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本書內(nèi)容包括:熱彈性力學(xué)基礎(chǔ);疊層梁;疊層板;疊層圓柱殼和球殼;疊層扁殼和深殼;壓電材料疊層結(jié)構(gòu).

與華為技術(shù)有限公司開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)義分析合作研究，雙方共同研發(fā)了“電商知識(shí)圖譜自動(dòng)化構(gòu)建和電商評(píng)論分析系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可以自動(dòng)化將不同電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)抽取和集成，形成一個(gè)龐大的電商知識(shí)圖譜，并且利用這個(gè)知識(shí)圖譜來(lái)對(duì)電商評(píng)論做語(yǔ)義分析。該項(xiàng)目中的技術(shù)已經(jīng)被華為公司用于大數(shù)據(jù)中的視頻分析，并且產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟(jì)效益。另外，與百度簽訂了“本體及知件技術(shù)構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)和應(yīng)用研究”項(xiàng)目，提交并審核通過(guò)一項(xiàng)專利“一種醫(yī)療知識(shí)庫(kù)中保健品與疾病的關(guān)聯(lián)構(gòu)建方法”，并且提出一種word embedding的方式挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中實(shí)體關(guān)系的方法，項(xiàng)目成果被百度用于醫(yī)療保健品的搜索中，取得了很好的社會(huì)效應(yīng)。

中醫(yī)理論和臨證經(jīng)驗(yàn)是通過(guò)傳承、實(shí)踐以及創(chuàng)新而形成的具有特色的知識(shí)體系，包含在中醫(yī)辨證施治過(guò)程之和醫(yī)案之中。中醫(yī)醫(yī)案蘊(yùn)含著豐富的臨證經(jīng)驗(yàn)、診療技能、技巧和訣竅，醫(yī)案包含的結(jié)構(gòu)與關(guān)系非常復(fù)雜很難用計(jì)算機(jī)來(lái)分析處理。在多年工作積累的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)“十五”國(guó)家科技攻關(guān)計(jì)劃 “基于信息挖掘技術(shù)的名老中醫(yī)臨床診療經(jīng)驗(yàn)及傳承方法研究”課題的深化，我們提出了基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)知識(shí)獲取技術(shù)，并開(kāi)發(fā)了中醫(yī)醫(yī)案管理與智能分析系統(tǒng)。系統(tǒng)以中醫(yī)理論知識(shí)為基礎(chǔ)，利用人工智能、中醫(yī)自然語(yǔ)言理解技術(shù)，提供多種方法與工具對(duì)臨床醫(yī)案進(jìn)行多層次解析和挖掘，以獲取醫(yī)案中隱含的診療知識(shí)和臨證經(jīng)驗(yàn)。系統(tǒng)以中醫(yī)基礎(chǔ)理論為知識(shí)源，通過(guò)對(duì)中醫(yī)專家的醫(yī)案進(jìn)行實(shí)例化，提取醫(yī)案中的診療規(guī)律和臨證經(jīng)驗(yàn)，醫(yī)案分析結(jié)果可以用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、表格以及可視化的形式展現(xiàn)出來(lái)。 系統(tǒng)包括領(lǐng)域知識(shí)建模、Ontology的形式化與存儲(chǔ)、信息資源語(yǔ)義描述與存儲(chǔ)、語(yǔ)義分析等多個(gè)組件。通過(guò)這些組件的有機(jī)結(jié)合，知識(shí)工程師可以利用領(lǐng)域本體中的詞匯來(lái)描述WORD文檔、文本文檔等多種形式的信息資源；用戶可以瀏覽領(lǐng)域知識(shí)樹查找相關(guān)醫(yī)案，查看領(lǐng)域本體中的概念描述，并通過(guò)語(yǔ)義查詢接口進(jìn)行語(yǔ)義查詢。將相關(guān)技術(shù)集成開(kāi)發(fā)完成了中醫(yī)智能信息處理系統(tǒng)，系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了以下功能：①醫(yī)案管理：對(duì)醫(yī)案進(jìn)行存儲(chǔ)、檢索、刪除、修改。②文本預(yù)處理：對(duì)文本進(jìn)行分詞、標(biāo)注、抽取特征詞和特征詞的標(biāo)準(zhǔn)化。③知識(shí)管理：對(duì)本體知識(shí)庫(kù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)、更新和檢索。④知識(shí)獲?。簩?duì)醫(yī)案進(jìn)行實(shí)例化映射，建立語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，獲取中醫(yī)知識(shí)。⑤數(shù)據(jù)挖掘：對(duì)醫(yī)案進(jìn)行常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘。⑥數(shù)據(jù)可視化：把知識(shí)模型以可視化的形式展現(xiàn)出來(lái)。本系統(tǒng)可用于國(guó)家中醫(yī)藥管理局、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等行業(yè)。

用于鑄造生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)準(zhǔn)確評(píng)價(jià)鑄鐵、鑄鋼、鋁合金、銅合金等線收縮、內(nèi)應(yīng)力、熱裂的新型儀器。測(cè)試時(shí)，液態(tài)合金澆入濕型砂砂型中，系統(tǒng)可自動(dòng)鑒別被測(cè)合金的凝固特性參數(shù)。該系統(tǒng)具有體積小、造型和砂箱定位簡(jiǎn)單準(zhǔn)確、測(cè)量準(zhǔn)確率高、可靠性好、抗干擾性強(qiáng)和操作方便等優(yōu)點(diǎn)。

本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的流量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，主要功能是預(yù)測(cè)未來(lái)某一天的資金流量，設(shè)計(jì)了一套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)用來(lái)精確預(yù)測(cè)未來(lái)某天的資金流量

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為覆蓋用戶最廣、傳播影響最大、商業(yè)價(jià)值最高的 Web2.0 業(yè)務(wù)，在世界范圍內(nèi)，最著名的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)代表是 Facebook、Twitter，用戶量分別達(dá)到 12 億、5 億;國(guó) 內(nèi)使用人數(shù)最多的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)工具是新浪微博和騰訊微博，其中新浪微博用戶達(dá)到 5 億，騰訊 微博用戶超過(guò) 8 億。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的巨大用戶群每天產(chǎn)生海量的用戶數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)和信息數(shù) 據(jù)，若能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、及時(shí)的分析，則會(huì)在精確營(yíng)銷、輿情探測(cè)以及網(wǎng)絡(luò)安全等方面創(chuàng)造巨大價(jià)值。然而由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)特性以及分析方面要求準(zhǔn)確、及時(shí)，目前缺 乏融合多項(xiàng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)的、成熟的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，也是一項(xiàng)熱門的研究，涵蓋了社會(huì)學(xué)、人類學(xué)、社 會(huì)語(yǔ)言學(xué)、地理、社會(huì)心理學(xué)、通信研究、資訊科學(xué)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與探勘、組織研究、經(jīng) 濟(jì)學(xué)以及生物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，是一項(xiàng)多學(xué)科交叉技術(shù)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)要求具有堅(jiān) 實(shí)的數(shù)據(jù)支撐，即數(shù)據(jù)獲取全面、更新及時(shí)、獲取數(shù)量大，也強(qiáng)調(diào)多維度、多粒度的分析手 段相結(jié)合，并對(duì)分析速度、可視化以及人機(jī)交互等方面都提出很高的要求。基于上述現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，在國(guó)家科技支撐項(xiàng)目的資助下，實(shí)現(xiàn)基于新浪微博、Twitter 等 主要社會(huì)網(wǎng)絡(luò)交流工具的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，系統(tǒng)完成從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、 消息中心、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果可視化展示的閉環(huán)處理流程，支持多種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(Twitter、新浪 微博等)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、不間斷獲取，獲取數(shù)據(jù)量在國(guó)內(nèi)外同研究領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位;實(shí)現(xiàn)整 體、個(gè)體、群體以及事件的多層次、多粒度分析模式;同時(shí)具備良好的人機(jī)交互操作界面以 及優(yōu)秀的分析展示效果。

在2003年成功預(yù)測(cè)SARS流行趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)與陜西師范大學(xué)生物數(shù)學(xué)團(tuán)隊(duì)、加拿大吳建宏教授團(tuán)隊(duì)合作，基于新型冠狀病毒的傳播機(jī)理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)新型冠狀病毒肺炎傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析，此項(xiàng)研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的報(bào)告疫情數(shù)據(jù)，采用動(dòng)力學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法預(yù)測(cè)武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數(shù)為6.47 (95%置信區(qū)間為5.71-7.23)，給出了疫情的達(dá)峰時(shí)間和峰值以及最終感染規(guī)模（若繼續(xù)1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達(dá)到峰值）。研究中進(jìn)一步采用似然函數(shù)方法加以驗(yàn)證，得到了與模型估計(jì)值一致的結(jié)果。如果續(xù)代時(shí)間大于6天或潛伏期越長(zhǎng)，基本再生數(shù)可能更大，該結(jié)論說(shuō)明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數(shù)據(jù)相比，模型預(yù)測(cè)結(jié)果與報(bào)告疫情數(shù)據(jù)基本一致。 研究中進(jìn)行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數(shù)中的重要作用。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示從23日起加強(qiáng)控制措施，報(bào)告病例數(shù)會(huì)在一個(gè)周后出現(xiàn)明顯的下降，即加強(qiáng)的控制措施會(huì)在一個(gè)周后產(chǎn)生明顯效果。進(jìn)一步分析1月23日后武漢封城策略對(duì)其它地區(qū)疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計(jì)算武漢封城前后對(duì)北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無(wú)來(lái)自武漢輸入病例）后，北京在未來(lái)7天的病例數(shù)將降低91.14%，這說(shuō)明了武漢封城對(duì)全國(guó)疫情防控的關(guān)鍵作用。SSRN 截圖 密切跟蹤隔離措施的敏感性分析點(diǎn)擊查看原文

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介時(shí)間分辨熒光免疫分析法（TRFIA）具有靈敏度高、特異性強(qiáng)、不受背景熒光干擾等特點(diǎn)，在 POCT 領(lǐng)域有極高的發(fā)展?jié)摿ΑＤ壳埃袌?chǎng)上的 TRFIA 分析儀以中大型為主，手持式極少。本項(xiàng)目圍繞小型化、低成本等理念，將 TRFIA 技術(shù)應(yīng)用到 POCT 領(lǐng)域。該小型化 TRFIA 測(cè)控模塊， 尺寸小、成本低、檢測(cè)速度快、 重復(fù)性好、適用于多種稀土螯合物。在無(wú)濾光片條件下， 基本達(dá)到了小型化 TRFIA 測(cè)控模塊的性能的極限。二、產(chǎn)品性能優(yōu)勢(shì)（（（（1）使用雙自由度調(diào)光法，更優(yōu)良；2）單次采樣即可滿足精度要求，采樣時(shí)間更短；3）單/雙通道可節(jié)省兩塊濾光片，成本低一半；4）采用基于多點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)擬合法的熒光物質(zhì)濃度測(cè)定法。檢測(cè)方法適用探針多點(diǎn)采樣擬合法稀土螯合物；激發(fā)波長(zhǎng)：365nm~405nm；發(fā)射波長(zhǎng)：可見(jiàn)光范圍；可檢最短熒光壽命約 400us調(diào)光法LED 電流峰值+LED 電流脈寬檢測(cè)時(shí)間最大采樣時(shí)間范圍為 0～2ms；單次采樣時(shí)間小于 3ms以 Eu(TTA)3phen 為檢測(cè)對(duì)象，檢測(cè)限< 0.185mg/L；信號(hào)值小于熒光檢測(cè)限精密度1.5%熒光光強(qiáng)變異系數(shù) CV

天然藥用植物是發(fā)現(xiàn)候選藥物的重要來(lái)源。然而，從中尋找目標(biāo)組分的難度 和工作量十分巨大！面對(duì)類似天然藥用植物這樣的復(fù)雜體系，目前只注重“分離” 功能的商品色譜儀，已難以滿足有效的分析需求。本項(xiàng)目以高表達(dá)受體細(xì)胞膜色 譜（CMC）技術(shù)為核心，研究 CMC 模型的標(biāo)準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的特異性“識(shí)別”。 設(shè)計(jì)研發(fā)的“CMC-受體/配體作用分析儀”和“2D/CMC-中藥注射液類過(guò)敏物分析 儀”，為認(rèn)識(shí)靶向藥物作用規(guī)律、發(fā)現(xiàn)新的藥物先導(dǎo)物提供了有效分析手段，實(shí) 現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜樣本中目標(biāo)物的有效分析，可以提高藥品質(zhì)量控制水平和臨床使用安 全性。該項(xiàng)目累計(jì)申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利 11 項(xiàng)，授權(quán) 6 項(xiàng)；獲計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán) 3 項(xiàng)；制定《中國(guó)藥典》中藥注射劑標(biāo)準(zhǔn) 5 項(xiàng)，申報(bào)審核 3 項(xiàng)；部分研究成果獲“2017 年度陜西省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”一等獎(jiǎng) 1 項(xiàng)。