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復旦大學專用集成電路與系統國家重點實驗室引進了多名來自英飛 凌公司器件部門的歸國人才，其中上海市千人計劃引進人才 2 人，國 家萬人計劃中青年科技創新領軍人才 1 人。近年來引進人才在集成電 路新型器件研究方向取得了多項處于國際領先水平的器件技術。比如 2013 年發表在美國《科學》雜志上的半浮柵器件，是國內首次發表 在這類高水平雜志上的原創成果。主要技術:1) 新型低壓超級結結構及制造專利技術2)

我國新型顯示產業規模和在建產線均居世界第一，但主要核心裝備依賴進口，制約我國新型顯示產業自主可控發展。新型顯示器件向大尺寸、超高清、柔性化方向發展，其面臨的重大挑戰是如何在大面積柔性基板上實現納米特征-微米結構-米級器件跨尺度高精度制造。光刻/蒸鍍技術受限于模板尺寸和平面工藝，傳統噴印受制于打印分辨率低（>20μm），均無法滿足大尺寸/超高清/柔性化新型顯示高精度/高效率/高可靠制造要求，急需發明新的制造原理、技術與裝備。 針對新型顯示器件高精高效制造國際難題，本項目原創高分辨率電流體噴印新原理，發明了電流體噴印新噴頭、新技術和新裝備，國際首創多款柔性新型顯示器件并占領高端市場。 目前提出的“拉伸式”高分辨率電流體噴印新原理，實現<200nm結構的噴印制造，兼具按需點噴、射流直寫、霧化制膜等不同噴射模式，突破了傳統噴墨打印技術分辨率低、材料適用范圍窄、噴射模式單一的問題。 本成果發明了陣列化獨立可控電流體噴印系列噴頭、高速視覺測量裝置等核心裝置與智能控制算法，開發了國際首臺新型顯示電流體噴印裝備。部分核心專利作價3000萬元實現成果轉化，創新技術支持下開發的系列裝備在顯示龍頭企業測試應用，實現了高分辨率OLED/QLED/PeLED（>300PPI）等新型顯示器件集成制造。

成果簡介：利用高速旋轉的轉子產生的高離心力對在高承載環境下使用的器件進行加載試驗，采用成熟試驗技術方法和檢測手段，實現對微小型機械結構件和電子器件、加速度傳感器在高承載環境下的高載荷試驗和標定。該設備最高加速度實驗值：8萬g，最高加速度標定值：1萬g，實驗對象最大回轉半徑：50mm，加速度實驗精度：3%，標定精度：6%，實驗對象尺寸：實驗件最大尺寸長度≤18mm，實驗件三維尺寸處于直徑D=18，高度H=15的圓柱體范圍里。適合鋼、鋁及銅質等各種材質加工的，在高承載環境下工作的機械結構件、電子元器件

研制開發并形成具有自主知識產權、環保、高效、可靠的廢棄線路板無損拆解技術、粉碎技術、分離技術、再利用技術等相關技術，設計開發具有中國特色的廢棄線路板回收處理及再利用整體工藝及生產線，實現對廢棄線路板的無污染回收處理及再利用。該設備是一種環保、節能、高效的廢棄線路板元器件無損拆解設備，由傳動、加熱、振動、除煙味等單元構成，該設備主機長為3.5m，寬0.8m，高為1.5m，生產能力為300～700塊線路板/小時。在第三屆北京發明創新大賽中，“線路板無損拆解設備”獲得節能環保專項獎和大賽銀獎。拆解效率高，溫度可控，節能效果好，元器件無損拆解率高；設備環保；功率小，便于中小規模生產；加工操作簡單；故障診斷、自我保護和聲光報警功能。主要性能指標如下。1. 功率：4KW 2. 拆解率：98%3. 電壓：220 4. 煙塵、氣味：過濾效率99.9%5. 產量： 100~200 kg/h 6. 主機外形尺寸： 3500×80×1500 7. 整機重量：1.0臺/t 廢棄線路板基板的主要組成是纖維強化熱固性樹脂，由于熱固性塑料本身的特點，除了焚燒回收熱值，還有作為粉末用于涂料、鋪路材料等重新利用，這些再生品質量低下、檔次不高，而且在經濟投資和資源利用方面也是不合理的。本項目根據廢棄線路板基板原材料的不同，進行分別粉碎處理，將粉碎后的PCB粉末作為填料或增強體，以不飽和聚酯、環氧樹脂等熱固性材料作為基體，采用熱壓成型工藝，最終生產出多種復合材料，根據復合材料的不同性能，可以制成多種產品應用在廣泛的領域里，代木、代鋼、代塑、代瓷制品，所以具有明顯的社會效益。該技術解決了固體廢棄物帶來的環境污染問題，又節約了一次資源，降低了制造成本，具有良好的環境、社會、經濟三大效益。主要性能指標如下。抗彎強度/MPa 沖擊強度/ Kg?m-2密度/ g?cm-3使用溫度/℃ 成本價格/元/噸 廢棄PCB粉體/短切玻璃纖維/不飽和聚酯150 17.92 1.59 50 4000 廢棄線路板粉體/環氧樹脂/偶聯劑134.1 11.67 1.54 139.1 7000 申請專利：1. 吳國清，張宗科. 一種應用于廢棄線路板無損拆解的處理設備及方法，專利號：200810224887.7 2. 吳國清，張宗科. 一種線路板夾具體，200810224853.8 3. 吳國清，張宗科，趙玉振. 廢棄線路板的回收及再利用方法. 200910091996.0 4. 吳國清，趙玉振. 廢棄電子元器件的回收及再利用方法. 200910091995.6 

根據目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見的癥狀是發熱和咳嗽等，而表現出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學第三附屬醫院學者在預印本平臺medrxiv發表文章稱，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個指標，提示臨床醫生應更加關注腹瀉患者。而目前三項研究報告的腹瀉發生率不同。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合ACE2入侵人體細胞，ACE2也可調控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導的感染途徑，團隊使用單細胞RNA測序進行了分析。結果發現， 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。發現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，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫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。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統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，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成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測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統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，指導臨床用藥。

日前，國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊同四川大學、電子科技大學一起，組建新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，助力新型流行病研究和防控，給多個省份和國家有關部委等提供了8份數據分析報告和決策建議報告，為防控和戰勝疫情貢獻出了科學智慧。國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊基于新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，利用海量多源異構大數據，結合疫情發生發展規律，對人群流動及傳播風險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據。特別是團隊通過分析春運期間人口流動大數據，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的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風險指數。還有許多研究人員嘗試通過客運數據，研判各個地區及城市的感染風險。也有學者采用“百度遷移”所提供的人口流動數據，通過春運期間從武漢流向全國各省市的人口規模(不包含港澳臺數據)和全國感染病毒人數的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯系。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。

在2020年抗擊COVID-19疫情斗爭中，北京航空航天大學經濟管理學院王惠文教授及團隊結合2003年所做非典疫情的狀態評估和預測建模研究基礎，密切關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院內擴散、關注醫務人員的輪崗休整、加強對全國各地區疫情監控與預警工作，等等。團隊收集和分析了COVID-19的公報數據，采用統計分析方法對新冠肺炎疫情的傳播規律進行了預測與分析，對全國（除湖北）各地區的抗疫階段做出判斷和預測，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《中國經濟時報》專訪，發表文章《各地應分期分批有序恢復社會經濟活動》，并被《今日頭條》等網絡媒體轉載；民建市委網站頭版刊登了她的文章《COVID-19疫情發展的狀態評估與預測分析》，并報道了《數據會說話：王惠文：疫情發展的狀態評估與預測研究》；民建中央網站也專題報道了《北京會員王惠文：用數據打贏疫情防控戰》。

華中科技大學同濟藥學院李華教授、沈陽藥科大學無涯創新學院陳麗霞教授、軍事醫學研究院國家應急防控藥物工程技術研究中心李行舟研究員等組成聯合攻關小組，系統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現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物對不同的靶蛋白表現出很高的親和力，為新型冠病毒感染性疾病（COVID-19）的治療提供了新的可能。研究成果在線發表在SCI雜志《藥學學報》英文版(Acta Pharmaceutica Sinica B,一區),為了加速新冠病毒藥物研發，研究組還在文章中公布了所有靶點蛋白質結構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構可以應要求發送。研究團隊利用生物信息學和結構基因組學的方法系統性分析了SARS-CoV-2所有基因編碼的蛋白質，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建了19個SARS-CoV-2蛋白和1個人類宿主的蛋白的同源結構，基本涵蓋了對于冠狀病毒RNA復制、翻譯；結構組成；入侵宿主細胞以及干擾宿主固有免疫等至關重要的所有蛋白靶點，對于進一步發現特異性靶向SARS-CoV-2的抑制劑提供了理論基礎。研究團隊還構建了常用的抗病毒藥物數據庫（78個化合物），包括已經上市的、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，研究團隊還發現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蛋白變構介導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，為后續研究提供了思路。