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微型飛行器小體積、輕質量、高機動，能夠在狹小空間執行拍照、探測和運輸等特種任務，在國民經濟領域擁有廣泛應用前景。然而，此類飛行器普遍存在飛行時間短的痛點問題，尤其當重量小于10克時，其飛行時間一般不超過10分鐘。這是因為目前微型飛行器的發動機驅動部件一般采用傳統的電磁電機，而電磁電機在微型化后轉速高、發熱大，能量轉化效率急劇下降，甚至降到10%以下。微型電磁電機效率下降后，如果采用供電方便的自然太陽光作為能量來源，受限于太陽能電池的面積，很難滿足飛行需求。 為了解決上述難題，北航科研團隊從微型發動機的原理方面尋求突破，提出一種新的靜電驅動方案，研制出了在微小尺寸下轉速低、發熱小、效率高的微型靜電電機，并首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行，在微型飛行器的發展進程中具有里程碑意義。 該飛行器主要由靜電發動機和超輕質高壓電源組成，具備低功耗（0.568瓦）和高升力（30.7克每瓦）優勢，首次實現了微型飛行器在純自然光供能下的起飛和持續飛行。 靜電發動機的核心是靜電電機，它是一種依靠靜子和轉子間的庫侖力來產生連續旋轉運動的新型微型電機，具備結構簡單和無需繞組的優勢，其高電壓（千伏級）、低電流（微安級）的工作特性也使其在工作過程中發熱少且無明顯紅外特征。相比傳統電磁電機，靜電電機表現出了顛覆式的效率和功耗特性，在小質量（5克以內）情況下，其能量轉化效率可達傳統電磁電機的10倍以上，產生相同升力所需功耗僅為電磁電機的1/10以內，因此即便采用小尺寸太陽能電池，也可以為微型飛行器提供飛行所需功率。 電機雖然效率高、功耗低，但仍需要千伏級高壓電流來驅動，然而傳統高壓電源由于體積和重量過大，無法搭載在微型飛行器上。因此團隊還針對飛行應用場景，研制了千伏級超輕質高壓電源，主要包括太陽能電池和升壓電路兩部分，其中升壓電路可以在1.21克的重量下，將太陽能（或鋰電池）輸入的低壓直流電，轉換為4 - 9千伏的高壓直流電，相比美國斯坦福大學研發的同類技術升壓比提高了92%。 在微型靜電電機和超輕質高壓電源的助力下，本項目研發出的飛行器整機僅有巴掌大?。ㄒ碚?0厘米），重量比一張A4紙還輕（4.21克），尺寸和重量分別是此前世界最小、最輕太陽能飛行器的1/10和1/600。更進一步，團隊還提出一款翼展8毫米，質量9毫克的超微型靜電飛行器，飛行功耗不到1毫瓦，展示了靜電電機在飛行器進一步微型化中的巨大潛力。

反應裝置是化工廠的核心，而徑向反應裝置氣體流通路徑短、壓降小、可使用小顆粒催化劑等優于傳統固定床反應裝置的技術特征，在苯乙烯、催化重整、芳烴異構和歧化等化工裝置上被廣泛應用，但技術十分復雜。 本項目在對徑向反應裝置進行長期分析和深刻的理解后，經過大型冷模試驗研究、計算機模擬和工程放大，從理論上、結構上和關鍵技術上進行了突破，發明了大型化的新型徑向流動反應裝置。實踐證明發明的大型徑向流動反應裝置運行平穩節能，各項技術指標達國際先進水平。 （?）發明了催化劑自封式結構，在催化床封造成軸向和徑向的二維流動，消除滯流區，提高催化劑利用率，簡化結構，國內外首次應用于負壓脫氫裝置； （?）發明了新型離心式Π型徑向流動技術，流體由始端控制，催化床層的流場優化，國際上首次應用于催化重整； （?）發明了高均勻度的徑向流體均布技術：導流錐設計技術、雙流道優化組合技術、催化劑支承結構技術等，從而保證了乙苯脫氫和催化重整的薄催化床層內流體均布； （?）發明了快速噴射流混合器技術，適應超短停留時間，滿足苯乙烯反應裝置對反應介質高度混合要求； （?）發明了高溫再熱器技術，反應器體外逆流換熱，減少負壓空間，解決熱膨脹，高溫蒸汽入口溫度下降，降低高溫材料的使用溫度、制造難度和設備費用； （?）開發了反應裝置的新放大方法。

本成果涉及的飛輪儲能裝置基于永磁偏置磁懸浮軸承與雙凸極電機集成化技術，永磁偏置磁懸浮軸承能夠實現對轉子位移的主動控制，且具有較小的能量損耗，適合應用于轉子質量重、轉速高的飛輪儲能系統中。雙凸極永磁電機采用永磁體來提供勵磁磁場，具有較高的效率和較大的轉矩，且轉子結構簡單，適合高速運行。鑒于兩者都是采用永磁體來提供靜態磁場這一共同特點，本項目提出了利用同一永磁體同時為磁懸浮軸承提供偏置磁場，為電機提供勵磁磁場的思路。此外，鑒于混合勵磁雙凸極電機能發揮永磁高效與電勵磁方便調節磁場的優勢，使電機在電動運行情況下保持較高效率的同時，擴大調速范圍；發電運行時，又能夠實現寬轉速范圍內的穩壓輸出。

本發明提供了具有抗 EB 病毒和抗 KSHV 活性的化合物及其來源，以及分離純化方法和應用，具體是從金絲桃屬植物地耳草中分離純化得到化合物 1-18，其中從湖北省蘄春縣大別山地區 10 月份采集的地耳草中分離純化出化合物 1-10，從江西省廬山市廬山地區 8 月份采集的地耳草中分離純化出化合物 11-18。通過這 18 個化合物對兩種致瘤皰疹病毒進行抗病毒活性研究，發現化合物 1、3、4、7 和 8 對 EB病毒的 DNA 復制有抑制活性；化合物 3、6 和 13-17 對卡波氏肉瘤相關皰疹病毒(K

新能源高占比發展下傳統同步機組與風光新能源機組呈現“此消彼長”趨勢，電力平衡面臨“保供應、促消納”的兩難局面。因此，迫切需要研究面向新型電力系統的電網智能調度與可視化預警關鍵技術，保障電網安全可靠供電和新能源最大化消納，助推碳達峰目標順利實現。 該成果實現了面向新型電力系統的電網智能調度與可視化預警應用的信息融合、智能告警、動態監視、海量數據閱讀、超實時仿真和高性能計算、基于人工智能的電網安全穩定分析、虛擬現實、基于圖數據庫的人-機交互等功能，為新型電力系統電網調度員提供了一個準確及時掌握電網實時運行態勢的分析決策工具，實現調度員對調度計劃方案的智能互動決策以及電網風險的實時可視化預警。 該技術實現了傳統電網調度模式向智能性電網調度模式轉換，可廣泛應用于電網、電力公司調度及區域控制中心等機構，在實現電力系統安全可靠運行的同時，促進高比例新能源最大化消納和保障電力可靠供應。同時，該系統不但可應用于實時運行管理，而且還可應用在規劃、交易、營銷等新型電力系統生產管理的不同領域。該成果已在四川省電力公司、中國南方電網等30余家單位機構投入使用，產生了良好的經濟和社會效益。 圖1 基于大數據的電網運行行為識別及可視化顯示 圖2 多源信息融合的電網環境監測可視化

為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北京航空航天大學北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點與結束日期預測、疫情緩解系數評估等功能。此外，大數據與腦機智能高精尖創新中心研究團隊根據疫情確診患者相關公開數據，利用自然語言處理等技術，從已公開全國各省市直轄區四千余位確診患者軌跡中抽取了基本信息(性別、年齡、常住地、工作、接觸史等)、軌跡(時間、地點、交通工具、事件)及病患關系形成結構化信息。同時開發確診患者軌跡可視化查詢與分析系統，為疫情傳播與防控相關研究提供有效支撐。

重慶大學附屬三峽醫院作為重慶市指定的渝東北片區新冠肺炎醫療救治定點醫院，采取多學科會診、中西醫結合協同治療等方式積極開展救治工作。中醫藥張先祥團隊啟動新冠肺炎“五位一體”臨床治療研究。研判疫情特征，擬訂中醫預防用處方，在全院臨床科室推廣應用，累計發放預防用中藥湯劑2.6萬袋，顆粒劑6000余袋。其中醫預防用處方能夠改善患者臨床癥狀，抑制炎癥反應，促進肺部炎癥吸收。目前醫院中醫救治組形成了基本共識，在國家方案基礎上，起草了附屬三峽醫院治療點的中醫診療方案，并在臨床應用過程中不斷優化。 在專家組的指導下，中醫藥累計干預患者 160人，250人次，臨床證明中醫藥干預可以改善患者臨床癥狀，抑制炎癥反應，促進肺部炎癥吸收，縮短患者住院日，降低患者費用，充分發揮了中醫藥的簡便效廉的作用。目前出院患者住院日在 9 天左右。經過醫護人員精心診治截至2月12日，累計收治新冠肺炎確診患者204例，治愈出院60例。 重慶大學附屬三峽醫院重癥病區醫生討論

西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。