甘肃省新型冠状病毒肺炎流行与时空分布初步分析

分析甘肃省新型冠状病毒肺炎疫情的流行趋势与时空分布情况,为甘肃省疫情防控工作提供科学依据。收集甘肃省卫生健康委员会公布的新冠肺炎确诊病例个案信息,对确诊病例的时间、空间变化和人群分布特点进行分析描述。2020年1月23日甘肃兰州出现首例确诊病例,2月2日新增确诊病例达到最高峰,为11例,此后新增确诊病例呈下降趋势,2月17日后新增确诊病例没有增加,甘肃省新冠肺炎确诊患者合计91例。甘肃省确诊病例主要集中在兰州、天水等交通较为便利的城市。男女性别比为0.71:1,以20～59岁年龄段为主,早期确诊病例以输入型为主,后期以本地病例为主。甘肃省新冠肺炎疫情总体得到有效控制,每日新增病例数不断减少,但考虑到国内疫情存在零星偶发的可能,境外疫情依然复杂多变的情况,相关防控工作不能忽视。     

新型冠状病毒肺炎疫情对国际干散货航运市场的短期影响

为探究新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19,简称新冠肺炎)疫情对国际干散货航运市场的短期影响,应对新冠肺炎疫情下动荡的国际贸易,为干散货航运市场的发展提供方向与建议,考虑到国际原油价格在反映世界经济发展状况的同时,作为上游产业同干散货航运市场联系密切,选用回归分析法,结合国际原油价格考察新冠肺炎疫情对干散货航运市场的冲击并探究其冲击角度.结果表明,即期新冠肺炎疫情对干散货航运市场冲击显著,滞后 1～7期新冠肺炎疫情同干散货航运市场均具有较强相关性,存在持续性冲击.新冠肺炎疫情短期内对国际干散货市场的影响存在于供需双侧,且以需求侧为主.国际干散货航运企业应积极应对新冠疫情带来的国际贸易波动,港口企业和政府部门也应在充分了解市场的情况下做出积极的运营管理规划和政策扶持.     

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.     

新冠肺炎疫情对道路客货运输的影响分析

新冠肺炎疫情对各行各业产生一系列不利影响。基于宿迁市道路客货运统计数据,可以了解疫情对道路货运、长途客运、公交、出租车等行业造成负面影响的严重程度,结合实际情况分析认为,疫情期间道路客货运输影响因素主要包括业务量下降和防疫成本增加,且道路货运受疫情影响而产生的货运量下降尤为严重。鉴于疫情影响不仅是短期的,而且对全年的客货运输影响都会存在,需要政府和企业层面共同应对这些负面影响以共渡难关,如政府出台支持政策、企业积极采取应对措施等。     

新冠肺炎疫情期间广东孵化器发展情况分析

为了解新冠肺炎疫情对我省孵化器内科技型中小企业带来的影响,省科技情报研究所课题组采用抽样调查法对我省42家省级以上典型孵化器进行调查研究,认为本次新冠肺炎疫情对孵化器在孵企业产生较大影响,部分孵化器主动为在孵企业减免租金和服务费,帮助企业共渡难关;并基于调研结果从提升孵化器应对疫情能力角度提出了对策建议。     

基于TRP-SEAMRD模型对美国新冠肺炎疫情回顾与预测

传统SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered/removed)模型是一种简化的动力学预测模型,没有考虑到防疫政策等变化对疫情发展的影响.我们针对新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)在潜伏期也具有传染性等特征,同时结合美国的抗疫政策,提出了TRP-SEAMRD(test-restricted-phased SEAMRD)模型.该模型较好地拟合了2020年2月～8月美国新冠肺炎感染、康复和死亡人数.通过分析模型提供的数据和曲线,可以抽象出美国新冠肺炎大流行的一些特征.基于TRP-SEAMRD模型,我们评估了美国在疫情发展早期不当的检测政策及之后的"居家隔离令"等防疫措施对疫情发展的影响,分析了未来美国在不同社会控制程度下的新冠肺炎大流行可能的发展趋势.这些模拟可为制定科学的防疫措施提供参考.     

新冠肺炎疫情对大学生心理影响量表构建研究

新冠肺炎疫情影响了人类生活的各个方面,如经济、健康和社会生活等。本研究的目的是建立一个量表用于衡量新冠肺炎疫情对大学生的心理影响。量表的样本由来自不同高校的856名学生组成,使用“问卷星”分发电子问卷。统计分析结果表明,该量表具有较好的有效性和可靠性,可为高校学生管理人员提供一种有效工具,以克服新冠肺炎疫情对大学生的心理影响,并可开展相关研究,以验证对其他群体的适用性。     

新冠肺炎疫情下CBA联赛的现状与困境研究

2020年初新型冠状病毒肺炎疫情(下文简称"新冠肺炎疫情")的蔓延,使国内体育竞赛面临严峻考验,而作为中国最高水平的职业篮球联赛(CBA)更是深受影响.以我国CBA联赛的困境与出路研究为出发点,围绕新冠肺炎疫情,对我国CBA联赛发展面临的困境和机遇展开研究.研究认为:在新冠肺炎疫情期间,虽然CBA联赛面临着运动员群体性...     

基于机器学习的新冠肺炎疫情趋势预测方法

防控措施对传染病的传播过程有重要作用，因此在预测新型冠状病毒肺炎疫情未来发展趋势时必须要考虑防控措施的影响。该文提出了基于机器学习的新冠肺炎疫情三步预测模型，将神经网络、随机森林、长短期记忆网络和序列到序列等机器学习算法引入到新冠肺炎传染病疫情预测中。与前人的预测模型相比，所提出的模型考虑了新冠肺炎疫情发展过程中防控措施的变化情况，可以使用检测数据预测未来的确诊人数和实际感染规模。研究结果表明：预测结果与实际数据基本一致，模型具有较高的可靠性。该预测方法可以使政府管理部门更准确地了解新冠肺炎疫情的实际发展态势，帮助管理者更有效地分配医疗资源，为新冠肺炎疫情防控提供决策参考。     

“冠亚季”背后的科技凝聚力

正上海科技企业分别夺得专业赛冠亚季军,这样的成绩既缘于企业的自身发力,也离不开上海各方力量在新冠肺炎疫情期间对于科技创新的大量支撑。受到新冠肺炎疫情的影响,为进一步促进科技型中小企业创新成果应用于疫情防控工作中,科技部火炬中心于2020年2月20日优先启动了第九届中国创新创业大赛新冠肺炎疫情防控技术创新创业专业赛。     

“后新冠”时期的世界将会怎样

<正>当前,新冠肺炎疫情呈现全球化扩散趋势,疫情已成为影响当前国家间关系,乃至国际格局及秩序变动的重大因素。此次新冠肺炎疫情作为一次全球公共卫生危机,相比其他非传统安全领域的危机,如自然灾害、金融危机等,具有突发性、无差别性、跨国性、不确定性等特征。疫情波及范围广、治理难度大、损伤程度深、恢复周期长,极易冲击区域     

天津市生物医药产业创新发展对策研究

生物医药产业作为我国重点扶持发展的高新技术产业,近年来进入了高速发展阶段。2019年12月以来,我国发生的新型冠状病毒肺炎疫情对生物医药产业产生了深远的影响。为研究新冠肺炎疫情发生后,我国生物医药产业的发展趋势及变化,从医药研发能力、产业园区孵化能力、产品创新能力、"产学研"生态体系、产业政策体系5方面分析了天津市生物医药产业发展的现状,并从产业布局、企业孵化、产业链完善、创新发展模式、打造大品牌等7个方面为天津市生物医药产业的创新发展提出了政策建议。     

从数据视角探寻国内新冠肺炎疫情发展特点

近日,湖北在院治疗新冠肺炎患者清零,以武汉为主战场的国内新冠肺炎疫情防控取得重要阶段性成效,与此同时,全球疫情持续爆发,对我国疫情防控构成反向输入压力.本文分析了国内疫情发展趋势特点,研究表明:国内疫情具有明显的本土疫情和境外输入疫情阶段特征,疫情发展初期对疫情中心周边地区和经济发达地区影响较大,疫情发展后期国际航班密集的特大城市和陆路口岸较多的边境省份受境外输入压力较大,采取严格防控措施能够有效阻断疫情传播链条.建议在全球疫情拐点未到来时,国内疫情防控仍需谨慎,国家公共卫生应急体系应进一步完善.     

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。     

文启优思：疫情之下，逆风翻盘

正凭借天天陪读智能在线陪读系统,文启优思不仅顶住了疫情带来的经营压力,而且还创造了1000多万元的现金流。2020年注定要打上"新冠肺炎疫情"这个大标签,在新冠病毒的肆虐下,原本发展稳定的很多企业,突然急转直下,纷纷倒在了这场天灾之下。     

后疫情时代，服务型机器人或将迎来发展黄金期？

正今年的新冠肺炎疫情,让更多人直观感受到服务机器人的价值,原本"慢热"的服务型机器人市场也迅速升温。受新冠肺炎疫情的影响,今年服务型机器人在各行各业大显身手。从清洁消毒到送餐服务,让大家清晰地认识到服务机器人的商业和服务价值,也让人们看到了这个新兴行业的发展潜力。伴随着人工智能、大数据等前沿技术的不断发展,机器人市场发展迅猛,智能机器人的使用将越来越普遍,人工智能技     

新冠肺炎疫情背景下中国港口冷链运行效率

为科学评价新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行效率的影响，基于数据包络分析(DEA),同时考虑评价指标数据的差异性和指标间关系，将变异系数法和相关系数法与DEA模型结合，得到改进的DEA模型。以新冠肺炎疫情对中国港口冷链运行造成的影响为例，使用改进的DEA模型和空间自相关模型进行分析。结果表明：新冠肺炎疫情期间，中国沿海重要港口的冷链运行效率整体呈现先下降后上升的特点，除连云港港外，其余港口冷链运行效率均在新冠肺炎疫情的传导爆发期降至最低；疫情发生前后，莫兰指数散点图中的各个港口位于第二、四象限，尽管大连港、宁波-舟山港及广州港在新冠肺炎疫情的冲击增长期冷链业务量上升明显，但港口冷链业务竞争格局并未出现显著变化；中国政府迅速采取的防控措施对港口外贸冷链业务产生了一些影响，尤其是大连港和上海港受到的影响频次和程度较大，但从长远角度看，强有力的管控措施对于控制港区疫情传播风险、维护港口长期运行稳定及保障贸易活动的正常进行具有重要意义。     

新冠疫情对京津冀城市群城市发展的影响——以北京、天津、石家庄三大城市为例

为兼顾新型冠状病毒肺炎疫情常态化背景下的城市安全与发展，该文研究了不同新冠疫情阶段对城市群城市发展的影响机制。在文献搜集和分析的基础上，从多维度构建城市发展水平指标体系，并通过Cronbach系数检验指标信度；使用组合赋权法构建新冠疫情影响下的城市发展水平指标体系；进而利用差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型预测无新冠疫情影响下的城市发展水平，通过与有疫情影响下的实际数据进行对比，定量评估新冠疫情对京津冀城市群中核心城市发展水平的影响。研究结果表明：在新冠疫情爆发期，城市群内城市发展水平走势呈现趋同化；城市具有韧性属性。该研究对新冠疫情常态化下城市群的应急管理决策具有参考意义。     

财经剪贴

<正>1受疫情影响,2月全国失业率上升2020年3月16日,国家统计局网站发表文章称,2月份,受新冠肺炎疫情影响,城镇就业压力加大,失业率明显上升。但随着统筹疫情防控和经济社会发展一系列政策措施的实施,各项稳就业政策落地见效,预计就业形势将逐渐改善。数据显示:1月和2月份,全国城镇调查失业率分别为5.3%和6.2%,环比分别上升0.1和0.9个百分点。     

建工业互联网大数据中心体系 实现数据统一管理使用

正"新基建"无疑是今年的热门词,而5G和工业互联网这两项支撑性技术的联手,既是新基建建设的重头戏,更是发展数字经济、提升全社会智能化水平的关键。面对新冠肺炎疫情的影响,很多制造企业尤其是中小企业无法正常复工,给企业经营带来挑战。在联想集团董事长兼CEO杨元庆看来,"通过