新冠肺炎疫情下中国医疗卫生设施现状与国际比较

医疗卫生设施是改善民生、保障人民健康的重要基础设施。基于2018年的医疗卫生设施统计数据,以人均医疗卫生设施数量、人均医疗卫生机构床位数、人均医护人员配置标准等指标作为比较对象,分析了中国医疗卫生设施的地域分布、城乡二元差异、公办与民办医疗卫生设施差异,并与其他多个国家的相关指标进行比较。结合武汉各医院在抗击新冠肺炎疫情中遇到的现实问题,提出加强南部省份医疗卫生设施建设,加大对基层医疗卫生设施和医护人员的投入,积极引导民营医疗卫生机构参与突发公共卫生事件的治理,在医院规划中为突发公共卫生事件预留应急场地等建议。     

新冠肺炎疫情下常态治理和应急治理关系研究

社会治理包括常态治理与应急治理。本文从人类发展、社会公平、公共服务、社会保障、公共安全维度对我国常态治理水平进行评估,从应急机构、应急动员、应急准备、政府措施、灾害控制维度对我国应急治理水平进行评估。研究发现,疫情的暴发使我国社会治理面临着严峻考验,社会治理的水平决定了我国应对疫情的能力。常态治理与应急治理相互影响,应将两个系统进行有效结合并做到系统间的及时切换,从而提升社会治理水平。     

新冠肺炎疫情防控对数字政府建设的影响及建议

在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中,数字政府发挥了积极作用,同时疫情防控也为数据共享开放带来新动力。阐述了数字政府在科学决策、经济调节、公共服务、市场监管、社会治理等领域发挥的重要作用,梳理了疫情防控为数字政府建设带来的新空间,分析了数字政府建设面临的挑战和发展瓶颈,从加强顶层设计、加强政务数据治理、强化人才队伍建设等方面提出了发展建议。     

数字平台对区域韧性的强化作用 ——基于新冠肺炎疫情初期中国与新加坡的比较

新冠肺炎疫情背景下,凸显了数字平台对区域韧性的强化作用.该文通过对比中国与新加坡的数字平台,揭示了疫情期间数字平台在信息传播与处理、资源集成和创新上的优势,其作用贯穿于基础设施、制度、经济和社会韧性之中.研究发现,中国数字平台在抗疫中表现出应用广泛、响应迅速、创新活力强、大平台和大工程引领等特点,而新加坡则体现了公共服...     

新冠疫情下物流产业信用风险研究——基于KMV模型

以信用风险在不同公司的普遍性为现实依据,以新冠疫情为背景,借助KMV模型,将抽象的信用风险具体化为可衡量的定量指标,结合我国物流产业加以测度,为推进我国物流产业的建设和发展提供对策建议。选取物流产业8个细分领域的34家上市公司为实证样本,利用KMV模型计算出不同公司的违约距离和预期违约率,违约距离数值越小,代表信用风险越高。研究表明：KMV模型能有效地测度我国物流产业的信用风险;在新冠疫情暴发前后,我国物流产业总体的信用风险呈先升后降的趋势。     

出于新冠肺炎疫情的冷思考

改革开放既是一个过程,又是系统工程,务必客观、审慎、适合、有效推进。内化于民生与发展过程中党的初心与使命通过诸如计划与市场等若干方面得以体现与实现。新冠肺炎疫情虽是一场瘟病,集中暴发于武汉,但却是对我国改革开放的严格检验与政府治理能力的系统大考。客观、认真、科学、切实总结这场大考的得失与经验,极为必要,这关乎中国特色社会主义的现代化建设、中华民族伟大复兴中国梦的实现以及新时代条件下的改革再出发。     

充分发挥物联网在新冠肺炎疫情防控中的重要作用

总结了物联网在疫情监测、远程会诊、复工复产复学、民生服务等场景的应用,提出了物联网在医疗卫生、工业卫生、生活服务、应急管理、智慧城市等方面应用的建议。     

新冠肺炎疫情下北京产业链调整布局研究

随着新型冠状病毒性肺炎疫情的暴发,全球产业链遭受重创,面临新一轮重组。北京作为全国科技创新中心,要统筹好疫情防控与经济发展之间的关系,依据轻重缓急分阶段制定产业链调整规划与目标。同时,要充分发挥北京在科技创新方面的核心优势,与天津、河北地区资源共享、优势互补,围绕5G、人工智能、新一代互联网技术、生物医药等核心领域,打造处于世界产业链上游、辐射全国、高度协作的区域战略新兴产业链集群。     

微信朋友圈视角下新冠肺炎疫情风险传播特性分析

了解新型冠状病毒肺炎疫情下风险传播的特性与偏好,可为制定突发公共卫生事件的风险控制策略提供科学依据。基于社会放大理论,对458个微信好友2020年1月20日至2月10日的朋友圈数据进行描述性统计,采用相关性分析的方法,对性别、年龄、态度倾向、疫情关注度与信息来源进行相关性分析。根据分析结果提出了相关建议,以合理引导新型冠状病毒肺炎疫情下的风险传播。     

基于LSTM模型对印度新冠肺炎疫情的预测

自2019年新冠肺炎疫情暴发持续到现在,无论对国家、社会、还是个人都产生了巨大的影响。部分国家及时采取了一些应对措施,但是依然无法完全控制住疫情的传播。目前,机器学习算法被用来预测新冠肺炎疫情的发展。使用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型对收集到的印度累计确诊病例数据进行分析并预测印度疫情的变化趋势。使用适应性矩估计(adaptive moment estimation, ADAM)算法优化模型使模型参数达到最优值,将均方误差(mean square error, MSE)作为损失函数,不断训练模型后最终得到其准确度为87.49%。使用支持向量机(support vector machine, SVM)模型预测新冠肺炎疫情发展的研究比较广泛,将其与LSTM模型进行对比,利用相同的数据集得出SVM模型预测的准确度为73.25%,对比2组数值发现,在预测印度新冠肺炎疫情上LSTM模型的准确度更高。该方法在一定程度上为预测印度新冠肺炎确诊病例数的研究提供了帮助,有助于人们实时监控印度疫情。     

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情分析与预测

针对新型冠状病毒的潜伏期较长,基于每日发布的新冠疫情数据集,在经典SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型的基础上,考虑了隐性传播人群,并且将确诊人群分为两类(一类感染者具有传染能力;一类感染者由于处于隔离期间,其感染能力可忽略不计),构建了基于改进SEIR的新冠肺炎传播动力学模型。以2021年12月15日到2022年1月13日的西安市疫情数据为依据,拟合得到了改进SEIR模型的动力学参数,对西安市COVID-19疫情进行预测和评估。结果表明,基于改进SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与西安市疫情的实际情况较为符合,数据可视化和医学隔离等措施对抑制疫情大面积传播有重要作用。     

建设以公众为中心的政府门户网站

1999年,中国启动了政府上网年。从这年开始,短短八年,中国门户网站取得重大的成就。如果要对过去我国政府门户网站建设的经验高度概括的话,我认为集中表现在三个方面：一是门户网站建设理念越来越新。二是门户网站提供的服务范围越来越宽,越来越广。三是政府门户网站体现出政府的服务理念越来越强。     

新冠肺炎疫情对汽车产业的影响及应对举措

新冠肺炎疫情成为全球大流行疾病,对世界经济社会带来重大冲击.当前,疫情持续传播,深刻影响全球汽车产业.从全球汽车产业链、企业经营状况、汽车市场风险3个方面系统分析了新冠肺炎疫情对全球汽车产业的影响,在此基础上,结合中国采取的多项政策,从汽车行业、企业两个维度阐述对中国汽车产业的影响,提出6个方面的应对举措.     

重大疫情下应急科普公众满意度测度研究

新冠肺炎疫情的暴发和长期存在,给应急科普工作提出了严峻挑战。为了了解我国应急科普的公众满意度现状,采用线上线下问卷调查相结合的方法,获得有效问卷1026份并对其进行了信效度检验,提取了4个满意度公因子——应急科普能力满足公众需求程度,公众对应急科普知识的需求、关注与掌握程度,公众对应急科普的认知与期望程度,公众对应急科普辟谣的信任与满意程度。然后,从这4个公因子和整体满意度维度,对测评结果进行了详细分析,得出了6点有益结论,如：从综合得分看,我国公众对应急科普的整体满意度处于“较满意”程度;公众对应急科普的满意度与其对应急科普的期望之间,以及公众对应急科普知识的需求愿望与其关注和传播行为之间,都存在一定差距;公众对应急科普辟谣的满意度与其期望之间存在明显反差,加强对网络谣言的治理已是当务之急。最后,根据测评结果,从应急科普的主体、媒介、内容、对象和治理的创新角度,提出了进一步提升应急科普公众满意度的对策建议。     

无人系统在新冠肺炎疫情防控中的应用实践

在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重大疫情防控工作中,智能无人系统发挥了很大作用。在疫情监测阶段,高空监控的无人机、防疫宣传与消杀的机器人、智能红外测温系统等高效完成了工作,为疫情预防、延缓蔓延提供了有力技术手段;在防控救治阶段,5G远程会诊平台、诊断治疗机器人、可移动负压隔离舱等有效解决了直接接触救治引起传染风险的问题,有效保障了一线医护人员安全;在物资保障方面,智能生产系统、空中无人机等为疫情防控医疗及生活物资生产、调配起到了关键作用,大大提高了供应保障效率。建议应聚焦疫情监测、防控救治和物资保障3个方面,以预防为要,建立无人系统疫情防控体系。     

新冠肺炎疫情期间大学生营养状况调查

为了解新型冠状病毒肺炎疫情期间大学生的营养健康状况,对中南民族大学食品质量与安全专业的学生进行膳食营养问卷调查,调查内容包括调查对象基本情况、饮食习惯、生活方式、身体健康状况等几个方面,一共收集到143份调查结果.结果显示,新冠肺炎疫情期间大学生在生活习惯方面与疫情前相比有明显变化,如大部分调查对象运动量减少、睡眠量增...     

基于CiteSpace的高校图书馆在新冠肺炎疫情期间的服务研究

新冠疫情改变了高校师生阅读和获取文献资源的方式,从而改变了高校图书馆的服务模式.以CNKI期刊的相关论文为数据源,以可视化图谱分析软件CiteSpace为研究工具,对新冠疫情发生以来国内高校图书馆服务进行了研究,从多个角度绘制了知识图谱并结合文献进行了分析,从而总结出疫情期间高校图书馆服务的主要内容和方向,其研究结果可为后续高校图书馆工作提供借鉴.     

新冠疫情新闻的情感倾向对金融市场的影响研究

本研究构建了新冠疫情新闻情感词典,对每日新冠疫情新闻情感指标进行了科学测度,在此基础上研究了疫情新闻情感倾向与金融市场收益率的动态关系,并对疫情发生前同平台发布的新闻进行了对照研究。研究表明,疫情新闻的情感倾向对金融市场的收益率存在影响,其中前一期的疫情新闻情感倾向对于当期股票和债券市场收益率的影响是正向的,但影响持续期较短,其中疫情新闻情感倾向对债市的影响在当期就出现,而疫情新闻情感倾向对股市的影响一般在第二期才出现。