成全方位、立體化的健康管理模式。 本產(chǎn)品改變了現(xiàn)有望診設(shè)備體積大、安裝使用困難等問題，使得望聞問切走入尋常百姓家。智能健康檢測終端的誕生，為中醫(yī)數(shù)字化技術(shù)走入家庭和社區(qū)帶來了福音。