一类具潜伏期和非线性饱和接触率的流行病模型

研究了一类具潜伏期和非线性饱和接触率βg(Ⅰ)的SEIS流行病模型,确定了各类平衡点存在的条件阈值,讨论了各平衡点的稳定性.结果表明,一类新传染病在初期若得不到有效控制,它将会与人类长期共存.     

3D打印混凝土技术在新冠肺炎防疫方舱中的应用

以南京市江北新区防疫测控方舱为工程案例,展示了建筑3D打印技术在应对新冠肺炎疫情及类似紧急公共事件中的应用方式,探讨了3D打印技术的优势和未来的发展趋势。实践表明,建筑3D打印技术在防疫阶段具有较大的优势。利用3D打印技术进行防疫测控方舱的建造,其建造工艺简洁,生产周期短,安装便捷。构件打印过程由计算机自动控制,人工干预少,且构件以单元模块进行打印,安装用工少。目前,该类型的防疫方舱已经在南京、雄安、海门、濮州等地投入使用。     

武汉都市区就业中心空间特征及后疫情时代规划思考

2020年伊始,新冠疫情爆发对我国 的公共卫生安全系统提出了巨大的挑战。武 汉,作为这次疫情的中心,一个千万人口级别 的大都市,如何提升城市面对突发公共卫生 事件的空间韧性值得我们反思。本文识别了 武汉就业空间格局及就业中心的空间特征, 初步揭示了武汉都市区就业中心分布和新冠 疫情爆发危险区的空间关联性。就城市就 业空间格局而言,后疫情时代为减少城市内 部疫情的跨区传播,需要形成合理的防疫分 区;为了构建更具韧性的空间结构,武汉需 要优化就业中心职能类型、分层级优化就业 中心规模并且巩固多中心的就业中心格局。 本研究利用第三次经济普查数据和最新的 企业数据,对武汉3 261 km 2 的主要城镇化地 区进行研究,展示了武汉都市区就业人口的 空间分布情况,为后疫情时代的大都市就业 空间模式优化了提供数据分析基础。     

Epidemic机制下基于优先级的机会网络路由算法

在机会网络某些应用场景中,部分节点有优先使用网络资源的需求。提出并在ONE仿真平台上实现了Epidemic机制下基于优先级策略的路由算法。该算法为网络中节点分配了不同的优先级,并通过一定的策略抑制低优先级节点使用网络资源,以此来保证高优先级节点优先使用网络资源。仿真结果表明,当选择恰当的时间因子时,该算法可有效地抑制Epidemic过度泛洪,在不影响网络总体性能的前提下大幅度提高优先级节点的性能。     

防疫免检的一例包装设计

阐述对外贸易商品在进关时需要进行商验和防疫检验,为适应这一应急要求,创意设计了一种通关速度快、检验费用低、防疫项目可免检的钢质电机包装箱。     

疫情信息展示及预测可视化

利用大数据技术,传染病SIR模型与机器学习预测疫情的拐点,对疫情的数据进行可视化展示.疫情期间,方便个人查询地点的疫情信息,充分发挥人民群众的力量,缩短寻找密接人员、高风险人员的时间,推测出拐点出现日期,对全球防疫起一定作用.     

基于传染病模型的LPA特征阀值社团划分方法

社团结构划分对于分析复杂网络的统计特性非常重要.在非均匀社交网络的信息传播中,社团结构划分更是一个广泛关注的研究热点,相关研究往往侧重于研究紧密连接的社团结构对于信息传播所产生的关键影响.传统社团划分方法大多基于点和边的相关特性进行构建,如标签传播算法LPA（Label Propagation Algorithm）通过半监督机器学习方法,基于网络节点标签的智能交换和社团融合过程进行社团划分,但运行效率较低.为提高LPA类算法的运行速度,使其快速收敛,并提高社团划分精度,特别是重叠社团划分精度,针对LPA算法划分中的低运行效率和低融合收敛速度,本文从标签传播的网络连接矩阵本质出发,将该矩阵的最大非零特征值与网络标签信息传播的阀值相结合,提出了新的基于传染病传播模型的社团划分方法（简称ESLPA算法,Epidemic Spreading LPA）.通过经典LFR Benchmark模拟测试网络、随机网络以及真实社交网络数据上的算法验证,结果表明该算法时间复杂度大幅优于经典LPA算法,在重叠社团划分上精确度优于基于LPA模型的经典COPRA算法,特别是在重叠社团较明显时,划分精度接近精度较高GA、N-cut和A-cut算法,明显优于GN、FastGN和CPM等经典算法.     

直流式双风机隔离小室运行效果模拟分析

直流式双风机隔离小室是一种为常态化防疫设计的封闭小室,在医院疫情防控期间可将病患与正常人分隔开来,能根据污染源的不同位置,通过调节风机转速使小室维持正压或负压状态以达到隔离或防护的作用.为了确定设计参数是否满足室内空气安全性和人体热舒适性的要求,采用计算流体力学CFD方法对小室内空气的温度场、速度场以及负压条件下病原体...     

一种基于车载机会网络的自适应数据分发算法

车载网络通过移动车辆的无线通信装置实现数据共享,是未来智能交通系统中的重要技术。传统的车载网络数据分发大多基于泛洪的传染扩散方法,其虽能适应网络的拓扑动态性,却无法达到高效和实用的目的。提出了一种适用于车载机会网络的自适应拷贝数据分发算法ACS(Adaptive Copy and Spreading),它通过车辆移动参数(如方向、速度)动态计算所需分发数据的拷贝数并确定消息删除策略。仿真结果表明,ACS算法相比随机选择分发算法和传染扩散算法降低了对网络资源的需求,适用于多种应用场景。