疫情背景下全球股市网络的抗毁性及预警研究

为研究新冠肺炎疫情对全球经济造成的影响,采用最小生成树法和阈值法相结合的方式构建了疫情爆发前、中国国内疫情爆发和全球疫情蔓延3个时期的全球重要股指的关联网络.通过比较3个阶段的网络拓扑结构、抗毁性和节点重要性,发现疫情使得全球股市之间的联动效应显著增强;全球股票关联网络具有明显的小世界特性,节点的介数服从幂律分布;网络...     

警惕新流感带来的危害

为了应对墨西哥发生的甲型H1N1流感病毒疫情,香港卫生当局把近年来爆发的流感[SARS、禽流感（H5N1）以及现在的甲型H1N1流感]疫情进行了分类疏理,尽管这是一件复杂且繁琐的事情。     

甘德县麻疹暴发流行调查报告

1997年2月至5月,我县发生麻疹暴发流行,发病率高达178.41/10万以下贡麻及青珍两乡发病较多,均占病例总数的46.0%,分析其主要原因,与平时只重视儿童初免工作,而忽略麻苗加强及应急接种工作有关,故应加强麻疹监测,并在做好麻苗初免及复种的基础上,逐步开展麻苗强化工作,以提高机体免疫水平,消除免疫“死角”。     

疫情常态化下大学生心理危机干预研究

新冠肺炎疫情持续蔓延,对大学生的心理健康产生了较大影响,疫情常态化下高校开展心理危机干预十分必要。高校应充分利用线上网络阵地,加强大学生心理健康辅导,不定期开展应对突发事件能力培训,实践训练与理论教育相结合,对不同人格特质的大学生针对性的采取保护机制,并通过加强家校合作,全面开展大学生心理健康教育工作。     

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。     

基于改进的SEIR模型对新冠肺炎的疫情预测及防控措施的评估

基于国家卫健委每日公布的湖北省新冠(COVID-19)疫情数据,结合实际的疫情传播和防控流程,提出一种基于SEIR模型改进的传染病动力学CSEIR模型.在传统SEIR模型的基础上增加了潜伏追踪入院和发病追踪入院的传播流程以刻画疫情发展趋势;通过引入感染抑制因子描述感染率随时间的变化趋势,用于分析封城封村、居家隔离等抗疫...     

新冠肺炎疫情防控期间一线医务人员心理危机调查分析及干预

为提升防控期间一线医务人员应对心理危机的能力,增强战胜疫情的信心和决定.通过问卷调查形式,医院防控一线医务人员参与"新冠肺炎流行期间医护心理健康状况调查表".防控一线医务人员的心理状态表现出:担心防护不到位自己被新冠肺炎感染、担心会传染给家人同事、过度疲劳、紧张、焦虑、抑郁、悲伤、无助、压抑、疫情发生以来日常生活,工作...     

疫情防控常态化下线上教学模式及质量考核方法探析——以连云港市软件产业人才培训为例

2020年上半年因新冠疫情延迟开学,全国上下停课不停学、学习不延期,全面开展“线上教学”,这是我国教育系统一场大规模的在线教育实践,也让大家深刻了解到这种便捷高效学习方式的魅力。该文针对疫情防控常态化下线上教学的特点,以连云港市软件产业人才的线上培训实施过程为例,分析了线上教学的考核方式及其教学效果,最后对线上教学进行总结和展望。     

兰州市2014年上半年传染病与突发公共卫生事件监测动态分析

目的：通过对兰州市2014年上半年传染病与突发公共卫生事件监测资料分析,了解兰州市法定传染病发病情况,为今后的防制策略提供科学依据.方法：采用描述性流行病学方法,对兰州市2014年1-6月疫情监测数据进行分析.结果2014年上半年全市无甲类传染病报告,报告病例数较多的病种主要以手足口病、病毒性肝炎和其他感染性腹泻为主,突发公共卫生事件主要发生在托幼机构,以水痘和手足口病类突发公共卫生事件为主.结论：手足口病的防控以及学校及托幼机构传染病的防控将成为我市传染病防控的工作重点.