传染病

第一次结对作业：疫情可视化（原型设计） 这个作业属于哪个课程 福州大学软件工程2020级春w班 这个作业要求在哪里 结对第一次—疫情统计可视化（原型设计） 结对学号 221701127 221701138 这个作业的目标 完成疫情统计可视化原型设计 作业正文 作业正文 其他参考文献 ... 基于NABCD模型给出的解决方案 我们的产品疫情统计可视化平台是为了解决互联网用户无法及时直观获取疫情数据分布、把握疫情走势的痛点。 基于这一点，我们向用户提供直观的地图、图表、趋势图向他们展示疫情的形态。 1. Need 需求 疫情发生以来，疫情数据在疫情溯源和监测、分析疫情情况、支撑疫情态势研判和疫情防控部署等方面起到了积极作用。 民众也通过疫情信息来判断自己当前地区是否能够出行。 当前，全民抗击新冠肺炎疫情进入逐步恢复产能的新阶段，在逐步恢复产能时，民众迫切需要一款能够及时直观的提供获取疫情信息的软件。 面向的对象 所有互联网用户 发展趋势 目前抗击新冠肺炎疫情处于逐步恢复产能的新阶段，各行各业复工的时，民众迫切的需要能够及时、直观提供实时疫情信息的软件来确定和规划自己的行程。 在疫情结束后，软件还可以进行功能扩展，不仅实现新冠肺炎疫情的查询，还能查询其他疫情，更新为一款成熟的全疫情信息查询软件。 需求优先级 基本需求优先，扩展需求作为拓展，使得平台信息功能更加丰富 用户的基本需求

这个作业属于哪个课程 2020春W班 (福州大学) 这个作业要求在哪里 结对第一次—疫情统计可视化（原型设计） 结对学号 091700403 021700915 这个作业的目标 结对合作疫情统计可视化，向客户推销 作业正文 .... 其他参考文献 无 一、遇到的困难 1.困难及解决尝试 此次原型设计，我们原本都不懂得原来在软件开发中还有这一步，原本很迷茫，不知道要做什么，怎么做，后来渐渐去查找资料，逐步明确了方向。 在设计的过程中，一开始是想用墨刀中的组件直接上手地图的绘制，结果找了半天，查了许多资料，并没有合适的组件，并且我们还尝试把真正的地图导进去，但发现并不符合需求。一筹莫展之际，最终想到了用图片变换的状态来实现疫情地图。 2.收获 091700403 通过此次的结对协作，我更加懂得了如何去如何去与队友合作去解决问题，对团队合作有了更一步的理解，能更好地与队友进行沟通，学会了如何将自己的想法分享给队友一起讨论解决。 通过此次得作业，我觉得一个人的自学能力很重要。要学会去如何解决问题，而不是去逃避。 此次另我最为感慨的是折线图的数据体现部分。本来我想的是用页面的转状态变化去做，可是如果就此而做，工作量就会剧增。队友想到的是用组件变化去实现，极大地减少了工作量。所以说团队合作很重要。因为别人总会想到自己想不到的点子。 021700915 通过此次编程实践，我收获了很多。

　　 医学的革命 　　人类历史上，和病菌这样漫长的对抗过程也为数不多，而那些具备驯化一个民族力量的东西更是屈指可数。 　　加州大学教授贾雷德·戴蒙德就曾在他的著作《枪炮、病菌与钢铁》中，以直观的书名形式，致敬了这些曾经征服过我们先辈的强大存在。三者之中，作为自然界所馈赠的“致命礼物”，病菌与人类之间的战争不仅最为古老，结果也同样最为惨烈。 　　在过去的 3500 年里，仅天花这一种疾病所杀死的人数就超过一二两次世界大战里丧生人数的总和。数据统计显示，仅 1400 年-1800 年这 400 年时间里，天花就从欧洲掠夺了近 2 亿人的生命。这之中不乏俄国沙皇彼得二世、英国女王玛丽二世以及奥地利国王约瑟夫一世等王公贵族。 　　而在美洲，天花也成为了同哥伦布的伟大航行一道伴生的阴影，15 世纪初西班牙征服者抵达中美洲后的几十年里，超过 90% 的当地土著死于欧洲人携带的天花。 　　没有人相信，这一从埃及法老时代遗留下来的烈性病毒会有被彻底根治的一天。直到接种疫苗这一医学手段的出现。 　　18 世纪末，英国医生爱德华·詹纳听说农场的挤牛奶女工从来不会得天花。大感兴趣之余，他从一个叫莎拉·内尔姆斯（Sarah Nelmes）的挤牛奶女工手上取出脓液，接种到一个男孩的胳膊里。 　　这个男孩长出了几个小脓疱，除此之外没有任何症状。6 个星期后，詹纳又用人痘对男孩进行了测试——换句话说

疫情发生到现在，全社会都动员起来抗击疫情的蔓延。Infortrend正在通过自己的产品支持着各行各业的抗疫努力。医疗、教育这些受疫情影响严重的领域，Infortrend横向扩展NAS集群CS、块级文件级云端三位一体的统一存储GS，凭借出色的性能、过硬的品质、以及领先的功能技术，为抗击疫情的战斗贡献出自己的力量。 医疗是抗击疫情的关键，其中CT肺片检测是确诊新型冠状病毒患者的重要手段。随着疫情的发展，医疗机构急切需要高效快速的调取分析保存高清格式CT，这关系到确诊患者的速度，甚至相应治疗能否及时展开。而CT影像是结构化数据，普通NAS存储的带宽与容量却相对有限，Infortrend横向扩展NAS集群EonStor CS带宽最高可达100GBps，容量最高可到100PB以上。单节点的读可以达到3GBps，写可以达到2.4GBps，即使在疫情严重的大城市，通过CS集群定点医院患者的CT能够在延迟很低的条件下同时调取分析，节省宝贵的时间。对于IT基础设施有限疫情却依然严峻的中小城市，一台CS就能解决医院的燃眉之急。在CT的保存方面，CS一个节点可最大容纳120颗硬盘（12TB，RAID5），可以保存21亿张CT（分辨率512*512 16位），确保病患影像档案的保存（CS集群最多可支持144个节点）。另外针对疫情不断攀升的趋势，CS同时支持横向扩展与纵向扩展，在性能和容量动态应对疫情的变化

目前，新型冠状病毒感染导致的肺炎（以下简称新冠肺炎）的新增确诊病例数量连续几日持续下降，疫情防控措施已经起到明显的效果。除了湖北地区的疫情依然严峻之外，全国其他省市总体明显好转。2月12日我们《专业模型预测，新型肺炎疫情拐点何时来临？》文章中重点分析了全国包括湖北在内的总体疫情的拐点，工业界许多朋友都非常关心湖北外的疫情何时结束并恢复正常的生产秩序，希望我们再写一篇针对全国不含湖北地区的疫情分析预测。 话不多说，我们先上结论：截至2020年2月16日24:00，全国（不含湖北及港澳台地区）新冠肺炎现有确诊病例数量峰值已经过去，即将进入加速减少阶段，新增确诊病例数将在2月19日左右降至个位数，确诊病例在4月8日左右降至个位数，4月中下旬疫情结束。 想了解详细建模过程的请往下阅读。 一、疫情数学建模 1、疫情数据准备 注：疫情数据全部来自国家卫生健康委员会及湖北省卫生健康委员会官方网站。 我们使用了从2020年2月1日开始至2020年2月13日这段时间的数据用于疫情传播动力学模型的参数辨识，2月14日至15日的数据用于检验模型效果。 数据集组成： 全国（不含湖北及港澳台地区）每日现有确诊病例人数（以下简称现有确诊病例）； 全国（不含湖北及港澳台地区）每日新增确诊病例人数（以下简称新增确诊病例）； 全国（不含湖北及港澳台地区）每日累计出院病例和累计死亡病例人数（以下合称治愈和死亡病例）。

1月30日，百度研究院宣布，将向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold 以及世界上现有最快的 RNA 结构预测网站，以提升新型冠状病毒RNA空间结构预测速度，从而助力疫情防控。据百度研究院科学家透露，LinearFold算法可将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从55 分钟缩短至27 秒，提速 120 倍，节省了两个数量级的等待时间。 防控疫情，众志成城。人工智能技术正被应用到疫情防控中来。几天前，百度宣布成立总规模3亿元疫情及公共卫生安全攻坚专项基金，用于支持新型冠状病毒等新疾病的治愈药物筛选、研发等一系列抗击疫情工作。同时提供人工智能技术支持，配套亿级计算资源，助力疾控机构、科研院所等研究单位进行研发提速。 本次可大大加快 RNA 结构预测速度的LinearFold算法，百度于2019年7月首次提出。该算法使得整序列、整基因组的 RNA 结构预测成为可能，也是 RNA 结构预测领域 40 年来第一次重大提速。这项工作发表于生物信息学顶级会议 ISMB 2019 和生物信息学权威杂志 Bioinformatics，受到了诸多业内专家的高度评价。 针对此次新型冠状病毒的基因组（长达 3 万个碱基），采用该算法，27秒就可以预测其结构。相较于经典算法，现在只需不到半分钟就可以拿到病毒的结构资料，提升基因检测

新春佳节，本应是一年中最为温馨祥和的时间，不料一场突如其来的疫情却打乱了这一切。由新型冠状病毒引发的肺炎（简称“新冠”，WHO最新的命名为COVID-19）最初于武汉爆发，很快就波及全国。受疫情影响，本应火爆的春节档消费陷入了低迷。现在，春节假期已经过去，但疫情还在持续。随着开工日的到来，已经激起了人们的焦躁心情！ 泰戈尔说，“那些仅仅循规蹈矩的过活的人。并不是在使社会进步，他们只是在使社会得以维持下去。” 这句话提醒了，我们疫情面前人人必须自觉遵守规则。不遵守规则就会脚踏万丈深渊陷入危机。 那么疫情还要持续多久，才可以上班呢？ 工作性质决定上班时间，居家远程替代传统模式 什么时候可以上班，根据钟南山教授的预测，目前还是疫情对抗的关键期，所以如果你的工作性质适合居家远程办公的，肯定一定开始了这种新型生活的工作模式，这种不同于传统的工作模式也是一种全新的办公模式。 • 促进安全通过减少使用的人赶公路开始工作。 • 让员工自由选择一个环境，更从社会和经济角度来看，生活在一个面积与人民的共同利益。 • 运营成本更低。企业成本支出的大头是办公场地租用费，为方便部门间顺畅沟通，企业被迫将所有部门部署在同一区域内，难以根据业务需求选择成本更低的办公场所。 • 远程办公可以促进一些特殊社会群体就业。它也可以降低个人的碳足迹，把每天上下班所产生的碳排放降到最低。 •

疫情防范APP开发日志： 主界面： 可以打开夸克全国实时疫情地图： 也可以查看疫情的防护知识： 最后也可以每日填写提交疫情表： 提交成功后界面： 来源： https://www.cnblogs.com/sicilya/p/12323083.html

前言 2020年春节，武汉爆发新型冠状病毒，形势严峻 请使用Spark SQL分析疫情数据，完成以下任务，为打赢疫情防控狙击战做出贡献(以下数据等为案例示例所用，纯属虚构) 疫情防控有关数据表 1). 人员信息civic_info.csv 2). 票务信息ticket_info.csv 任务需求分析 湖北籍人员信息 武汉疫区人员信息 需要对员工进行隔离观察14天的公司 有感染风险的车厢 需要隔离观察的人员信息 请结合当前的信息数据，使用Spark SQL分析疫情数据，完成以上任务 import org . apache . spark . sql . SparkSession import spark . implicits . _ / / 创建SparkSession对象 val spark = SparkSession . builder ( ) . appName ( "武汉加油" ) . config ( "spark.some.config.option" , "some-value" ) . getOrCreate ( ) / / 导入相关数据表格，源文件在spark解压包的bin目录下则路径直接写文件名，本地文件写文件全路径 val TicketDF = spark . read . format ( "csv" ) . option ( "header" ,

中国有句老话一年之计在于春，但2020年的到来却伴随着阴霾，也注定它将是不平凡的一年。当前，全国疫情防控措施正在全面推进，防控力度持续增加，但疫情仍处于扩散阶段，形势复杂严峻。面对疫情影响，政府出台了延长春节假期，晚复工，晚开学，减少人员流动和聚集等相关政策，相信会有效阻断疫情传播。 在这非常时期，企业面临前所未有的突发挑战。 企业管理者及CIO们亟需带领IT团队，迅速融入业务、进行跨界整合并且以IT人特有的系统化思维，帮助业务积极有效的应对当前疫情带来的及未来的未知挑战。在此，光环云建议2020年的IT可以这样做！ 因势利导，加快云化步伐 作为新一代云际网络，光环云网以AWS全系列产品为上游; 核心骨干网络为中游; 城域裸金属算力网络为下游的集中与分布式相结合的基础IT资源架构，为广大企业在疫情防控与疫后恢复期间，提供全面在线的操作的一站式、端到端、全业务周期的上云服务体验，以7 24 365的专业运维团队执行快速响应，故障响应保证99.95%的 SLA网络服务承诺。在疫情面前，以稳定的基础架构为企业的业务连续性、降本增效保驾护航,助力企业变被动处理为主动响应。 顺势而为，SDWAN助力移动办公、工作协同与开发运营 随着疫情的肆虐，移动办公、极速上云以及远程协同办公的需求爆增，企业需要一个能在短时间内高速有效互联互通的解决方案，打破传统广域网络高成本、低灵活性、部署周期长的缺陷