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河南大學教育科學學院教授李永鑫心理學團隊針對此次疫情的特點，研究完成《新型冠狀病毒肺炎疫情時期河南社會心態報告》，設計包含66個題目的社會調查表，通過手機微信平臺對全省民眾新冠肺炎疫情下的“信息獲取”“認知與辨別”“預防知識”“身心狀況”“非理性傾向”“心理援助需求”“參與防治意愿”等7個方面進行調查。 2020年1月27日17時上線，通過對大量真實數據評估和統計分析，得出河南省社會心態的總體判斷，并基于此從信息傳播、知識普及、應對措施、維護身心、平和心態、心理援助和發動群眾等方面，就如何引導和塑造當前的社會心態，凝聚力量，戰勝疫情，提出合理化建議。

本發明公開了一種基于 SDN 環境的數據的可靠組播傳輸方法。 SDN 網絡控制器實時監控當前網絡狀況，在數據傳輸之前發送端與接 收端先進行三次握手建立連接，連接建立過程中發送端指定接收端， 由 SDN 網絡控制器生成組播轉發樹，連接建立后發送端向該連接發送 數據，數據以組播的方式傳輸到每個接收端，每個接收端接收到數據 之后向發送端發送確認報文，保證數據可靠傳輸，同時發送端維護擁 塞窗口，在發送數據的過程中進行擁塞控制

本發明公開了一種室內可見光ＯＡＭ組播通信系統，其下行鏈路通過激光器ＬＤ產生調制有組播信息的高斯光束，經二維激光分束器和空間光調制器，將準直的激光變成帶有螺旋相位的ＯＡＭ光束。空間光調制器在進行ＯＡＭ螺旋相位調制的同時，通過將光束打旋的方式，擴展每一束光的覆蓋面積，同時各光束照射區域重疊，以此彌補單一光束的中心暗斑，實現無盲區傳輸。針對組播通信系統，本

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。

南京審計大學研發出疫情監控采集區塊鏈系統，該系統已部署在中國電信、浪潮云等平臺上。按照電子政務安全標準及規范對系統與數據進行嚴格的安全防護，并針對每個院校提供獨立的前后臺賬號權限及數據管理權限，各院校申請開通管理員賬號后導入師生信息即可快速完成業務啟動和上線。系統可以實時采集在線師生的各種動態信息，達到快速部署、快速統計上報、實時在線監測防控的目標，并結合區塊鏈技術保證疫情數據信息的防篡改和可追溯的能力。具體方案如下：（一）信息提報系統登錄快速，使用簡單，填報界面簡潔明了。師生利用移動終端可以隨時在線登錄、隨時填報自己的最新情況。（二）后臺管理后臺具有強大的管理功能，可以設定后臺管理人員對不同單位、部門的上報信息進行管理，提醒當天尚未填報信息的人員，并進行數據的匯總、分析。系統極大程度提高了疫情監測和管理的效率。1、 信息填報查詢能夠實現對已隔離、疑似、確診、接觸史、癥狀等人員的查詢；按照日期搜索未填報人員等功能2、 用戶信息可以完成對學生、教職工等人員信息的快速導入和權限管理等功能3、 此外還可通過通知公告、基礎信息、系統管理等模塊完成對界面通知、表單維護、機構角色數據字典等功能，實現對疫情填報信息和數據的管理和定義。（三）鏈瀏覽器1、所有用戶填報信息全部存儲在鏈上，由Txhash和Block id進行標識。 2、所有鏈上數據可解密，便于追溯。（四）可視化管理駕駛艙>>>點擊查看全文<<<

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。

上海交通大學公共衛生學院蔡泳團隊和上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院張欣欣團隊合作完成了一項最新研究結果，分階段估計了武漢市的新型冠狀病毒感染的流行趨勢，并提出在各項防控措施的有序開展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。該研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 該研究采用了在學界較為認可的傳染病動力學SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），這是一種常用于對病毒流行趨勢進行分析的模型，其參數包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康復者（R）、傳播率、感染率、治愈率、基本再生數（R0）和有效再生數（Rt）等。 研究表明面對疫情的發生，中國采取的措施，特別是1月23日做出的武漢“封城”等斷然決定，是非常有效的，這一決定和后續的一系列措施從根本上改變了疫情演變的格局。通過四個階段的多階段模型擬合，研究最終計算得到武漢地區感染人數可能在2月下旬出現流行高峰和拐點（兩種不同暴露者E與感染者I的比例估計），高峰感染人數估計為55869-84520人。估計感染人數指的是模型中在某一時刻現存的感染人數，這些估值中包括了有明顯癥狀的患者和潛在的無癥狀或癥狀很輕的感染者。 

2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判，該預測與鐘南山院士的判斷互相印證。雖然預測結果的準確度得到驗證，課題組團隊并沒有因此松懈，而是不斷根據最新的數據變化調整參數、優化擬合結果，同時積極聯絡政府相關科技、數據信息等部門，讓預測結果成為施策者有力的決策參考。2月1日，清華大學深圳國際研究生院馬兆遠課題組首次公布基于AI技術的對全國疫情擴散情況及高峰期預測模型。根據后續一周內國家衛計委公布的疫情實時數據反饋，該模型在一周（2月1日至2月7日）之內的預測結果與真實情況吻合度較高，平均準確率達98%以上。團隊比較早地對疫情高峰期及拐點出現時間做出“2月7-12日內達到峰值，疫情拐點最遲于2月16日前后出現，總感染人數或達7萬”的預判。