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caozha-CEPCS是新冠肺炎疫情防控系统。

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简介:
该系统,CEPCS(全称:COVID-19 疫情预防与控制系统),是一款以PHP为基础构建的解决方案,旨在为各类组织提供全面的疫情防控支持。它能够灵活地应用于包括单位、企业、学校、工业园区乃至村落等多个场景。在用户端,系统提供了员工(以及访客)的登记与登录功能,允许用户管理权限者通过扫描用户提供的二维码直接访问该用户的详细信息,同时还包含疫情上报、疫情公告等模块,从而有效提升企业或园区内部的疫情管控效率。后端部分则依托caozha-admin框架进行开发,并具备强大的功能性,例如疫情新闻公告发布、会员管理、疫情上报记录查询、系统设置调整、管理员维护以及权限组管理等,此外,系统还配备了详尽的系统日志记录功能,以满足更高级别的监控和管理需求。

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客服
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  • CEPCS)- caozha版本
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    CEPCS(caozha版)是一款专为抗击新冠疫情设计的高效管理系统,旨在通过智能化手段助力疫情监控与防控,保障公众健康安全。 CEPCS(全称:COVID-19 Epidemic Prevention and Control System)是一个基于PHP开发的系统,适用于单位、企业、学校、工业园区及村落等多种场景下的新冠肺炎疫情防控工作。 该系统的前端功能包括员工或访客登记与登录、个人资料查看、我的二维码展示等模块。其中,“我的二维码”功能允许具有管理权限的人通过扫描用户提供的二维码直接访问此用户的全部信息;此外,系统还具备疫情上报和公告发布等功能,以帮助企业或园区高效地进行内部疫情防控。 后端部分则基于caozha-admin框架开发,并集成了多种实用的功能如:疫情新闻公告、会员管理、疫情报告记录追踪、系统设置调整、管理员维护及权限组管理等模块。此外,还提供了详细的系统日志功能以便于管理和审计操作行为。
  • CAOZHA-CEPCSv1.0.0
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    CAOZHA-CEPCS新冠肺炎防控系统v1.0.0是一款专为疫情设计的信息技术解决方案,集成了病例追踪、风险预警和数据分析等功能,致力于提升疫情防控效率与精准度。 caozha-CEPCS 是一个基于 PHP 开发的新冠肺炎疫情防控系统,全称 COVID-19 Epidemic Prevention and Control System (CEPCS)。该系统适用于单位、企业、学校、工业园区及村落等场景。 前端功能包括员工(访客)登记与登录、我的资料页面、我的二维码以及疫情上报和公告模块。通过这些功能可以实现对企业或机构的疫情防控管理。
  • 问卷调查报告.pdf
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    本报告基于对公众进行的问卷调查,详细分析了新冠肺炎疫情期间人们的生活变化、心理健康状况以及对政府防疫措施的态度和建议。 基于大量的问卷调查结果,本段落档评估了新冠疫情对日常生活和生产的影响。
  • 的数据可视化分析-FinBI
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    FinBI: 新冠肺炎疫情的数据可视化分析工具,提供详尽、实时的疫情数据展示与深度洞察,助力用户理解全球疫情动态及发展趋势。 数据可视化-新冠肺炎疫情可视化分析-finbi 一、实验(实训)目的 1. 熟悉FineBI界面、菜单栏以及函数的使用; 2. 独立完成一个可视化项目,熟悉内容数据及业务流程; 3. 完成对新冠肺炎疫情自助数据集处理,并形成可视化面板和数据分析结论。 二、实验(实训)原理或方法 利用提供的“新冠肺炎疫情数据分析活动数据包”中的Excel表格进行相关操作。 三、仪器设备与材料 计算机、FineBI工具 四、实验步骤 1. 数据来源: 实验要求如下: (1)实践内容:“全民战疫”。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,以展示疫情态势、普及疫情防控知识以及分析人口迁移分布等为主要内容的数据可视化公益活动正在进行。活动鼓励参与者围绕上述场景挖掘多源数据间的关联关系,并创作具有积极意义的作品,共同助力抗击疫情的胜利。 注:所提供的数据均为真实信息样本,仅供数据分析和学术研究使用,不作信息披露用途。 该数据集涵盖了各省份疫情现状、春运期间的人口迁入与迁出情况、新型肺炎患者的通行轨迹查询以及医用物资等相关内容。
  • 状病毒确诊病例数据
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    本页面提供最新的新型冠状病毒肺炎疫情的确诊病例数据,包括新增、累计及分布情况等信息,帮助用户及时了解疫情动态。 新冠病毒肺炎疫情确诊数据已经进行了整理,包括全国、省、市从1月11日开始的每日确诊人数和治愈人数等数据。最新的数据可以联系作者获取。
  • 高校的模式设计与实现.pdf
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    本文详细探讨了在新冠疫情背景下,针对高等院校设计和实施有效的疫情防控系统的方法及策略,包括追踪、预警和管理机制。 高校新冠疫情防控系统模式设计与开发.pdf 该文档主要讨论了在新冠疫情背景下,针对高等院校的特点和需求所设计的防控系统的模式及其开发过程。文中详细分析了疫情给高校带来的挑战,并提出了有效的解决方案和技术手段来应对这些挑战,以保障师生的安全健康以及教学科研工作的正常进行。
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    本代码为使用Python 3编写的监控新型冠状病毒肺炎疫情动态的示例程序。通过解析官方数据源获取最新疫情信息并进行展示或进一步分析。 代码如下所示: ```python import requests import json from pyecharts.charts import Map, Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType, RenderType url = https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5 data_response = requests.get(url=url) datas = json.loads(data_response.json()[data]) china = datas[a] ```
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    这是一款基于Java语言开发的应用程序,提供全球新冠肺炎疫情的实时数据与地区分布情况的地图可视化展示。用户可以轻松查看病例数量、发展趋势等关键信息。 资源包含文件:设计报告word+源码及数据。 AJAX(Asynchronous JavaScript And XML),即异步JavaScript和XML技术,用于创建交互式、快速动态的网页应用。它能够在不重新加载整个页面的情况下更新部分网页内容。jQuery 对 AJAX 进行了封装简化,减少了代码量,并且在请求成功后通过 success: function 处理数据。 详细介绍可参考相关资料。
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    本项目提供了一个使用Python语言编写的数据抓取脚本,用于自动收集和整理关于肺炎疫情的相关信息。通过简单的运行即可获取最新的疫情统计数据。 使用Python爬取肺炎疫情数据,结合requests和matplotlib库,从163.com接口获取数据,并用堆叠柱状图展示各省市的数据。
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    本研究旨在优化和改进现有的SEIR模型及其MATLAB实现,以更精确地模拟与预测新冠疫情的发展趋势,并提供相关数据分析。 本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析的Matlab代码和数据。代码已详细备注,大家可以下载交流。