新闻及香港科大故事

正当全球政府计划逐步解除因新型冠状病毒肺炎而实施、导致日常生活受到影响的「封城」或社交距离限制措施，一个由香港科技大学（科大）计算器科学家共同领导的跨学科研究最近发现，全民戴口罩是具迫切性的非药物解决方案，可以在没有任何有效疫苗或治疗方法面世之前遏止新冠肺炎传播或防止第二波疫情爆发。 由计算器科学系吴德恺教授共同领导的团队，建立了两个理论性数学模型预测随时间推移，人民戴口罩对疫情的影响。第一个模型运用了标准流行病学SEIR模型1推算全民戴口罩的效果。第二个模型是由人工智能启发的行为者基础模型，清晰地模拟因为在物理空间中移动的个体之间的接触而发生的感染。研究团队亦考虑到口罩的有效过滤程度不同，发现民众即使只使用廉价、十分容易购置的非医用口罩，或仅具有70％有效过滤程的自制口罩，模拟结果仍然相同。此结果是一个重要因素，因为一些个别地区必须为医护人员保留医用口罩。 团队的模拟结果显示如果在首轮疫情爆发大约50天后及解除「封城」措施之前，绝大多数（80-90％）的公众都佩戴口罩，新的新冠肺炎感染数字可显著下降，避免第二波爆发。不过，如果没有全民戴口罩（例如，只有一半的人口使用口罩）或者如果迟了推行全民戴口罩（例如推迟到首轮疫情爆发后第75天才进行），要显著减缓的病毒传播就变得不可能。

香港科技大学(科大)的研究人员首次破解「海洋穿山甲」鳞足螺的基因组。鳞足螺是一种稀有的海螺，牠们生活于被科学家认为是「生命之源」的极端栖息地 — 深海海底热泉(hydrothermal vent)。破解这种独特生物的基因密码，不但有助揭示生命在数十亿万年前是如何诞生及演变，亦为进一步探索这些古老生物的潜力提供基础。 海底热泉 (圖片來源﹕JAMSTEC) 深海海底热泉无论是温度、水压以至酸性皆非常高，且含氧量低，与史前的极端环境相似，但依然孕育了多样生命，当中不少于生物医学或其他范畴均具有极大潜力。作为其中一种可以适应如此极端环境的生物，鳞足螺比起其他海底热泉中的住客，更受海洋科学家的关注。

科大工程学教授研发的无人车在内地爆发2019冠状病毒病期间为社区服务。

欢迎你观看视频，了解我们采取的全方位抗疫措施 。

香港科技大学（科大）的科研人员研发了一套崭新的「智能发烧侦测系统」（SFSS），让边境口岸的检疫人员能更易于识别有发烧征状的旅客。这套系统现被应用到多个边境口岸、政府大楼和大学，以对抗新型冠状肺炎病毒（Covid-19）。 自2003年沙士（严重急性呼吸系统综合症）爆发后，热成(thermal)图像探测器获广泛使用到不同关口，以筛查有发烧征状的入境旅客。发烧是感染沙士、新冠肺炎及其他传染病的重要病征。不过，检疫人员为了追踪这些身体抱恙人士，往往需于弹指之间同时监看热成图像以及彩色影像(即闭路电视)两个屏幕。 如今，一支由科大工业工程及决策分析学系苏孝宇教授领导的跨领域研究团队，利用人工智能、实时追踪以及大数据分析，设计了一个不仅能更准确地检测脸部被遮挡的疑似发烧者，同时亦能将热成图像和彩色影像融合于同一屏幕的系统。在屏幕上，有发烧征状的不适人士会被标记于红框内，系统亦会发出提示声响，以协助检疫人员作实时辨认，大大提升行动效率，守护公众健康。 有别于一般运用红外线镜头的发烧监测系统，这个以人工智能与深度学习为基础的系统于人脸及热感侦测方面都更为准确。此系统旨在于人海中追踪及侦测疑似发烧人士，透过深度学习和人体测量学，系统能进行「视觉还原」*，即使被检测人士正佩戴口罩并遭对象遮挡部分身体，仍能准确检测。除此之外，由于系统依赖计算机运算而非靠肉眼判断热成图像色差，并且会把距离及包括背景中热力来源等环境因素的影响计算在内，检测结果亦因而更为准确。另外，由于追踪功能聚焦于脸部，检测结果亦较难受个人身上高温对象而影响，除非有关对象直接遮盖该人士的脸部。     此系统建立于大数据分析的跨平台数据库上，让不同地区的装置能够组合成一个更大的网络，从而可更容易追踪到疑似发烧人士，但系统不会保留任何个人资料。透过大数据、深度学习和人类科学，这套系统亦具自我学习功能，能随时间变得更为智能及准确。 研究团队成员来自机械学习、生物工程及平行网络等专业界别，当中包括来自科大电子及计算器工程学系的系主任施毅明教授与高级讲师王启新教授，以及计算器科学及工程学系助理教授陈启峰。

科大研究团队与全球伙伴携手努力共同对抗COVID-19疫情

香港科技大学（科大）研究团队研发出一种新型地理围栏技术，为政府就新型冠状病毒肺炎疫情推出的强制家居检疫措施，提供更省时便捷的智慧核心解决方案。 随着新冠肺炎病毒于全球迅速蔓延，香港已对所有经海外入境的人士实施抵港后的检疫安排。作为一个强制性措施，受隔离人士需透过实时通讯应用程序，定期向政府人员分享他们的实时位置，或接听当局讯息中心的突击来电。这安排不但令政府花费大量资源进行监控，亦为接受检疫人士带来不便。 为提升检疫措施的成本效益，由科大计算器科学及工程学系兼创业中心主任陈双幸教授领导的一支研究团队，开发了一种自动化地理围栏技术「Signature Home」。科大将有关技术的特许使用权授予一间初创公司「随赏科技」，并透过该公司开发一个新手机应用程序「居安抗疫」。程序自上周(2020年3月14日)起获公众应用，以一个更节省资源及便捷的方式监控家庭检疫。配合蓝牙连接的电子手环，程序会准确检测受检疫人士有否遵守检疫令，并会于有关人士违反检疫令时通知有关当局。 地理围栏技术「Signature Home」的主要原理是透过收集于某地方(如家居) 出现之不同种类的环境讯号，如Wi-Fi、蓝牙、流动通讯网络等，并将这些讯号群化成独一无二、足以卷标该位置的「签署认证」。如果监测当局收集到的讯号与这些「签署认证」的讯号不同，即表示该受检疫人士很可能已离开该特定位置。透过机器学习和数据分析持续收集并了解同一地方所收集到的一篮子讯号，「Signature Home」能适应不断变化的家居环境，从而实现准确的家居检疫监控。 陈双幸教授表示：「我想感谢大学就本人研究及有关Signature Home技术于特许使用权方面的支持。透过技术开发、转移及应用，科研的价值能在社会产生实际的影响。尤其是在这个关键而充满挑战的时刻，能将本港研发的技术回馈给我们的社会，这实在令我非常有成就感。」陈教授此前发明的另一种室内定位技术，现已透过随赏科技被广泛应用到大湾区的大型购物中心和医院当中。

香港科技大学（科大）研究团队研发一款新型多层次杀菌涂层 (MAP-1)，可有效杀灭病毒、细菌甚至极难被杀死的孢子。研究结果显示，新杀菌涂层不仅能有效杀灭99.9%的麻疹、腮腺炎、风疹等高传染性病毒，更可杀灭99.9%的猫杯状病毒。猫杯状病毒被视为检测杀毒效果的指标，其抗药性高于所有冠状病毒，包括引发当前疫情的新型冠状肺炎病毒（COVID-19）。 新涂层在九龙医院和灵实胡平颐养院两项临床试验中，均被证实对杀死抗药性微生物细菌十分有效。在医院的隔帘试验中，耐药性细菌数量于三周内降低了超过98.7%。除了医院，研究团队亦跟水务署和渠务署合作，在水管及下水道内壁测试新涂层，用以预防微生物污染及喉管鏽蚀。 新杀菌涂层由科大化学及生物工程学系兼环境及可持续发展学部杨经伦教授领导的团队研发，涂层的功能多样化，杀菌期最长可维持90天，为包括金属、溷凝土、木材、玻璃、塑料，以至织物、皮革及纤维等不同物料的表面提供长效消毒与抗菌保护，涂层亦不会改变物质的外观及触感。根据国家卫生健康委员会（卫健委）发佈的消毒技术标准，新涂层被证实对人体和环境无害，因此亦可被製成持久杀菌的搓手液、油漆、洁淨水与空气的过滤网，以至衣服和即弃外科口罩等，有助提升个人及公众卫生安全。 新涂层技术的原理是在物体表面形成杀菌膜。杀菌膜接触到微生物的包膜和生物分子时会将之破坏，使之失去活性。该涂层亦能防止微生物在物体表面粘附，从而达至长效抗菌。涂层使用了一种特殊的抗菌聚合物，透过接触杀灭和抗菌黏连等技术，可有效消灭99.9%的细菌和病毒，包括风疹、禽流感、流感如H1N1型，以及猫杯状病毒等。猫杯状病毒是一种无包膜病毒，被公认为最难杀灭的病毒之一。根据美国环境保护署2016年的指引，能有效杀灭猫杯状病毒，等同有效杀灭冠状病毒。因为后者属于包膜病毒，在抗药性上低于无包膜病毒。