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CAOZHA-CEPCS新冠肺炎防控系统v1.0.0

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • CEPCS（新冠肺炎疫情防控系统）- caozha版本
    优质
    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。
     
  • 高校新冠肺炎防控系统的模式设计与实现.pdf
    优质
    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。
     
  • 新冠肺炎SEIR模型代码.zip
    优质
    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。
     
  • 从Kaggle下载的新冠肺炎数据集
    优质
    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。
     
  • Python获取并展示新冠肺炎最新统计数据
    优质
    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。
     
  • 新冠肺炎疫情问卷调查报告.pdf
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于PyTorch的新冠肺炎检测识别方法
    优质
    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。