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关于新冠肺炎的90万条微博数据

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简介：
该研究项目基于对近90万条微博大数据的分析，深入探讨了公众在新冠肺炎疫情期间的信息传播、情感变化及社会反应等多方面内容。 数据包括微博ID、微博发布时间、发布人账号、微博中文内容以及微博图片。

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  • 关于新冠肺炎的90万条微博数据
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    该研究项目基于对近90万条微博大数据的分析，深入探讨了公众在新冠肺炎疫情期间的信息传播、情感变化及社会反应等多方面内容。 数据包括微博ID、微博发布时间、发布人账号、微博中文内容以及微博图片。
     
  • 从Kaggle下载的新冠肺炎数据集
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    本数据集源自Kaggle平台，记录了关于新冠肺炎疫情的各项关键信息，旨在促进全球研究者对病毒传播、影响及防控措施的研究和理解。 为了方便部分网络不太好的同学，资料一并上传到这里。
     
  • 新冠肺炎疫情的数据可视化分析-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。
     
  • Python获取并展示新冠肺炎最新统计数据
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    本项目利用Python语言编写脚本，自动抓取新冠肺炎疫情数据，并以图表形式直观呈现最新统计结果。 点赞、关注再看，养成良好习惯：Life is short, U need Python 初学Python的朋友们快来吧！ 案例介绍： 本案例适合用于大数据技术基础课程中数据爬取、清洗以及可视化部分的教学。 通过这个案例，学生可以达到以下学习目标： 1. 掌握使用Python进行网站数据抓取的能力。 2. 学会如何对获取的数据进行清理和加工处理。
     
  • 新冠肺炎SEIR模型代码.zip
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    该压缩包包含用于模拟新冠肺炎传播的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）数学模型的源代码。适用于流行病学研究和教学用途。 建模比赛刚刚用完的工具亲测有效，可以直接出图、出数据，并包含数据分析和原始数据，可以立即运行使用。
     
  • 基于SIRE模型的新冠肺炎预测分析
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    本研究采用SIRE数学模型对新冠疫情进行预测分析，旨在评估不同防控措施下疫情发展趋势，为公共卫生决策提供科学依据。 SIRE模型用于预测新冠肺炎的发展趋势。
     
  • 基于PyTorch的新冠肺炎检测识别方法
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的高效新冠肺炎检测识别方法，利用深度学习技术分析医学影像数据，实现快速准确的诊断辅助。 新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可以发生在任何年龄群体中，但儿童较为常见。在X光影像上，新冠肺炎表现为肺部出现炎性浸润阴影。肺炎早期的症状和体征并不明显，容易被漏诊或误诊。 近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的进步以及各种权威医疗机构公开医疗影像数据的推动下，深度学习技术开始逐步应用于医学图像处理领域。利用这些先进技术对医学图像进行分析可以获得更为客观的评价，并且可以发现一些细微、不易察觉的信息，从而提高诊断准确率。 本段落使用PyTorch完成算法设计，并进行了可视化测试图片患病概率的设计工作。
     
  • CAOZHA-CEPCS新冠肺炎防控系统v1.0.0
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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。
     
  • 用Python模拟预测新型冠状病毒肺炎数据
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    本项目利用Python编程语言和相关数据分析库，建立模型来模拟与预测新型冠状病毒肺炎的传播趋势及影响因素，为疫情防控提供参考依据。 大家还好吗？背景就不再赘述了。本来我计划初四上班的，但现在推迟到了2月10日。这是我工作以来最长的一个假期了。可惜现在哪儿也去不了。在家闲着没事，就想用Python来模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧。要声明的是本段落纯属个人娱乐，并不代表实际情况。 采用SIR模型进行分析：其中S代表易感者，I表示感染者，R则为恢复者或康复状态的人群。染病人群作为传染源，在一定几率下会将疾病传给易感人群；同时他们也有一定的概率被治愈并获得免疫能力或者不幸死亡。一旦易感人群感染了病毒，则他们会成为新的传染源。 模型假设条件如下： 1. 不考虑人口出生、死亡和迁移等变化，即总人口数量保持不变。 2. 假设在时间t时，一个病人与易感者接触后必定具有一定的传播能力。
     
  • 新型冠状病毒肺炎疫情确诊病例数据
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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。