無人機360度無死角監控和喊話，“停課不停學”的高質量在線授課和課程資源，在家即可問診的網絡義診平臺，更多的科技賦能抗阻新冠肺炎經典案例一個接一個，國人出行生活受阻隔的同時，也深切感受到硬科技“軟”心腸的另一面。
在西安電子科技大學（簡稱西電）的他們操作著冰冷的儀器，分析處理沒有情感的數據，卻用最熾熱的心踐行著“疫情就是命令，防控就是責任”的承諾，他們與時間賽跑，用科技的力量編制和加固著戰“疫”防線。
醫護人員的好幫手：基於深度學習的新冠肺炎早期檢測篩查系統
西電計算機科學與技術學院智能軟件與系統新技術研究所副教授張亮的愛人是西安交通大學第二附屬醫院抗疫一線的影像科醫生，疫情發生以來，他們討論最多的就是新型冠狀病毒感染者的早期診斷問題。
作為一名醫護家屬，身為高校科研工作者，張亮深知快速準確地診斷新冠肺炎早期患者對控制和防治疫情的重要性和挑戰性。他與團隊成員主動出擊，通過遠程網絡會議，在前期醫學影像處理的研究基礎上加速科研攻關，反覆討論方案，屢次設計模型，與上海寬帶技術及應用工程研究中心、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院等合作單位的人員多次標註整理患者肺部CT影像數據到深夜。
與此同時，他們依託上海瑞金醫院、西安交通大學第二附屬醫院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點（磨玻璃、體積大小、位置等特徵），張亮團隊加快技術攻關，設計開發了基於深度學習的新型冠狀病毒的早期檢測篩查模型系統。
對應新冠肺炎CT病灶檢測效果
令人欣喜的是，通過對實際門診數據排查測試，該模型可以減輕醫護人員近80%的工作量，新冠肺炎患者的檢測召回率超過95%。目前，模型系統正在進行最後的調試工作，很快投入到“戰疫”一線，緩解醫護人員緊缺、確診檢測工作耗時較長等問題，減少醫護人員的工作時間和勞動強度，提高工作效率。
防疫一線的“偵察兵”：疫情高風險區域防控測溫與身份識別預警及疫情數據分析系統
如何快速地對流動人員進行體溫篩查和人員信息採集是十分迫切的需求，只有“防”做好，才能事半功倍，為“治”爭取更多時間，使“控”取得最好效果，打贏這場疫情阻擊戰。
在全國疫情防控進入膠著對壘狀態的關鍵時刻，西電通信工程學院相徵教授團隊依託科研積累與技術優勢，加強系統集成攻關，快速研發了“疫情高風險區域防控測溫與身份識別預警及疫情數據分析系統”。
該系統在環球印務股份有限公司的應用情況
極簡的設計理念，使得該系統的各項硬件可以很輕鬆地收納在三防行李箱中，便於攜帶和快速部署，開機即可使用。該系統可佈置在口岸、機場、車站、辦公樓等場所人流出入通道，在關口或閘機口安裝非接觸式體溫篩查儀，實現所有出入人流的體溫實時監測和超溫預警，便於相關工作人員對可疑發熱人員進行醫學複查。通過對紅外熱成像非接觸式測溫、二代身份證識別、後臺聯動報警等幾種技術集成應用，採用自組網技術進行低成本、大容量監測數據實時回傳，實現各種場所對流動人員體溫檢測和身份識別。
據悉，該系統現已成功運用於西安北客站、環球印務有限公司等公共防役關口。團隊成員尚渭萍表示：“我們正在積極聯繫量產的事情，希望能為疫情早發現、早隔離和主管部門實時掌控監測疫情、分析決策提供技術支持。”
戰“疫”部署的智囊團：基於強關聯規則的疫情發展分析與預測
疫情將會如何發展？拐點何時出現？後期防疫工作怎麼做？提前預判疫情發展趨勢對於做好防疫安排部署而言十分重要。
西電電子工程學院馮偉及團隊成員，利用國家衛健委、湖北衛健委和國家疾控中心的每日確診人數和每日死亡人數等多組數據，通過綜合分析並尋找變量之間的隱性規律，建立了基於強關聯規則的疫情發展分析與預測模型，對疫情進展和趨勢進行科學評估。
該模型現已實現了對全國、湖北和除湖北外其他地區的疫情確診人數、日增人數、死亡人數等的建模和預測。在累計和平均日增確診人數預測中，該模型對湖北地區前23天的預測相對誤差為1.6%和8.6%，對全國其他地區的預測相對誤差為1.2%和8.4%。該項工作的諮詢報告初版已經由工信部賽迪研究院（北京）提交給了工信部，作為疫情發展趨勢分析的決策參考。
“希望能學以致用，為抗疫盡點微薄之力”，馮偉的初心簡單而樸素。目前，該團隊正在根據政府嚴控後的疫情突變數據進行分析，驗證模型在存在奇異點情況下的魯棒性等，將很快完成更長期的疫情新的發展預測與評估工作，這對於疫情防疫物資保障和後期經濟生產活動部署具有重要的參考意義。
西安電子科技大學黨委宣傳部部長周燕來表示，如今，國家陷入新冠肺炎疫情危難時刻，作為“大國重器”的研發製造者，我們西電人中的許多這段時間不分晝夜，加班加點與病魔賽跑，相信西電近期還會有更多的抗“疫”神奇問世。（來源：科技日報）
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