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近年來，隨著對可穿戴和便攜式自供電設(shè)備需求的增長，柔性鈣鈦礦太陽能電池（FPSC）以其重量輕和可變形等特點受到廣泛關(guān)注，在柔性、穩(wěn)定性和效率方面取得了重大進展，其能量轉(zhuǎn)換效率已經(jīng)從2.62%提升到超過21%。

根據(jù)目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見的癥狀是發(fā)熱和咳嗽等，而表現(xiàn)出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院學(xué)者在預(yù)印本平臺medrxiv發(fā)表文章稱，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個指標，提示臨床醫(yī)生應(yīng)更加關(guān)注腹瀉患者。而目前三項研究報告的腹瀉發(fā)生率不同。作者認為，腹瀉可能是一個被忽視的癥狀。由于冠狀病毒通過結(jié)合ACE2入侵人體細胞，ACE2也可調(diào)控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導(dǎo)的感染途徑，團隊使用單細胞RNA測序進行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)， ACE2 在小腸中高度表達，尤其在近端和遠端腸細胞中顯著升高，而ACE2在肺組織中的RNA水平較低。因此，團隊懷疑，當人們食用受感染的野生動物時，表達ACE2的小腸上皮細胞可能容易受到新冠病毒感染，腹瀉可能是感染的一個指標。研究還分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受體和Mers-CoV病毒的DPP4受體的表達譜。發(fā)現(xiàn)這些病毒進入受體的 RNA 水平也在近端或遠端腸細胞中也呈現(xiàn)高表達，與ACE2的表達譜一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表達譜明顯重疊，人類腸道很可能是這些病毒的另一種感染途徑。 作者建議，對于新冠病毒感染預(yù)防，不僅要戴好口罩防止通過呼吸道感染，也不能忽視病從口入經(jīng)腸道感染，疫情期間，食物最好要高溫烹飪。由于新冠病毒與SARS病毒高度同源，約20～25%的SARS患者有腹瀉，而目前新冠病毒肺炎的腹瀉發(fā)生率僅2～3%，這令人困惑。作者指出，鑒于疫情中的很多初期患者報告與野生動物市場有聯(lián)系，這一觀察提出了一個重要問題，即當食物到達小腸時，病毒是否通過污染食物傳播。

影像學(xué)檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發(fā)導(dǎo)致待閱片數(shù)量激增，醫(yī)生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發(fā)疾病，各地醫(yī)療機構(gòu)特別是基層機構(gòu)缺乏閱片經(jīng)驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發(fā)展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監(jiān)測病情發(fā)展、評估治療效果等，單憑閱片醫(yī)生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫(yī)院林天歆教授組織醫(yī)院呼吸內(nèi)科、急診科、放射科、大數(shù)據(jù)與人工智能團隊開展科研攻關(guān)，在廣州再生醫(yī)學(xué)與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯(lián)合清華大學(xué)、澳門科技大學(xué)以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學(xué)大數(shù)據(jù)，開發(fā)了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協(xié)助醫(yī)療機構(gòu)加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經(jīng)驗的影像科醫(yī)生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統(tǒng)可在20秒內(nèi)完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預(yù)測功能。該系統(tǒng)可對胸部CT圖像每一切面的小結(jié)節(jié)、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預(yù)測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預(yù)測病人發(fā)展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫(yī)生及時干預(yù)，降低患者死亡率。協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進行藥物效果評估，指導(dǎo)用藥。系統(tǒng)可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導(dǎo)臨床用藥。

日前，國防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團隊同四川大學(xué)、電子科技大學(xué)一起，組建新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺，助力新型流行病研究和防控，給多個省份和國家有關(guān)部委等提供了8份數(shù)據(jù)分析報告和決策建議報告，為防控和戰(zhàn)勝疫情貢獻出了科學(xué)智慧。國防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團隊基于新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺，利用海量多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情發(fā)生發(fā)展規(guī)律，對人群流動及傳播風(fēng)險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據(jù)。特別是團隊通過分析春運期間人口流動大數(shù)據(jù)，建立起疾病傳播模型，測算出了疫情擴散蔓延階段武漢市向全國各地區(qū)的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風(fēng)險指數(shù)。還有許多研究人員嘗試通過客運數(shù)據(jù)，研判各個地區(qū)及城市的感染風(fēng)險。也有學(xué)者采用“百度遷移”所提供的人口流動數(shù)據(jù)，通過春運期間從武漢流向全國各省市的人口規(guī)模(不包含港澳臺數(shù)據(jù))和全國感染病毒人數(shù)的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯(lián)系。同時加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導(dǎo)地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關(guān)。

在2020年抗擊COVID-19疫情斗爭中，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院王惠文教授及團隊結(jié)合2003年所做非典疫情的狀態(tài)評估和預(yù)測建模研究基礎(chǔ)，密切關(guān)注在疫情防控中存在的問題。自1月23日起，通過各種渠道相繼提交了20多個信息和提案，例如：加強對密切接觸者實行隔離篩查、避免新冠肺炎疫情在醫(yī)院內(nèi)擴散、關(guān)注醫(yī)務(wù)人員的輪崗休整、加強對全國各地區(qū)疫情監(jiān)控與預(yù)警工作，等等。團隊收集和分析了COVID-19的公報數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計分析方法對新冠肺炎疫情的傳播規(guī)律進行了預(yù)測與分析，對全國（除湖北）各地區(qū)的抗疫階段做出判斷和預(yù)測，提出了疫情防控全過程的階段劃分方法，并提交了7篇研究報告。王惠文教授接受《中國經(jīng)濟時報》專訪，發(fā)表文章《各地應(yīng)分期分批有序恢復(fù)社會經(jīng)濟活動》，并被《今日頭條》等網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)載；民建市委網(wǎng)站頭版刊登了她的文章《COVID-19疫情發(fā)展的狀態(tài)評估與預(yù)測分析》，并報道了《數(shù)據(jù)會說話：王惠文：疫情發(fā)展的狀態(tài)評估與預(yù)測研究》；民建中央網(wǎng)站也專題報道了《北京會員王惠文：用數(shù)據(jù)打贏疫情防控戰(zhàn)》。

華中科技大學(xué)同濟藥學(xué)院李華教授、沈陽藥科大學(xué)無涯創(chuàng)新學(xué)院陳麗霞教授、軍事醫(yī)學(xué)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，系統(tǒng)性分析了新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）基因編碼的蛋白作為主要或潛在的藥物治療靶點，并通過計算機虛擬篩選方法發(fā)現(xiàn)了一系列具有抗病毒、抗菌和抗炎作用的臨床藥物和天然產(chǎn)物對不同的靶蛋白表現(xiàn)出很高的親和力，為新型冠病毒感染性疾病（COVID-19）的治療提供了新的可能。研究成果在線發(fā)表在SCI雜志《藥學(xué)學(xué)報》英文版(Acta Pharmaceutica Sinica B,一區(qū)),為了加速新冠病毒藥物研發(fā)，研究組還在文章中公布了所有靶點蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型和篩選得到的高分潛在藥物供下載，每個藥物和靶點的共結(jié)構(gòu)可以應(yīng)要求發(fā)送。研究團隊利用生物信息學(xué)和結(jié)構(gòu)基因組學(xué)的方法系統(tǒng)性分析了SARS-CoV-2所有基因編碼的蛋白質(zhì)，并且將基因序列與SARS-CoV和MARS-CoV等冠狀病毒進行了比對,通過同源建模的方法構(gòu)建了19個SARS-CoV-2蛋白和1個人類宿主的蛋白的同源結(jié)構(gòu)，基本涵蓋了對于冠狀病毒RNA復(fù)制、翻譯；結(jié)構(gòu)組成；入侵宿主細胞以及干擾宿主固有免疫等至關(guān)重要的所有蛋白靶點，對于進一步發(fā)現(xiàn)特異性靶向SARS-CoV-2的抑制劑提供了理論基礎(chǔ)。研究團隊還構(gòu)建了常用的抗病毒藥物數(shù)據(jù)庫（78個化合物），包括已經(jīng)上市的、和目前正在進行新冠病毒臨床實驗的化合物，把這些化合物和新冠病毒的各個靶點都進行了分子對接，重點分析目前正在進行臨床實驗的藥物瑞德西韋、氯喹、克立芝等。目前已知的瑞德西韋抗病毒作用機制是三磷酸活性代謝產(chǎn)物作為冠狀病毒RNA聚合酶的底物ATP類似物，摻入RNA鏈，從而阻止RNA的合成。研究團隊的對接結(jié)果顯示瑞德西韋和RdRp具有很高親和力，和其目前抗病毒機制一致。此外，研究團隊還發(fā)現(xiàn)瑞德西韋可能作用于宿主細胞表面II型跨膜絲氨酸蛋白酶（TMPRSS2），阻止S蛋白被TMPRSS2酶切，從而阻止S蛋白變構(gòu)介導(dǎo)的病毒與細胞膜融合，可能是瑞德西韋新的作用機制，這是一個新方向，為后續(xù)研究提供了思路。

這項研究收集了2020年1月1日至1月28日期間，中南醫(yī)院收治的138名新冠肺炎病例數(shù)據(jù)，其中40名（29%）醫(yī)護人員和17名（12.3%）住院病人受到院內(nèi)交叉感染。受感染的醫(yī)護人員中，31人在普通病房工作，7人在急診部門，2人在重癥監(jiān)護室。 武漢中南醫(yī)院的這項單中心病例分析成果，清楚闡釋了新冠肺炎的臨床特征和治療經(jīng)驗，為抗“疫”阻擊戰(zhàn)取得進一步勝利打下堅實基礎(chǔ)。同時，研究證明“超級傳播者”存在的可能性和病毒不可小覷的侵襲力，全員警戒一刻不容松懈，尤其要求一線的醫(yī)護戰(zhàn)士得到最嚴格的防護武裝。

該系統(tǒng)直接切入湖北省隨州市曾都區(qū)的實際情況，讓當?shù)?5萬居民通過手機主動報告自己近期密切接觸的人員。系統(tǒng)基于曾都區(qū)既往和每日更新的確診病人、疑似病人、發(fā)熱病人及其密切接觸人員的信息進行數(shù)據(jù)分析，進而關(guān)聯(lián)挖掘出高風(fēng)險人員。系統(tǒng)從廣大居民端而非僅從患者端入手排查密切接觸者，以居民自發(fā)填寫、及時反饋取代疾控人員和社區(qū)干部面對面調(diào)查登記、事后反饋，變“要我報告”為“我要報告”，極大削減了疫情防控期間工作人員的工作量；系統(tǒng)還為居民提供實時健康提示功能，使其在第一時間得知密切接觸情況變化并及時做好防護；同時，系統(tǒng)還擴大了接觸人員排查層級，通過用戶之間的關(guān)聯(lián)及時掌握“密切接觸者的密切接觸者”，為疾控工作擴大防線、跟進措施提供了高效信息支撐。

山東大學(xué)藥學(xué)院劉新泳教授團隊與山東省疾控中心聯(lián)合申報的山東省重大科技創(chuàng)新工程項目“新型冠狀病毒分離、測序、快速檢測及藥物篩選研究”，獲批經(jīng)費450萬元。連日來，該團隊在抗新冠肺炎藥物研究方面取得一系列進展。   完成硝唑尼特的原料和制劑工藝研究。劉新泳教授團隊根據(jù)體外抗新型冠狀病毒活性篩選實驗，對已發(fā)現(xiàn)的具有顯著抗新型冠狀病毒作用的上市藥物硝唑尼特（RY2020，原抗寄生蟲藥物），聯(lián)合山東瑞陽制藥進行研發(fā)，已完成了藥物合成工藝研究、藥物干混懸劑和片劑的制備工藝、體內(nèi)藥代動力學(xué)的研究。目前正在進行抗新型冠狀病毒感染動物藥效學(xué)驗證，并擬申報臨床研究，有望成為本次疫情防控急需的一線藥物。 完成法匹拉韋的產(chǎn)業(yè)化研究。法匹拉韋是抗流感病毒藥物，對新型冠狀病毒肺炎具有較好的臨床治療作用，目前該團隊已完成法匹拉韋合成工藝、產(chǎn)業(yè)化工藝、質(zhì)量控制研究等任務(wù)，正在聯(lián)合山東齊都藥業(yè)申報國家仿制藥物，用于臨床抗新型冠狀病毒肺炎。 建立基于靶標的虛擬篩選平臺。依托山東省藥物分子設(shè)計與創(chuàng)新藥物研究山東省高校重點實驗室，基于新型冠狀病毒的突刺Spike蛋白、蛋白酶PLpro和Mpro、RNA依賴的RNA聚合酶結(jié)構(gòu)，劉新泳教授團隊開展了計算機智能化輔助的高通量的藥物虛擬篩選，重點篩選了已上市藥物、商品化分子庫以及課題組自有的多樣性的合成分子庫、天然產(chǎn)物庫、中藥提取物庫，發(fā)現(xiàn)多個虛擬評價活性好的臨床已有藥物和實體小分子化合物。

本發(fā)明公開了一種人民幣冠字碼識別方法，屬于模式識別技術(shù)·702·領(lǐng)域，可用于多種應(yīng)用背景下印刷體字符識別。本發(fā)明包括：首先獲取人民幣圖像的傾斜角和朝向、版本、角點位置等信息，剔除背面圖像；其次在校正歸一化人民幣圖像的同時進行冠字碼區(qū)域的初定位，三個過程同時完成，節(jié)約了時間和空間成本，剔除大量冗余信息；然后使用基于穿越度特征算法對初定位的冠字碼進行精確定位，并采用基于滑動窗口評價函數(shù)法將字符串分割為單個字