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可视化疫情信息移动终端平台
清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术,开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外,公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比,进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式,是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线,每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化,并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论,逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验,让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时,它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入,流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能,流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度,每一个省的城市,都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小,它们紧紧地被省级圆圈包裹着,被中国和世界包围着。每个城市的位置,根据容器图的算法,按照空间面积自动分配。
清华大学 2021-04-10
佛山市肺炎疫情实时态势管理系统
清华大学公共安全研究院广东分院王飞副教授团队依托智慧安全佛山一期项目的平台功能和数据基础,快速研发佛山市肺炎疫情实时态势管理系统,全面归集市疫情信息,实时汇聚各类疫情防控措施落实情况、救治情况、防疫物资情况、舆论观点情况等防疫工作数据,形成“防疫一张图”,系统在佛山市防疫工作指挥部和城市安全运行监测中心上线运行。团队借助研究院在城市安全领域积累的科研成果,通过空间信息技术、大数据分析技术、风险评估技术为疫情综合分析、研判和决策提供及时的动态信息,为疫情防控工作的科学防治和精准施策提供辅助支撑。
清华大学 2021-04-10
新冠肺炎疫情的状态评估和模拟预测研究
在2020年抗击COVID-19疫情斗争中,北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础,密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起,通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案,例如:加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作,等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据,采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析,对全国(除湖北)各地区的抗疫阶段做出判断和预测,提出了疫情防控全过程的阶段划分方法,并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访,发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》,并被《今日头条》等网络媒体转载;民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》,并报道了《数据会说话:王惠文:疫情发展的状态评估与预测研究》;民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文:用数据打赢疫情防控战》。
北京航空航天大学 2021-04-10
新冠肺炎疫情期间伦理道德审查的研究
2020年3月23日,郑州大学王宇明在国际顶级医学期刊JAMA在线发表题为“Ethics Committee Reviews of Applications for Research Studies at 1 Hospital in China During the 2019 Novel Coronavirus Epidemic”的研究成果,在这项研究中,河南省人民医院伦理委员会根据《管理传染病伦理问题指南》审查了该医院的COVID-19研究。       该研究发现,在非流行期每月举行一次道德审查会议,但是在COVID-19期间,道德审查会议在35天内举行了4次。从提交申请到做出初步审查决定的平均时间为2.13天。审查了41份申请,包括干预性研究(n = 21);诊断研究(n = 7);观察性研究(n = 10);和其他类型(n = 3)。6项(占14.6%)获得批准;4项(9.8%)被拒绝和31项(75.6%)需要修改。
郑州大学 2021-04-11
新冠肺炎疫情下的高等医学教育发展论坛
经研究,中国高等教育学会决定举办“新冠肺炎疫情下的高等医学教育发展论坛”。该论坛是2020年11月8-10日在长沙举办的“第55届中国高等教育博览会(2020)”组成部分。
云上高博会 2020-11-08
新冠肺炎疫情下的高等医学教育发展论坛
经研究,中国高等教育学会决定举办“新冠肺炎疫情下的高等医学教育发展论坛”。该论坛是2020年11月8-10日在长沙举办的“第55届中国高等教育博览会(2020)”组成部分。
云上高博会 2020-11-08
新冠肺炎疫情数据导航、防控态势及溯源研究
为服务社会大众了解疫情走势,并为相关部门提供决策支持,北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生,与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队,全力投入建模和系统研发,已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等,并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台,数据单日访问量近 5 万次。此外,中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测,为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务,实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外,大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据,利用自然语言处理等技术,从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统,为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。
北京航空航天大学 2021-04-10
高校疫情监控采集区块链系统产品和解决方案
南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统,该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护,并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限,各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息,达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标,并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下:(一)信息提报系统登录快速,使用简单,填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。(二)后台管理后台具有强大的管理功能,可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理,提醒当天尚未填报信息的人员,并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询;按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能,实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。(三)链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上,由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密,便于追溯。(四)可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<
南京审计大学 2021-04-10
人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布
西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究,于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》(Nature)在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》(Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China)。该论文构建了“人口流动-风险源模型”,模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布,便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时,研究人员基于匿名移动电话位移数据,对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析,这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示,湖北省的封城举措是非常正确的,它能及时控制传染源的传播,有效降低了各地疫情的风险。此外,研究人员发现,根据2020年2月19日武汉外流人口的分布,能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外,通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数,可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是,他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情,该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警,并探测出社区传播严重的地区,在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据,以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到,任何国家的决策者都可以使用这种方法,利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估,并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一,美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称:“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性,从不同来源获得的完全不同的信息(移动通信显示的人口流动)可以很好地预测病例数,这符合流行病学的预期(至少在2月19日之前)。”该项研究发布后,国际上有BBC等30多个新闻媒体报道,国内媒体也有许多报道,其中,央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外,该项研究也表明,中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的:论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构,第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外,通过论文可以看出,我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的,与第三方的手机流动性数据完全契合,以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。
西南交通大学 2021-04-11
分阶段估计武汉市新冠肺炎疫情趋势的研究
上海交通大学公共卫生学院蔡泳团队和上海交通大学医学院附属瑞金医院张欣欣团队合作完成了一项最新研究结果,分阶段估计了武汉市的新型冠状病毒感染的流行趋势,并提出在各项防控措施的有序开展下,二月下旬疫情有望得到有效控制。该研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 该研究采用了在学界较为认可的传染病动力学SEIR模型(Susceptible,Exposed,Infectious and Removed model;SEIR model),这是一种常用于对病毒流行趋势进行分析的模型,其参数包括感染者(S)-暴露者(E)-感染者(I)-康复者(R)、传播率、感染率、治愈率、基本再生数(R0)和有效再生数(Rt)等。 研究表明面对疫情的发生,中国采取的措施,特别是1月23日做出的武汉“封城”等断然决定,是非常有效的,这一决定和后续的一系列措施从根本上改变了疫情演变的格局。通过四个阶段的多阶段模型拟合,研究最终计算得到武汉地区感染人数可能在2月下旬出现流行高峰和拐点(两种不同暴露者E与感染者I的比例估计),高峰感染人数估计为55869-84520人。估计感染人数指的是模型中在某一时刻现存的感染人数,这些估值中包括了有明显症状的患者和潜在的无症状或症状很轻的感染者。 
上海交通大学 2021-04-10
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