疫情期间高职《网络互联交换技术》课程线上授课教学设计与实施

在新冠疫情的特殊时期,该文基于高职院校《网络互联交换技术》课程教学,从授课思路、教学内容、教学模式、教学方法、课程考核等全方位介绍了线上授课教学模式与实施过程。     

新冠疫情数据可视化系统的设计与实现

为了更直观地了解新冠疫情的流行趋势,本文开发出了一款新冠疫情可视化系统.系统与腾讯新闻的疫情数据接口,采用Vue、Echarts、Node.js以及其它建站工具渲染新冠疫情数据可视化系统的后台搭建和前端页面.该系统采用多种图表的形式来展示国内疫情的发展趋势,为民众对于新冠疫情的了解提供帮助.     

新冠肺炎疫情大数据可视化平台设计与实现

介绍了新冠肺炎疫情大数据可视化平台的搭建:以大量的新冠肺炎疫情数据为基础,借助Echarts技术以及交互组件,通过可视化图形与地图集成的方式对疫情数据进行可视化展示.实现从多个角度展示国内疫情发展趋势,丰富了疫情数据的展示内容,为广大人民群众了解新冠肺炎疫情提供了便利.     

亚马逊云科技的安全合规"答案"

2021年,新冠肺炎疫情依旧不断地影响着社会的方方面面.被困于疫情中的企业、个人开始关注与物理世界对应的数字世界的构建.同年10月,社交媒体平台Facebook更名为"Meta".作为数字世界的终点,"Metaverse"也就是元宇宙,这一诞生于30年前的概念的火热将数字化的"音调"推向了高点.     

新冠疫情对全球网络安全发展的影响

突如其来的新冠疫情彻底打乱了人们的日常生活,全球的互联网安全也深受此次疫情影响.在数字时代,疫情、网情、舆情多重因素交织,在物理域、信息域和认知域三重空间中扩散蔓延,增加了疫情传播的烈度、速度和防控难度.因此,新冠疫情这场公共危机大考考验着数字技术的智性、数字经济的韧性,也会倒逼各国社会治理体系的数字化转型.新冠疫情在...     

基于多工具多平台的Java EE架构与应用开发教学实践

针对新冠肺炎疫情特殊时期高校开展专业课程在线教学的探索与实践,提出利用多种工具多个平台协同教学的方法。通过阐述以提高学生参与度为手段的课程设计和多工具综合运用的教学实践,说明如何重新设计课程教学过程,如何进行在线课程的效果评价。     

CA技术助力"后疫情时代"医院数字化安全转型

在新冠疫情倒逼之下,信息化技术手段优势凸显,医院迎来了数字化转型热潮.中日友好医院基于CA技术保障了电子病历安全可信,实现了病历无纸化流转,阻断了疫情传播风险,提高了医疗服务质量和效率,为医院数字化转型提供了助力.论文结合医院自身实践经验,提出"后疫情时代"下医院CA技术安全可靠应用的新思路.     

后疫情时期区域教研共同体模型的构建与实施策略

新冠疫情助推了线上教育的高速发展,针对后疫情时期如何建立区域教研共同体,加强区域间教师的交流与合作,本研究构建了区域教研共同体模型,并从促进学科教学、推动教师教学科研、引领教师专业发展等方面进行了分析,对该模型在区域教研中的应用,提出了区域教研共同体的实施策略.     

疫情时期需警惕的网络安全风险及相关启示

2020年,新型冠状病毒肺炎疫情的突然爆发给经济社会的平稳发展、生产生活的正常运行、人民的生命安全以及国家的总体安全等均带来巨大冲击。在举国万众一心、众志成城抗击肺炎疫情的关键时刻,习近平总书记强调指出,“这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考”。作为维护国家总体安全的重要组成部分,网络空间亦是疫情战役的又一战场,网络安全工作也应切实发挥独特作用,承担起其应有之义。特别是在面对新冠肺炎疫情下现实存在、隐匿潜伏甚至紧急突发的各类网络安全风险时,我们应运用国际视角、全局观念和系统思维进行综合分析与梳理,进而协助国家共同打赢这场特殊时期的疫情防控阻击战。     

重大疫情患者隐私数据保护方案研究

2020年,新冠肺炎在全球爆发,全球医疗系统受到巨大考验,新冠肺炎患者隐私数据安全是医疗信息系统中极其重要的一环.疫情期间,中国新冠肺炎患者隐私数据泄露的案例层出不穷,给患者带来巨大的困扰.采用委托拜占庭容错机制(dBFT)提出了结合区块链的重大疫情患者隐私数据保护方案.方案以联盟链为基础,将政府机构、医疗机构和民众等...     

对新冠疫情网络舆情研究进展的思考

网络舆情治理是新冠肺炎疫情防控工作中的重要组成部分,引起了学术界的广泛探讨.本文从因素、特点和国内治理三个维度对新冠疫情网络舆情研究的内容进行了梳理,分析推动舆情发展的决定力量、值得重点关注的舆情特征和治理策略,并为疫情防控常态化下的网络舆情治理提出对策建议.     

基于Flask框架的疫情数据可视化分析

在新冠肺炎疫情背景下,通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据,经数据处理后形成数据集,利用可视化技术进行数据可视化与数据分析.介绍了数据爬取与处理方法,利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化,从多角度、多方面展示与分析疫情数据.帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况.     

从《国家网络安全事件应急预案》看我国网络安全事件应急体系

2020年伊始,新型冠状病毒肺炎疫情突然暴发,并在全球范围流行.多个国家的APT攻击组织都发起了以新冠疫情为诱饵主题的高级威胁攻击.互联网在我国新冠肺炎疫情防控方面发挥了积极的支撑作用.但随之而来的网络攻击、安全漏洞、数据泄露、网络诈骗、勒索病毒等网络安全风险威胁日益凸显,为我国网络安全防护工作带来巨大压力.网络安全应...     

基于智慧教学平台超星学习通的混合教学模式与应用研究

新冠疫情打破了传统以教师为中心、满堂灌式的固有教学模式,而后疫情时期,更多高校采用线上线下结合的教学模式来进行教学.分析了超星学习通平台的优势,选取该平台作为辅助教学平台对计算机应用基础公共课开展混合式教学,旨在混合式教学实践中,探索适合学习者需求的新型课程教学模式,为今后的教学提供参考.     

自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用

为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精度的目的.为验证算法有效性及实用性,将改进算法用于预测新冠肺炎疫情传播情况.选取100天新冠肺炎疫情每日新确诊人数的数据,利用算法优化前馈神经网络的参数,使训练好的神经网络模型预测新冠肺炎疫情的性能提升.实验部分首先使用测试函数将改进的算法与其它五种算法进行对比,验证算法的良好性能,最后应用到神经网络完成新冠肺炎疫情传播预测.     

欧洲新冠肺炎疫情大数据可视化设计与实现

以欧洲疫情数据为依据,从多个层面展示欧洲疫情的发展.根据9月14日欧洲新冠肺炎疫情数据,利用Hive与大数据框架Hadoop对其进行处理,借助Tableau组件对欧洲9月14日疫情情况进行可视化,获得相关可视化图表.     

新冠肺炎传播动力学建模及预测

为了深入研究新冠肺炎传播趋势和传播风险,根据新冠肺炎的传播特点,考虑政府管控和个人防护等措施,在经典传染病SIR模型的基础上,引入低风险群体,提出一种新冠肺炎传播动力学模型SLIR,并对模型的平衡点、稳定性和分岔等复杂动力学行为进行分析,揭示新冠肺炎传播机理.为了提高该模型的疫情预测精度,以美国新冠肺炎的真实数据为基础,使用最小二乘法对模型参数进行分段估计.最后利用该模型对美国新冠肺炎进行预测和分析,仿真结果表明,相比于传统SIR模型,该模型能较好地对美国疫情发展趋势做出预测,官方公布的实际数据也可进一步验证模型的有效性. SLIR模型可以有效仿真新冠肺炎传播,并为政府选择合适的防控措施提供技术支撑.     

锚定"双碳"目标食品企业如何发展?

在瞬息万变的社会经济和环境发展背景下,企业必须积极主动地开展可持续发展业务—无论是通过与公共部门合作、采用智能数字化手段,还是寻求新的增长和适应机会. 气候变化、人口增长和新冠肺炎疫情都只是影响和改变全球食品系统的部分因素.随着不断变化的各方需求和创新技术的不断发展,食品企业和制造商应该退而三思,重新评估他们在可持续发...     

Logistic回归模型对美国新冠疫情预测研究

为了预测美国新冠肺炎疫情变化趋势并探索其背后的深层原因,以便为我国制订针对性政策提供借鉴,本文采用Logistic回归方法对美国新冠肺炎确诊人数建立预测模型,通过实际数值进行拟合预测分析。计算结果表明,在新冠肺炎疫情发作的前中期,Logistic模型拟合预测的情况与实际数据基本吻合,具有较高的预测精度,可用于新冠肺炎感染确诊人数的初期预测,这对我国新冠肺炎感染者人数预测具有借鉴意义。     

疫情下的嵌入式市场回顾与展望

新冠肺炎疫情和MCU:前景不明新冠肺炎疫情对MCU市场的影响究竟有多大?一些调研公司已经在他们的预测中充分考虑了新冠肺炎疫情造成的影响。考虑到使用微控制器(MCU)的嵌入式系统的状况,他们认为MCU的市场规模会下降8%~10%,并在2021年恢复4%~5%,这与IMF(国际货币基金会)的预测相近。目前,展望前景并非易事,举例来说,倘若第二轮疫情爆发,可能会导致恢复过程完全停滞。