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2020年3月18日，蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院羅斌團(tuán)隊在預(yù)印版平臺medRxiv 在線發(fā)表未經(jīng)同行評審的題為“Effects of temperature variation and humidity on the mortality of COVID-19 in Wuhan”的研究成果，該研究收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中國武漢市的COVID-19每日死亡人數(shù)，氣象和空氣污染物數(shù)據(jù)。然后，采用數(shù)學(xué)模型研究溫度，濕度和晝夜溫差對COVID-19日死亡率的影響。 在研究期間，武漢市共有2299例COVID-19死亡計數(shù)。COVID-19死亡率與晝夜溫差呈正相關(guān)，而與相對濕度呈負(fù)相關(guān)。此外，晝夜溫差每增加1個單位，COVID-19死亡率增加2.92%?？偠灾@項研究表明溫度變化和濕度可能是影響COVID-19死亡率的重要因素。2019年12月，在中國湖北省武漢市確認(rèn)了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發(fā)現(xiàn)的。流行病學(xué)證據(jù)提示大多數(shù)這些患者去過武漢當(dāng)?shù)氐暮ｕr市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發(fā)現(xiàn)SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強(qiáng)的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。由于新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒?。–OVID-19）很快引起了全球關(guān)注。新型冠狀病毒感染被認(rèn)為是從動物傳播的，到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，covid- 19種病毒已經(jīng)升級，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區(qū)和其他國家。截至2020年3月15日，中國報告了80844例確診的COVID-19和3199例死亡人數(shù)。這些數(shù)字每天都會更新，而且預(yù)計還會進(jìn)一步增加。2020年1月20日至2月29日中國武漢市COVID-19每日死亡率和氣象因子水平的時空格局回顧研究發(fā)現(xiàn)，隨著天氣轉(zhuǎn)暖，2003年廣東省爆發(fā)嚴(yán)重急性呼吸系統(tǒng)綜合癥（SARS）逐漸消失，直到7月才基本結(jié)束。有文獻(xiàn)記載，溫度及其變化可能影響了SARS的爆發(fā)。韓國的一項研究發(fā)現(xiàn)，日溫度低和相對濕度低/高時，流感發(fā)生的風(fēng)險顯著增加，并且晝夜溫差（DTR）呈顯著正相關(guān)。幾項研究報告說，COVID-19與氣象因素有關(guān)，隨溫度升高而降低，但尚未報道它們對死亡率的影響。因此，該研究假設(shè)天氣狀況也可能導(dǎo)致COVID-19的死亡。2020年1月20日至2月29日中國武漢市氣象因子和COVID-19每日死亡率計數(shù)的暴露-響應(yīng)曲線這項研究旨在探討冠狀病毒疾?。–OVID-19）死亡與天氣參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)。在本研究中，研究人員收集了2020年1月20日至2020年2月29日在中國武漢市的COVID-19每日死亡人數(shù)，氣象和空氣污染物數(shù)據(jù)。然后，采用數(shù)學(xué)模型研究溫度，濕度和晝夜溫差對COVID-19日死亡率的影響。在研究期間，武漢市共有2299例COVID-19死亡計數(shù)。COVID-19死亡率與晝夜溫差呈正相關(guān)，而與相對濕度則呈負(fù)相關(guān)。此外，晝夜溫差每增加1個單位，COVID-19死亡率增加2.92%?？偠灾?，這項研究表明溫度變化和濕度可能是影響COVID-19死亡率的重要因素。

本發(fā)明公開了一種開縫雙孔隙率吸聲裝置及其應(yīng)用，通過在多孔材料基底上開設(shè)曲折縫來實(shí)現(xiàn)，曲折通道大大提高了聲波進(jìn)入多孔材料的曲折度，聲波在低頻段首先進(jìn)入曲折縫，再經(jīng)由曲折縫進(jìn)入多孔材料的微孔，利用聲波在多孔材料上所開設(shè)的曲折縫和多孔材料微孔之間強(qiáng)烈耦合所帶來的聲能耗散，增強(qiáng)本發(fā)明的吸聲材料的低頻吸聲性能，又結(jié)合多孔材料一貫良好的高頻吸聲性能，使得本發(fā)明在厚度較小的情況下，即可在超低頻率處出現(xiàn)吸聲峰值，同時又具有一定的中高頻吸聲能力。

已有樣品/n該項目基于光學(xué)非線性效應(yīng)開發(fā)了一種新穎的超高分辨率光譜分析技術(shù)。利用光纖中受激布里淵散射（SBS）效應(yīng)增益譜（BGS）帶寬非常窄（10MHz 量級）這一特點(diǎn)，來實(shí)現(xiàn)被測信號光譜成分的超高分辨率提取與分析。具體圍繞超高分辨率光學(xué)濾波機(jī)理與核心器件制備、低偏振相關(guān)性結(jié)構(gòu)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)、光譜重構(gòu)算法與用戶軟件開發(fā)等內(nèi)容展開了研究，取得關(guān)鍵技術(shù)突破，研制成光譜分辨率優(yōu)于100fm 的新型光譜測量系統(tǒng)，比常規(guī)體光柵光譜

在過去30年間全球城市擴(kuò)張的平均速率為每年9,687 km2，該增速是以往估算結(jié)果的4倍，且城市用地的擴(kuò)張遠(yuǎn)快于全球人口的增長。該研究還分析了不同空間尺度下的城市擴(kuò)張趨勢規(guī)律，發(fā)現(xiàn)過去30年間全球約69%的新增城市用地出現(xiàn)在亞洲和北美地區(qū)。各大洲的城市化呈現(xiàn)不同趨勢：亞洲、南美洲和非洲的發(fā)展中國家城市大體呈現(xiàn)加速擴(kuò)張，而北美洲、歐洲和澳大利亞等發(fā)達(dá)地區(qū)城市則呈減速擴(kuò)張。該研究還發(fā)現(xiàn)，美國、中國和印度等國家的城市存在返綠現(xiàn)象（green recovery），且中國是全球城市返綠面積最大的國家，約為歐美發(fā)達(dá)國家的2倍左右。這一現(xiàn)象可能歸功于近些年的國家大力推行的城市更新項目。?城市化進(jìn)程往往伴隨著對自然土地資源的侵占，該研究通過GAUD數(shù)據(jù)集和歐空局ESA-CCI土地覆蓋數(shù)據(jù)集分析發(fā)現(xiàn)，自1992年以來，全球新增城市用地中約有70%來源于對農(nóng)用地的侵占，其次是草地和林地。從不同地區(qū)來看，中國、印度、日本、韓國、美國中部以及大部分歐洲國家的城市化主要以侵占農(nóng)用地為主；歐洲北部、美國東部和非洲南部地區(qū)城市化的侵占來源主要是林地。中國和印度作為全球人口最多的國家，未來如果仍以侵占大量農(nóng)田為主的方式擴(kuò)張城市，將可能加劇潛在的糧食危機(jī)。

項目簡介用直流電阻率法的單極-偶極裝置在全測區(qū)形成相互交錯的正交觀測系統(tǒng)；應(yīng)用該三 維高分辨電阻率勘探及直接成像方法可以克服現(xiàn)有二維高分辨電阻率勘探方法由于旁側(cè) 效應(yīng)引起的洞道定位不準(zhǔn)，和洞道形狀不確定的問題。較一般的三維高密度電阻率勘探 對地下洞道的敏感性高，真正實(shí)現(xiàn)了對地下分析分辨單元的多次覆蓋測量。 性能指標(biāo) 具有較強(qiáng)的抗干擾和剔除靜態(tài)偏移的能力，易于實(shí)現(xiàn)測區(qū)的滾動測量和無縫銜接。 三

成果簡介：在單光子發(fā)射斷層成像（SPECT）中, 放射性示蹤劑被注入病人體內(nèi)，根據(jù)對放射性示蹤劑所發(fā)出的伽馬射線的測量，SPECT 可以重建出放 射性示蹤劑在人體內(nèi)的分布圖，該圖可以反映人體組織結(jié)構(gòu)及其活動功能。SPECT 已經(jīng)被用在腫瘤的早期診斷, 心血管疾病和腦部疾病的診斷,骨胳影 像的顯示等?；趪易匀豢茖W(xué)基金的支持，我們國際上率先發(fā)展了非均勻 衰減錐形投影 SPECT 解析重建方案。該方案可以同時

本項目已完成完成了小試階段，進(jìn)入中試階段，擁有獨(dú)立知識產(chǎn)權(quán)，采用獨(dú)有的兼?zhèn)涓唠娏髅芏群痛蟀l(fā)射電流的碳納米管場致發(fā)射陣列為電子源，并設(shè)計了精細(xì)的聚焦透鏡的電子槍，制備出的高速碳納米管X射線管及碳納米管CT球管，具有快速啟動、超低劑量輻射、高分辨率、低功耗、運(yùn)動閃拍等傳統(tǒng)X射線管無法實(shí)現(xiàn)的性能，可滿足新一代CT設(shè)備或全數(shù)字X光透射成像設(shè)備中的要求，進(jìn)而推動整個CT產(chǎn)業(yè)和全數(shù)字X光成像設(shè)備步入全新的發(fā)展階段。微焦點(diǎn)管：分辨率0.5-30μm可調(diào)，束流5-200μA；，醫(yī)用CT球管：0.3-1.2mm可調(diào)，

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 加速的 DEM 超分辨率方法。包括： (1)利用插值方法將低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)擴(kuò)充 K 倍，使其與高分辨 率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)達(dá)到同一尺度；同時將待重建的 DEM 數(shù)據(jù)通過相同 的插值方法擴(kuò)充 K 倍，得到低分辨率 DEM 重建數(shù)據(jù)；(2)分別將高分 辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和低分辨率 DEM 重建 數(shù)據(jù)分為一系列大小為 N×N 的相互重疊的區(qū)域塊；(3)對低分辨率 DEM 重建數(shù)據(jù)的每一個區(qū)域塊，在低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中進(jìn)行相 似