数据集介绍 包含216个病例的349张CT照片，从新冠相关的paper中搜集。 COVID-CT数据集包含349张CT图像，这些图像来自216名患者，展示了COVID-19的临床发现。这些图像位于./Images-processed/CT_COVID.zip中。非COVID的CT扫描图像则位于./Images-processed/CT_NonCOVID.zip中。我们提供了数据分割信息，位于./Data-split目录下。关于数据分割的详细信息，请参阅README文件中的DenseNet_predict.md部分。元信息（如患者ID、患者信息、DOI、图像描述等）可以在COVID-CT-MetaInfo.xlsx文件中找到。这些图像是从medRxiv、bioRxiv、NEJM、JAMA、Lancet等期刊的COVID19相关论文中收集的。通过阅读论文中的图注，筛选出包含COVID-19异常的CT图像。

打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/6xhbd 借助实时接口能够获取中国境内各个城市、不同省份以及全国范围的新型冠状肺炎（新冠肺炎 / 2019-nCoV / Covid-19）相关疫情数据，同时还能获取疫情的整体统计详细信息，此外，该接口还新增了美国各个州的疫情统计数据以及每日疫情数据 API 服务。通过爬虫技术可以对新冠疫情的动态变化进行实时追踪，所获取的疫情数据来源于丁香园平台与 covidtracking.com 网站。以下为数据大屏的示例链接：ht…

完整代码

新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可发生于任何年龄，但多发于儿童。新冠肺炎X光表现为肺部可见炎性浸润阴影，肺炎的初级症状和体征不是很明显，容易出现漏诊、误诊。近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的发展以及各种权威医疗机构对医疗影像数据的公开，深度学习技术开始逐步应用到医学图像处理领域。利用深度学习技术对医学图像进行分析可以获得比较客观的评价和看法，此外，还可以找到图像中一些非常细微、不易查找的信息，提高诊断的准确率。本文使用pytorch完成算法设计，以及可视化设计测试图片的得病概率。

百万级数据新冠疫情知识图谱源码，代码可运行，数据集包含实体和属性非常全面，使用neo4j图数据库，导入项目数据即可运行。数据包含了感染人数、未感人人数、死亡人数、医院状况、各地点新冠疫情情况等信息，知识图谱的各结点可以点开。知识图谱图片可导出。供大家学习借鉴，互相交流。

目录数据集介绍可视化步骤1. 导入pandas等需要的库2. 读取数据，查看基本情况3. 读取城市坐标数据4. 按省份统计人数5. 合并城市坐标数据 与 省份数据6. 绘制地图写入HTML文件，并用浏览器打开完整代码 数据集介绍 1.100000_full.json （地理位置数据集，用于绘制地理边界） 2.china_coordinates.csv （全国城市位置数据集，用于定位每个城市位置） 3.DXYArea.csv （2020-2-9全国新冠数据集） 数据集下载链接：https://download.csdn.net/download/Cristiano272/123511

基于Python实现的新冠疫情数据挖掘案例分析.pdf

资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

##基于Springboot的新冠疫情可视化管理系统 ##技术路线 本项目有基于Springboot实现,前台基于百度echarts实现大屏可视化，后台管理系统由bootstrap框架实现，数据爬虫由python实现。 ##基础环境： JDK1.8、Maven、MySQL、IntelliJ IDEA ##功能介绍 可视化展示：包括新冠疫情大数据可视化分析大屏和全国疫情风险地区监测平台大屏 后台管理：对数据爬取的各类数据进行管理，包括国内疫情数据管理、省份疫情数据管理、省份各类数据管理、疫情新闻管理、风险地区管理、用户管理和大屏管理。 数据爬虫：通过python脚本实现对网上疫情数据实时爬取，并结合高德开放API获取地理坐标数据进行展示。

该版本修改了一些bug，我自己做的一个游戏仅以此来纪念牺牲的医护人员。上一版本有存在游戏时长过短的问题，这个版本的游戏时长增加，可玩性大大增加。因此玩家们会更易于玩