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高校新冠肺炎防控系统的模式设计与实现.pdf

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简介：
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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  • 高校新冠肺炎防控系统的模式设计与实现.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。
     
  • CAOZHA-CEPCS新冠肺炎防控系统v1.0.0
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于SIRE模型的新冠肺炎预测分析
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 关于2019-nCoV新冠肺炎的建模（III）—SEIR模型的调整与构建
    优质
    本研究探讨了针对2019-nCoV新冠肺炎疫情的SEIR数学模型改进方法。通过调整参数和结构，优化预测效果，为疫情防控提供理论支持。 关于2019nCoV新冠肺炎的建模Ⅲ—SEIR模型的修正与建立 引言 在前文尝试从数据源获取疫情相关资料，并通过分析进行预测，其中logistic模型能够较好地预测患病人数拐点和峰值。然而，为了更全面地模拟疫情的发展过程，需要引入包含潜伏期考虑的传染病模型——SEIR模型。 SEIR建模思路 这是一个包含了潜伏期因素在内的传染病传播模型，相较于未考虑潜伏期影响的传统SI、SIR模型而言具有明显的优势。其基本原理可以通过一系列微分方程来描述，并进一步转化为差分方程求解。参数选取则依据实时疫情数据进行调整。 修正与改进过程 根据SEIR建模思路，在初次建立的模型基础上，通过对比实际疫情发展情况进行了两次主要修正： - 第一次修正：基于对现有数据的理解和分析，提出了一套更贴合实际情况的参数设定方法，并相应地修改了程序代码。 - 第二次修正：进一步优化模型结构以提高预测准确性。这包括但不限于改进算法细节、引入新的变量或调整方程中的系数。 每次修订后均进行了详细的实验验证与结果比对工作，确保每一步改进都能有效提升整体模拟效果的可靠性及实用性。 小结 通过上述步骤我们成功地建立了一个更加贴近现实情况的SEIR模型，并在此基础上进行了一系列有效的修正和优化。这不仅有助于更准确地预测疫情发展趋势，也为制定科学合理的防控措施提供了重要依据。
     
  • 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。