疫情影响

摘要： 突发重大公共卫生事件是人类生命和健康的大敌,给区域乃至全球经贸带来多方面影响。近年来重大公共卫生事件多发频发,特别是在此次全球大流行的新冠疫情发生后,越来越多的学者就此议题展开了研究。本文梳理了有关突发重大公共卫生事件对一国外贸影响研究的进展状况,并归纳了当前学界聚焦的关于新冠疫情对我国外贸影响的讨论,以期为未来突发重大公共卫生事件的科学决策提供经验与参考。

摘要： 新冠肺炎疫情及全球经济增长建设放缓,对中国经济产生巨大冲击,特别是三驾马车之一的外贸交易总体呈现放缓发展的状态。疫情对中国经济的影响是长久且复杂的。幸运的是我国某些领域产生了规模的效应,故此存在很大的优势,根据美国经济学家克鲁格曼的规模经济贸易理论,我国的外贸发展将会迎来更好的发展机遇。本文从乐观的情景进行论述,预测了对中国经济增速的信心,对外贸长期的看好,基于我国“十四五”规划的落实,我国外贸企业必定会借此为契机,正视困难中的正面影响,适时迎头面对困难,从经营思路及策略方面做出相应改变,在困难中找到机遇。

摘要： 在世界经济下行和全球疫情影响下,跨境进口零售电商异军突起,不仅成为我国外贸的新增长点,还影响着整体社会消费方式的变更。跨境电商的发展经历了从爆发式增长到平稳过渡的阶段,得到了国家层面的政策支持,成为扩大开放的重要载体。天猫国际作为目前国内市场占有率第一的跨境电商平台,已经成为全能型的供应链服务平台,其发展方向很大程度上反映了行业目前的发展趋势和市场导向,随着角色的转变,电商平台还通过大数据赋能和供应链优化,不断引领行业的未来发展新方向。

摘要： 菲律宾素来有“千岛之国”的美名,独特的岛国风光、多姿多彩的地质景观,既有椰林海滩,又有火山瀑布,碧海蓝天、湖光山色,充满诗情画意。菲律宾地处热带,物产丰富,水果、海鲜四季供应不断;同时菲律宾又拥有优美而别致的自然景观和独特而绚烂的人文景观,旅游资源十分丰富,海岛风光更是美不胜收,发展潜力巨大。但持续蔓延的新冠疫情,使菲律宾旅游业的发展受到了严重的影响。本文通过对菲律宾旅游资源和发展基础进行分析,提出新冠疫情下菲律宾旅游业的发展和应对措施。

摘要： 新冠肺炎疫情以来,传统意义上的审计工作在疫情影响下的局限性愈发明显,体系建设、组织模式、方法选取等方面都面临着相当大的实践压力。本文由远程审计的概念出发,从背景沿革、驱动因素、应用策略等角度,就疫情影响下远程审计如何开展进行思考,探讨了制度保障体系、数据整合管理、方法实施效果、信息化审计人才培养等方面问题,并提出相应的对策建议,为推动远程审计的广泛应用提供借鉴。

摘要： 介绍了新冠疫情对世界经济造成的影响及林浆纸产业面临的新风险和机遇;分析了后疫情时代下世界政治、经济、产业格局将发生的改变;建议中国林浆纸企业"组团出海"、扩大原料产地投资、完善产业供应链。

摘要： 通过总结分析2021年面粉市场情况,预测2022年面粉行业发展态势。2021年面粉生产成本高企叠加下游市场需求不畅加剧了企业生存难度,大型面粉企业产能持续扩张,中小型面粉企业被加速淘汰,面粉产业集聚度进一步提升,产品竞争中品牌效应凸显;预测2022年国内面粉加工行业整合进程仍将持续,成本与质量控制仍为面粉企业经营的关键。

摘要： 2020年,新型冠状病毒袭击了全国,影响了学生的生活。为了更好帮助学生和为学生提供服务,采用抽样问卷方式,对在校的中专和大专生进行了调查,了解新冠肺炎疫情对学生生活、学习、社交、心情的影响。通过调研结果可以看到,疫情对学生的生活、学习、社交、心情等产生了或多或少的影响,这些影响虽然阻碍了学生专业课程的学习,但在德育教育方面学生们还是有所收获的。

摘要： 受多重因素影响,2022年主产区夏粮收购新麦市场收购价将大幅高开,收购周期将明显拉长,新麦收购价高开幅度以及质量情况将影响后期价格走势以及运行空间。

摘要： 非洲猪瘟(ASF)重大动物疫情在国内发生流行以来,以农村地区中小猪场和散养户为主的防疫短板问题进一步凸显,对于各县(市)域生猪产业稳产保供造成严重冲击。深入研判分析农村地区生猪复养应对ASF的重点难点问题,尽快补齐短板弱项,是农村地区克服疫情影响稳住生猪生产的当务之急。该文分析了生猪生产中存在的关键性问题,并提出了建设性的对策。

摘要： 本发明涉及传染病疫情预测，属于流行病传播与控制领域。针对具有免疫期的传染病，本发明提出一种具有免疫期且受季节影响的传染病疫情预测方法，相对于已有的模型，该方法考虑了免疫期的影响，根据易感者、潜伏期者、感染者和治愈者相对时间的变化率建立了具有免疫期且受季节影响的传染病疫情预测动力学模型，代入传染率及免疫期、潜伏期等，得到对于各种人群相对于时间的变化规律，进而完成传染病的疫情预测。本发明预测精度比较高，为疫情控制提供了更加可靠的依据。

摘要： 本发明涉及大数据处理，应用于智慧城市的智慧监管领域中，提供一种疫情监测方法、装置、疫情防控平台及可读存储介质，该方法包括：基于公众端获取多项疫情数据，并根据预设疫情特征分级，得到多项疫情级别信息；获取对多项疫情级别信息复核生成的复核级别信息，并根据各复核级别信息，确定待监测数据和待预警数据，以及预警级别；对各待监测数据持续监测，并根据各预警级别，对与各待预警数据对应的人员预警。此外，本发明还涉及区块链技术，疫情数据、疫情级别数据、复核级别数据、待监测数据、待预警数据和待预警级别均可存储于区块链中。本发明实现各居民健康信息的快速安全收集，并准确分类预警，有利于疫情的准确监测和有效防控。

摘要： 本发明涉及传染病疫情预测，属于流行病传播与控制领域。针对具有免疫期的传染病，本发明提出一种具有免疫期且受季节影响的传染病疫情预测方法，相对于已有的模型，该方法考虑了免疫期的影响，根据易感者、潜伏期者、感染者和治愈者相对时间的变化率建立了具有免疫期且受季节影响的传染病疫情预测动力学模型，代入传染率及免疫期、潜伏期等，得到对于各种人群相对于时间的变化规律，进而完成传染病的疫情预测。本发明预测精度比较高，为疫情控制提供了更加可靠的依据。

摘要： 本发明涉及疫情防控技术领域，尤其为一种疫情防控用疫情信息采集上报诊断装置，包括两组伸缩支架结构，两组所述伸缩支架结构包括两组支撑伸缩杆，本发明通过在装置中采用自锁万向轮，并且在支撑伸缩杆、连接伸缩杆、连接折叠杆通过连接螺栓相互连接并且形成矩形框架结构的条件下将折叠的装置展开的设计，使得装置在搬运的时候更加的方便，从而解决装置不能折叠和不方便搬运的问题，以及通过在装置中设置两组体温检测器、两组扫码器以及两组自动阻行结构，并且均通过导线与控制显示器相连接并且连接方式为电性连接的设计，使得行在通过的时候更加的安全，从而解决只能依靠人力检测和检测时存在安全隐患的问题。

摘要： 本发明公开一种基于疫情因素预测疫情期间城市迁徙规模的模型构建方法，包括如下：1)构建SEIR流行病模型；2)基于疫情因素的单城市迁徙模型构建EIR_SCT；3)基于单城市迁徙模型构建双城市迁徙模型EIR_DCT。本发明提出的基于疫情因素预测疫情期间城市迁徙规模的模型，不仅可以预测城市疫情期间整体迁徙状况,还能预测两个城市之间的迁徙规模；迁徙模型是基于疫情变化状况构建的，因此可以通过分析每个疫情变量的相关系数，得到城市疫情状况与迁徙状况的相关性；通过两城市迁徙模型中单个城市迁徙模型的影响系数，可以得到两城市间定向人口流动的主导城市因素；对于城市历史交通管控措施，分析该措施施行后一段时间内模型生成的迁徙规模状况以及疫情变化状况。

摘要： 本实用新型涉及疫情防控技术领域，且公开了一种疫情防控用疫情信息采集上报诊断装置，包括立柱，所述立柱的数量为两个且左右对称设置，两个所述立柱的相对一侧固定安装有机箱，两个所述立柱的相对一侧均固定安装有与机箱底部固定连接的外壳，两个所述外壳的内部均活动安装有延伸至机箱内部的传动杆，两个所述外壳的相对一侧开设有让位槽，两个所述传动杆的外部均固定安装有分别位于两个让位槽内部的挡板。该疫情防控用疫情信息采集上报诊断装置，可对通行人员进行多次检测作业，且多次检测均在身份识别与通行过程中进行，避免影响人员的正常通行速度，提高通行效率，同时降低体温识别的误差，对通行人员的体温进行准确判断。

摘要： 本实用新型公开了一种疫情用于疫情治疗防飞沫装置，涉及医疗防护设备技术领域，包括头套体，所述头套体右侧的底部连通有护目镜槽体，所述头套体的底部固定连接有隔离圈，所述护目镜槽体底部的中部固定连接有鼻托。该疫情用于疫情治疗防飞沫装置操作简单，实用性强，头套体、护目镜槽体和隔离圈的使用构成了装置的主体，海绵保护凹体的使用便于装置在人的头顶放置，同时海绵保护凹体与头套体的使用便于女性长发的收纳，鼻托的使用提高了装置的穿戴性，电源体和加热片放置了护目镜槽体起雾，加热圈的使用实现了对脖子的保暖作用，前固定块、前带、后带、刺毛贴、软毛贴、后固定块、弹力挂钩带和挂钩环的使用实现了装置的固定。

摘要： 本申请提供了一种基于新冠疫情影响的电力消费影响获取方法及装置，方法包括：根据获取的历史用电量数据计算无疫情影响下的用电量数据；获取疫情影响下的历史用电量数据，并根据疫情影响下的历史用电量数据及无疫情影响下的用电量数据计算疫情影响电量；根据疫情影响电量和获取的行业基准用电量计算疫情对全社会的总体用电量影响。本申请考虑了疫情的演变趋势、国家应对疫情采取对冲政策等因素，预测未来月份用电量受疫情影响程度。然后结合历史月份用电量的实际值，预测疫情影响下全年全社会用电量。全社会用电量是电网公司制定中长期电力规划、当年综合计划的重要边界条件，精准衡量疫情影响程度、判断未来走势意义重大。

摘要： 本发明涉及用电数据分析技术领域，尤其涉及一种受疫情影响用户识别方法，本发明方法通过获取疫情用电分类模型、用户标签以及用电数据，通过用户标签对用户群体进行分类，将分类后的用户群体送入到分类模型中，确定分类标准，完成对用户群体的分类。该分类方法，根据标签分类，可以实现将大数据分为相对较小的数据进行处理，因此，降低了每次进行分类处理数据运算的复杂程度，且通过先根据标签分类，后对疫情影响分类，可以对不同的群体分别获取疫情影响数据，为后续的有针对性的供电工作提供了必要的数据支撑。

摘要： 本发明公开了一种疫情影响下售电量精准预测方法，包括：构造算法一，由自回归模型拟合售电量曲线，并利用LightGBM集成学习算法预测售电量；构造算法二，利用X13季节分解算法分解售电量曲线处理，以得到预测后的售电量曲线；对算法一的结果以及算法二的结果进行优化估计，得到正常情况下模型最优预测结果。构造算法三，利用均值法得到疫情持续期间的每天影响电量；构造算法四，利用Logistic生长曲线分别预测疫情病例人数和疫情影响时长，并利用综合评价熵权法计算得到每天疫情影响权重；利用算法三和算法四的结果，加权计算每天的疫情影响电量，进而计算整个疫情影响期间的影响电量总量。利用疫情影响的电量计算结果进行修正，得到最终的售电量精准预测结果。