新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情已经蔓延至全国各地,包括陕西省在内很多省份的早期疫情均以输入病例为主,后期的疫情在严格的防控措施下也已呈下降趋势.评价防控措施的有效性、分析人口流动对疫情的影响对于研究陕西省(或其他以输入病例为主的地区)疫情和未来应对突发性传染病有着重要的意义.根据陕西省卫生健康委员会(简称卫健委)公布的详实数据信息可以挖掘传播链(感染树),得到从发病到首诊、入院、确诊的中位持续时间,每日潜伏者类、感染者类、治疗者类的具体人数和感染者状态转移的空间分布.本文计算确定COVID-19疫情的控制再生数(1.48–1.69),并发展新的统计推断方法获得陕西省严控措施下的有效再

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2019-nCov-api 新冠肺炎api 前言 本项目通过爬取腾讯、新浪、丁香园等疫情数据，获取新冠肺炎相关数据，并整合为api数据，做法简单粗暴，类似于端口转发。数据包含口罩预约、同乘车辆、疫情小区、数据分析、国内外详细数据、实时新闻动态、确诊人员信息流动轨迹、疫情谣言等。 当前接口部署到我自己的乞丐服务器上面的，可能速度有点慢，希望且用且珍惜。 github地址：https://github.com/LiangWuCode/2019-nCov-api 文档地址：https://wuliang.art/ncov/doc.html#/home 另外前期仓促之间也用flutter搞了个app，

定时爬取全国肺炎疫情信息并制作web接口 使用腾讯接口：https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5 数据库：MySQL 库：request 语言：python 3.7 因为边爬边存的过程中出现错误，所以换思路，先爬下来存储为json格式，然后解析json，再进行数据的处理。 #coding=gbk import requests import json import flask import time import pymysql import re from flask import request #获取参数 citie

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RSNA-Pneumonia-Detection-Challenge:目的是预测与肺炎相关的肺部混浊以及胸部X线照片中的边界框。 目的是检测是否对患有肺炎的肺进行分类，并丢弃其他种类的不透明物，例如由液体，细菌，肺癌等引起的不透明物。可以应用各种算法，但是我们继续使用YOLO事实证明这是最好的。 我们从https那里获得了大部分帮助

2021年新型肺炎疫情小学生日记.docx

中小学校新冠肺炎防控技术方案

第八版新冠肺炎防控指南