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知识交流焦点

  • 2020年学院知识交流奖

    2020年学院知识交流奖

    香港大学每年的「学院知识交流奖」,由各学院选出对知识交流作出重要贡献的教员,表扬他们对工商界或社会所带来的经济、社会或文化影响。2020年「学院知识交流奖」的得奖名单已公布。

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  • 香港大学牙医学院为非华裔社群提供牙科服务

    香港大学牙医学院为非华裔社群提供牙科服务

    香港大学牙医学院自2017年起推出「Gateway to Dental Health」项目,与非牟利机构合作,为非华裔社群提供免费外展牙科服务。该项目由聂燊朗医生发起,致力改善非华裔社群的口腔健康。项目团队走进社群,为非华裔人士提供牙科服务和教育,并於2018年至2019年,筹组了七场的口腔健康推广日。由於疫情关系,今年的外展牙科服务需延期进行,但团队不会暂停对非华裔社群的支援。学院将与印度协会、巴基斯坦商会和医护行者举办线上直播,以印度语、乌都语和英语分享口腔卫生常识、外展牙科服务资讯,并解答与会者对口腔健康的提问。

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  • 港大工程学院有望将热成像发烧检测系统应用在公共交通上

    港大工程学院有望将热成像发烧检测系统应用在公共交通上

    港大机械工程系助理教授(研究)傅秀聪博士领导一组由计算机科学和机械工程学者组成的跨学科团队,最近成功开发一种低成本且便携式、又可让用户轻易控制的发烧检测系统。新系统设计使用的热像仪配件是商业产品,每套售价约为港币$3,000,总成本远低於市面上其他同类系统。该系统自五月初在港大校园进行了测试,期望将来可以广泛应用於的士、穿梭巴士和小巴等公共交通上。

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  • 港大法律学院透过短片 推广教学上创意及合法地使用版权作品

    港大法律学院透过短片 推广教学上创意及合法地使用版权作品

    香港大学法律学院制作一系列名为「版权教室」的短片,推广教学上创意及合法地使用版权作品。「版权教室」由法律学院副院长(学术事务)李雪菁副教授负责,并获大学的知识交流基金教学发展补助金资助。李女士希望透过这些短片,加深教育界和公众对版权法的认识,理解教学上应用版权作品豁免权的原则,同时知道在哪里可找到相关资源和材料等。李女士尤其感谢法律校友萧叔叔为短片旁白献声,以及其他团队成员和合作中学的参与 。「版权教室」现已推出九出专为大中小学而设的短片,通过「版权教室– HKU」频道和李女士的教学网站发布。

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  • 港大统计学者利用新冠肺炎CT电脑扫描数据库 以人工智能技术网上协助筛查疑似病人

    港大统计学者利用新冠肺炎CT电脑扫描数据库 以人工智能技术网上协助筛查疑似病人

    由港大统计及精算学系系主任尹国圣教授西南财经大学统计学院统计研究中心助理教授刘斌博士(现为港大博士后研究员)率领的团队,研发了一个网上诊断系统,利用人工智能技术分析CT电脑扫描检测,对新冠肺炎疑似病人进行筛查,了解他们的染病基率。研究团队於新冠肺炎疫情蔓延初期便开始关注与病毒相关的研究, 他们研发的网上COVID-19诊断系统准确率达88%。研究团队参阅了760篇论文,进一步研究并分析新冠肺炎的五种病徵,发现每个新冠病人CT影像上均会出现其中一种或者多种病徵,而这五种病徵是新冠疾病区分於其他肺炎的显著特徵,从而设计出一个基於CT图像的Lesion-Attention 深度神经网络模型。尹教授和刘博士希望前线抗疫的医务人员能使用诊断系统并分享数据并开展合作研究,以减轻核酸检测的负担。

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  • [心理 ・ 理心] 网上短片分享

    [心理 ・ 理心] 网上短片分享

    香港大学心理学系系主任李湄珍讲座教授和她的同仁(临床心理学家和教育心理学家) 针对疫症蔓延对人们心理健康所产生的影响,制作了[心理 · 理心] 网上短片系列,分享有关心理健康方面的见解和锦囊,并会解答大众的问题。该短片系列共有五节,内容每星期更新,由5月29开始於 [心理 · 理心] 专页播放。

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  • 港大研究团队利用大数据准确预测新冠肺炎传播规律

    港大研究团队利用大数据准确预测新冠肺炎传播规律

    由港大带领的国际研究团队提出一种崭新方法,采用人口流动数据,准确预测新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)传播的规律,并建立风险评估模型,可於早期识别出传播新冠肺炎的高风险地区,有助公共卫生专家及各国政府尽早实施传染病防控措施。港大经济及工商管理学院市场营销学副教授贾轼博士及其研究团队,使用由内地一家主要流动电讯商提供的全国人口流动数据,追踪在2020年1月1日至24日,即内地农历新年春运大规模人口流动至武汉封城期间,总共超过1,100万人次从武汉或经由武汉转往至内地31个省和区的296个地级市的人口流动情况。贾博士的研究团队将人口流动数据与截至2020年2月19日在内地的新冠肺炎确诊病例的数量作比较,发现疫症爆发中心(武汉)流出的人口数量跟全国各地区新冠肺炎病例数目和地理分布有直接相连关系。研究人员发现,该模型可以从统计学上解释了新冠肺炎在全国分布96%的情况,从而有助於识别高风险区域。

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