双重情绪交叉感染下重大疫情网络舆情传播研究

重大疫情会引起各种网民情绪的爆发,网民极端情绪交互作用在一定程度上决定着舆情走向。考虑重大疫情下网民情绪异质性与交叉感染性,将舆情信息中情绪因素对网络舆情传播的影响量化为强化度、分歧度和交叉感染率3个维度指标,构建双重情绪交叉感染下的SIPINR舆情传播模型;数值求解平衡点和传播阈值,证明了传播平衡点的稳定性;通过数值仿真揭示重大疫情网络舆情传播规律。研究表明：双重情绪交叉感染的存在将促使重大疫情网络舆情传播更加持久;初始情绪传播者比例不同会影响重大疫情网络舆情传播趋势;情绪强化度、分歧度和双重情绪交叉感染率均对网络舆情传播态势具有重要影响。     

综合SEIR-FAHP的城市疫情防控评价

新型冠状病毒感染疫情防控已成为各国各级政府重要任务之一,为掌握疫情对城市公共卫生系统的影响程度,对疫情发展变化趋势进行预测并评判防控措施实施效果。以政府公开数据为信息源,建立评价对象城市的SEIR传染动力学模型,通过模型参数的灵敏度分析,以累计感染者人数为标准,确定模型各参数的重要程度序列,进而综合模糊层次分析法进行评价,最终建立综合SEIR-FAHP的城市疫情防控系统评价模型。然后以2019年武汉市疫情为实例,应用该模型对武汉市疫情防控系统进行评价。将疫情发展划分为疫情早期、中期和后期3个阶段,应用该评价模型进行评价,得到结果■;■;■。根据最大隶属度原则,武汉疫情早期、中期及后期公共卫生系统评价结果依次为“良好”、“良好”、“优秀”。研究表明该方法能够客观反映城市疫情防控系统现状,可为政府进一步制定疫情防控政策提供合理参考。     

重大科技基础设施的功能定位与建设若干建议

重大科技基础设施是建设世界科技强国的物质技术基础。面对新时代发展需求,需要进一步明确重大科技基础设施在国家创新体系中的作用。在提出了重大科技基础设施在国家创新体系中的功能定位基础上,从发展规划、组织运行模式和国际合作等方面总结了主要世界科技强国重大科技基础设施的建设和发展经验,在分析我国现在存在的问题的基础上提出我国重大科技基础设施建设的若干建议。     

疫情期间的护士排班优化模型及智能算法

重大疫情突发地组织的护士较多,传统的人工护士排班耗时长,排班结果可能导致护士身体的疲惫,增加医疗的风险,且护士值班的不均匀诱发护士的消极抗疫的现象发生.建议重大疫情期间的护士排班问题归结为该文提出的5个软约束条件作为优化目标,7个硬约束条件作为约束条件的多目标规划模型.该模型能够避免护士连续上班时间过长和过于集中,尽可能不扰乱护士的生物钟,降低医疗事故发生的风险;同时还考虑了各个班型在护士之间进行均匀分配,兼顾了护士的心理健康,避免护士心里产生不满而诱发护士消极抗疫现象的发生;采用两层粒子群遗传算法求解护士排班多目标优化模型,因为粒子群算法求得的解极大可能是局部最优解,在粒子群算法中嵌入遗传算法,有利于全局寻优,极大地提高了获得全局最优解的概率.采用两层编码技术能够同时得到护士编号及其对应的排班状态,节约算法的迭代时间;将该文提出的模型及算法应用于重庆三峡中心医院护士排班的实际问题,能快速高效得出疫情期间的均衡护士排班表,提高了抗疫工作的效率,解决了长期困扰医院的护士最佳排班问题.该护士排班模型和算法也可推广到航空机组智能排班和学校智能排课方面,具有广阔的应用前景.     

突发公共卫生事件防治中的系统观——对习近平关于COVID-19疫情防治重要论述的剖析

COVID-19疫情发生以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视,就如何维护人民群众生命安全、有效防治疫情做出系列指示。习近平总书记有关COVID-19疫情防治的重要论述,充分体现了党和国家的领导集体坚持以人民群众为根本,科学防治、依法防治的疫情防治理念。以系统哲学理论为分析框架梳理习近平总书记相关论述,发现其中蕴含人的类生活性与自觉性、社会规定性的质的“二重性”及社会系统演化规律等系统哲学理论。通过深入剖析突发公共卫生事件防治中的系统观,思考COVID-19疫情对社会系统正常运转的风险性影响,对我国突发公共卫生事件时期的社会治理实践具有极为重要的指导和启示意义。     

无缝隙护理管理在疫情防控期间卒中单元护理中的应用分析

评价无缝隙护理管理在疫情防控期间卒中单元护理中的应用价值。选择2020年9月—2020年12月和2021年1月—2021年4月在兰州大学第二医院卒中单元的住院患者分别为观察组和对照组,每组31例患者。对照组采取疫情防控期间常规管理方法,观察组采取无缝隙护理管理,对比评价2组患者入住流程,住院病区患者管理指标、护理满意度评分。观察组患者的入住流程明显优于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。观察组患者对住院病区患者及陪员管理明显优于对照组,护理工作的各项满意度评分显著高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。无缝隙护理管理为疫情防控期间卒中单元护理提高管理效率具有临床推广意义。     

旅游消费意愿影响机制：基于目的地信任与疫情知识的中介与调节效应的研究

灾难与危机爆发后,旅游地采取有效措施激发游客的消费意愿是灾后旅游业复苏的关键因素.该文以武汉市为典型案例地,在新冠肺炎疫情常态化防控背景下,基于新冠肺炎知识和目的地信任构建基于风险感知对旅游消费意愿的影响机制模型.借鉴国内外成熟量表,共采集358份有效问卷,通过信效度验证,进行了验证性因子SEM、中介效应和调节效应的分析.研究结果表明：1) 旅游风险感知并不直接负向影响旅游消费意愿.旅游风险感知对目的地信任有负向作用,目的地信任对旅游消费意愿有正向影响.2) 目的地信任在旅游风险感知与旅游消费意愿之间具有完全中介作用.3) 新冠肺炎知识了解程度的高低对旅游风险感知与旅游消费意愿影响机制存在显著调节效应.对此提出旅游地旅游修复对策： 1) 完善疫情防控措施,降低游客的感知风险.2) 正向多渠道宣传,重塑目的地信任.3) 加强新冠肺炎知识普及,提升游客的疫情知识.     

政策工具视角下中国重大科技基础设施政策量化研究

伴随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,科学研究正不断向更深层次发展,对精度更高、功能更强的重大科技基础设施建设提出了更高的要求。设施建设的高投入、高风险和回报周期长等特征使其更为依赖政策扶持和政府参与。因此本研究基于LDA模型和政策工具视角,构建了一个包含基本政策工具、设施双重属性特征在内的政策二维分析框架,对我国颁布的设施相关政策文件进行量化,以此分析我国现有政策实施情况。研究发现,现有政策文本中,环境型政策工具的使用频率在设施相关政策工具中最高,政府仍需加强政策执行精准度及力度,提高落地效能;此外,需求型政策工具的运用有待加强,可以通过激励机制和完善海外机构政策,促进用户推广和国际合作。最后,建议政府在完善设施政策顶层部署的同时应建立评估机制推动设施政策持续优化。     

利用卫星遥感NO2监测结果分析COVID-19疫情对我国社会经济活动的短期影响

NO2作为一种与市内交通及重化工业产能密切相关的大气污染物,其浓度的变化能直接反映社会经济活动的强弱.利用OMI卫星反演的对流层NO2柱浓度日产品合成的周均值结果,构建了2019年及2020年春节期间的标准化社会经济活动指数的周尺度变化序列.结果显示正常年份春节假期也会对社会经济活动有所抑制,但COVID-19疫情导致节后我国的社会经济活动减弱期延长了2～3周,而社会经济活动强度的最低值降低了0.10.虽然社会经济活动在短期内有明显抑制作用,但随着春节后第三周开始各地复工复产逐步展开,社会经济活动强度稳步上升,节后第7周已达到节前最高水平的60.91%.     

基于任务驱动的高职在线课程教学设计的探索与实施——以“冲压工艺与模具设计”课程为例

文章以高职冲压工艺与模具设计课程为例,提出一种在疫情防控期间适合在线课程教学的基于任务驱动的教学法,推动在线课程教学设计及改革,保证线上与线下教学实质等效,并以冲裁工艺与模具设计模块的教学实施过程,提出基于任务驱动的教学设计策略,为其他在线课程教学提供参考。