www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/176 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 引言 2020以来新冠疫情改变了全世界...，影响着大家的生活，本案例结合大数据分析技术，使用pyspark对2020年美国新冠肺炎疫情进行数据分析，并结合可视化方法进行结果呈现。...Linux： Ubuntu 16.04 （2）Hadoop3.1.3 （3）Python: 3.8 （4）Spark: 2.4.0 （5）Jupyter Notebook 2.数据集 1）数据集下载 本案例使用的数据集来自...Kaggle平台的美国新冠肺炎疫情数据集，数据名称us-counties.csv，为csv文件，它包含了美国发现首例新冠肺炎确诊病例至2020-05-19的相关数据。...本案例中使用的数据为结构化数据，因此可以使用spark读取源文件生成DataFrame以方便进行后续分析实现。
注：本文案例仅供技术学习，不代表研究性观点。...本文对应代码、数据及文献资料已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 对代码不感兴趣的朋友可以直接跳至2.2 探索新冠肺炎疫情数据查看疫情拐点分析结果...1 简介 拐点检测（Knee point detection），指的是在具有上升或下降趋势的曲线中，在某一点之后整体趋势明显发生变化，这样的点就称为拐点（如图1所示，在蓝色标记出的点之后曲线陡然上升）：...kneed检测拐点时，落在最左或最右的拐点是无效拐点： 图3 2.2 探索新冠肺炎疫情数据 接下来我们尝试将上文介绍的kneed应用到新冠肺炎数据上，来探究各个指标数学意义上的拐点是否已经出现。...更好的疗法加速了治愈率的上升： 图14 死亡率虽然最新一次的拐点代表着加速上升，但通过比较其与治愈率的变化幅度比较可以看出，死亡率的绝对增长量十分微弱： 图15 通过上面的分析，可以看出在这场针对新冠肺炎的特殊战役中
该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8：空间分析中，使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台，包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务 包含完整代码和实现的...作业内容： 新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。...作业要求以新冠疫情或其它重大公共卫生事件的相关时空数据为基础，利用数据清洗与管理、统计分析、数据挖掘、数据可视化等相关技术和方法，探索并发现疫情大数据背后隐藏的模式和规律。...nCoV_900k_train.unlabled.csv 数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集，抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据...nCoV_100k_train.labled.csv 同上，有标注 数据集太大了就先不上传了 nCov_10k_test.csv 同上 yqkx_data-5_21.csv 使用爬虫获取的人民网疫情快讯新闻
从数据量大小来看，最受关注的患者隐私数据并没有被大规模泄露，黑客获取的更多是新冠相关技术的产品源码和研究成果，比较大的可能是黑客非法进入了某研究人员的系统，并从中获取了研究数据。...使用CT影像确诊新冠目前在国际上是一种存在争议的确诊方式，美国疾病控制与预防中心和美国放射学院等多家医疗机构都曾对这种确诊方式表示过警告。...据英特尔称， 汇医慧影的新冠肺炎AI辅助筛查系统已在海内外十多个国家，三十多家医院部署。...汇医慧影合作者近期发表的在线研究表明：“我们的研究结果支持通过胸部CT对临床和流行病学特征与新冠肺炎感染相符的患者进行新冠肺炎筛查，尤其是在RT-PCR检测为阴性的情况下。”...因此通过胸部CT诊断可以更快更准确地筛选新冠肺炎，而通过AI处理CT图像无疑可以进一步加快这一步骤，这也是汇医慧影这项技术受到如此重视的原因。
Python 爬虫篇 - 爬取全国新冠肺炎疫情数据实例详解 效果图展示 第一章：疫情信息的下载与数据提取 ① 爬取页面数据到本地 ② json 字符串正则表达式分析 ③ 提取数据中的 json 字符串...第二章：疫情信息数据分析 ① 提取 json 字符串里的省份疫情数据并显示 ② 显示查询省份的城市疫情数据 [ 系列文章篇 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图...这是省份的： 这是城市的： 第一章：疫情信息的下载与数据提取 ① 爬取页面数据到本地 通过 BeautifulSoup 库解析代码，将疫情信息内容下载到本地 txt 文件用于数据分析使用...import re def get_json(): """ xiaolanzao, 2022.02.27 【作用】 读取本地文件，获取json信息 【参数】...+ json_end # 参数rs.S可以无视换行符，将所有文本视作一个整体进行匹配 re_content = re.search(regular_key, f_content, re.S
阿里达摩院从前线传来最新战报： 截止到2月23日，阿里达摩院医疗AI团队研发的新冠肺炎CT影像识别算法，已对3万多个临床疑似病例进行了诊断。...抗疫紧急，要有更高的效率 阿里达摩院医疗AI团队研发新冠肺炎CT影像识别算法，来自抗疫过程中日益关键的高效率需求。 新冠疫情早期，核酸检测是新冠肺炎诊断的主要参考标准。...2月5日，国家卫健委公布的诊疗方案第五版中，正式将CT 影像临床诊断结果作为新冠肺炎病例判断的标准之一。 虽然这直接加快了新冠肺炎疑似病例的确诊速度与准确度，但对于前线医生来说，却是不小的负担。...然后在钟南山等多个权威团队发表的关于新冠肺炎患者临床特征的论文、最新诊疗方案的指导下，以及新冠肺炎病例数据基础上进行快速迭代优化。 ?...除了新冠肺炎影像CT算法，达摩院医疗AI团队还和阿里云联合研发了新冠肺炎辅助诊断算法和病历质检算法，将AI从诊断应用到了治疗阶段。
随着中国的新冠肺炎疫情基本结束，在3月2号的第30版报告中，Michael教授使用了世卫组织过去41天的数据，确认了他在2月2日报告中所做的乐观预测，即中国疫情即将结束。...（6）某些个体会因为其自身的抗体库而天然对新冠肺炎病毒免疫吗？ （7）钻石公主号邮轮上发生的事会不会是一个很好的观察世界性大流行病的模型？...图4：sigmoid函数拟合 sigmoid函数拟合湖北地区新冠病毒肺炎的总确诊病例数和总死亡病例数。 ? 湖北省真实死亡病例数（黑点）的最佳拟合（黑线）。...图7：中国境外其他疫区数据 中国境外有关新冠肺炎的数据量比较小，数据噪音大，但对其做分析仍然非常重要。 ? 自新冠肺炎在海外被发现以来，海外地区的病例确诊数量和致死数量持续飙升。 ?...海外地区新冠肺炎每日新增病例数和死亡人数几乎以相同的速率在增长，且不见其滞后趋势。这表明了，在海外地区很多病例未被检测出来，以至于到病人症状非常严重时才发现其感染了新冠肺炎，最后在确诊的当天死亡。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 新冠轻症对大脑影响又+1。 刚刚，牛津大学在Nature上发表研究成果： 新冠肺炎会导致患者大脑嗅觉、记忆相关区域发生退行性变化。...在对785位英国老人大脑影像观测后，研究人员发现401位新冠肺炎患者的眶额皮层、海马旁回等区域发生了显著变化。 甚至大脑的整体容量也会进一步缩小。...这无疑为新冠肺炎常出现的精神性后遗症研究，提供了有力帮助。 那么，具体研究中讲了什么？ 我们一起来看。...从如下大脑影像（第一排）中可以更加直观地看到，新冠肺炎患者的双侧海马旁回、左侧眶额皮质等区域灰质厚度局部减少最明显。...更为明显的现象是，在感染新冠肺炎后老人们的认知能力显著下降。 在对老人们进行的两项线索任务测试中可以看到，新冠肺炎患者组需要更长的时间才能完成任务。
，这是第一次被写进方案用于预防新冠肺炎。...该论文指出，连花清瘟胶囊在有效治疗流感、新冠肺炎COVID-19的同时，兼具预防新冠肺炎的作用，为新冠疑似病例和密切接触者提供了新的治疗方案。...这项研究揭示了连花清瘟在新冠肺炎中确切疗效的药理学作用基础，证实了连花清瘟通过抑制病毒复制、抑制宿主细胞炎症因子表达，从而发挥抗新冠病毒活性的作用，为连花清瘟治疗新冠肺炎的应用提供了实验依据。...这表明连花清瘟胶囊用于新冠肺炎患者的治疗，可遏制新冠肺炎患者病情恶化，在减少转重型比例方面显示出良好趋势，不仅能改善临床症状，而且可以改善临床结局。...最近，连花清瘟被列为《香港中医药远程诊疗处方》唯一中成药，在香港被大规模使用，很多香港市民在网上分享了服用连花清瘟核酸转阴、战胜新冠肺炎的案例，为香港疫情防控作出了重要贡献。
72314例新冠肺炎病例的流行病学特征进行了描述和分析。...虽然男性从整体上来说相对易感，但差异远小于当时七三开的结论。 从职业来看，截至2月11日的新冠肺炎确诊病例中，农民/工人和退休人员的占比分别达到22%和20.6%。...不过，我们也从这次全量数据分析结果中真正确认，截至目前，新冠肺炎的严重性并没有那么高： 首先，新冠肺炎患者中，轻/中症患者占比超过八成。...由于有了数目更加庞大的样本，我们可以给新冠肺炎下这么一个定义：新冠肺炎是一种多发于中年/中老年人，以轻中症为主，粗病死率在2.3%左右的急性呼吸道传染病。...这一天，广东省确认了首例输入性新冠肺炎确诊病例，成为我国内地首个在湖北以外出现新冠肺炎确诊病例的省份。短短3天后的1月22日，全国就已经有23个省份出现了确诊病例。
从事疫苗和血液制品研究生产的超级大厂——中国生物宣布，新冠肺炎康复者血浆中已检出高效价病毒中和抗体，灭活处理后，制备出的新冠病毒特免血浆制品，已经拯救了11名危重病人。 ?...因此，中国生物和武汉血液中心已发出倡议，希望新冠肺炎康复者能捐献血浆，拯救其他处在危难之中的患者。...在特效药尚未通过临床验证时，康复者的血浆就是最宝贵的医疗资源，可用于抢救危重的新冠肺炎患者。 SARS爆发期间，就有将SARS患者康复后的血浆输注给重症SARS病人实现治愈的案例。...中国生物也联合武汉发布中心发布倡议书，恳请新冠肺炎康复者捐献血浆，帮助危重患者。 ? 倡议书全文如下： 尊敬的新冠肺炎康复者朋友： 祝贺您战胜病魔，康复出院！...近日，本次新冠肺炎康复者血浆中已检测出高效价病毒中和抗体，实验证明，能够有效杀死新冠病毒，我们用康复者特异血浆临床治疗11例危重病人，治疗效果显著。 亲爱的新冠肺炎康复者朋友们，人人为我，我为人人！
导读：本文将根据论文《新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析》给出的数据，对新冠肺炎做一个目前为止最全面的介绍。...虽然男性从整体上来说相对易感，但差异远小于当时七三开的结论。 从职业来看，截至2月11日的新冠肺炎确诊病例中，农民/工人和退休人员的占比分别达到22%和20.6%。...不过，我们也从这次全量数据分析结果中真正确认，截至目前，新冠肺炎的严重性并没有那么高： 首先，新冠肺炎患者中，轻/中症患者占比超过八成。...由于有了数目更加庞大的样本，我们可以给新冠肺炎下这么一个定义：新冠肺炎是一种多发于中年/中老年人，以轻中症为主，粗病死率在2.3%左右的急性呼吸道传染病。...这一天，广东省确认了首例输入性新冠肺炎确诊病例，成为我国内地首个在湖北以外出现新冠肺炎确诊病例的省份。短短3天后的1月22日，全国就已经有23个省份出现了确诊病例。
1月28日，依图医疗的第一版新冠肺炎产品在上海公卫上线，2月5日在武汉的协和医院、中南医院、武汉大学人民医院以及荆州市第一人民医院完成部署。 1月31日，推想科技宣布推出针对新冠肺炎筛查产品。...2月15日，阿里巴巴宣布：达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术，AI可以在20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96%。 .... ......吴恩达教授也在2017年发表相关研究，其使用CheXNet算法训练的模型可以诊断14种病症，尤其在肺炎诊断方面，比放射科专家单独诊断的准确率更高。...而要想要鉴别新冠肺炎影像与普通病毒性肺炎影像也并不容易，临床上影像科的医生有自己的判别标准，拥有这个标准的开发人员会尝试不同的方法提升自己的模型，但是一些算法的训练研究员并不具有放射科的背景，另外这个标准也并不是容易量化...再有，如果疾病发生新的变异或变化，那么原来的算法模型还能使用么？ 考虑到实际情况，各地的CT设备并不是非常统一，也就是说对原算法模型的验证效果很难都达标，甚至可能非常低。
“该项目案例由中诚信征信提交申报，参与数据猿推出的《寻找新冠战“疫”，中国数据智能产业先锋力量》的公益主题策划活动。...大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 新年伊始，一场突如其来的新冠病毒肺炎“抗疫战”拉开了序幕。万众一心，众志成城，如何打赢这场没有硝烟的阻击战，成为举国上下最刻不容缓的事。...应用场景 新冠肺炎全国疫情场所实时查询平台（NCPS），由中诚信征信智能风控部独立研发，利用“大数据+AI”技术手段，收集汇总来源于全国各地卫健委发布的新冠肺炎确诊患者的行动轨迹、旅居史等，最终形成“列表...数据加载：从数据存储容器获取已处理好的数据，通过数据加载处理器存储到核心数据库中，已提供给ncps应用服务使用。...应用效果 中诚信征信结合各地卫生健康委员会、疾控机构以及权威媒体的公开信息，独立研发上线“新冠肺炎全国疫情场所实时查询平台”，覆盖34省，263市，疫情感染场所9808多家。
PC端访问主页进行报名： https://withzz.com/project/detail/83 （或点击文章末“阅读原文”手机端预报名) — AI医疗系列课程预告 — 主题一：医疗AI在抗击新冠肺炎中的应用...分享嘉宾：郑冶枫 内容概要：疫情期间，腾讯致力于为政府抗疫决策提供技术支持，帮助一线影像科医生快速准确地诊断新冠肺炎，同时通过微信腾讯健康小程序触达数亿民众，普及疫情知识，引导高危人群及时就医。...第二部分结合团队在新冠肺炎期间做的一些工作，探讨如何解决医疗AI落地过程中遇到实际问题，比如缺乏训练样本和跨中心鲁棒性差等。具体案例包括新冠CT辅助诊断、肺炎疫情趋势预测等。...更多问题互动，可以在“回看”或者学习现场中获取。 Q：对于刚入学不久的研究生们，应该重点储备哪些AI能力？ Q：对于数据专业的学生，是尽早进入企业积累实战经验还是继续考学进行学术研究？...Q：如何在游戏中正确使用AI来保证用户体验？ — 犀牛鸟研学营日程 — 戳“阅读原文”，入营犀牛鸟研学营
点击上方[我分享我快乐]→[...]右上角→[设为星标⭐]即可第一时间获取最新设计资源 撰文 | 王立铭 新冠病毒肺炎的毒力目前有一些粗糙的估计。...关于新型冠状病毒肺炎，聊几个你也许很关心的科学问题： 这场疾病到底从何而来，源头是什么？ 现在能够确认的是，这次新冠病毒肺炎的幕后真凶就是一种刚刚发现的新型冠状病毒（2019-nCoV）。...那么在新冠病毒的案例里，谁是可能的中间宿主呢？这个问题的回答对于我们日后防范新冠病毒卷土重来是至关重要的。 但是很遗憾的是，目前我们没有很好的猜测方向。...但是无论如何，说在防疫急如星火的时间窗口里，想要完成这些药物和疫苗的研发、人体临床验证、大规模生产、配送和使用，真的不现实。 但我这么说，当然不是说我们面对新冠肺炎就只好束手无策了。...我们甚至可以假设一个非常极端的情形：如果从今天开始全国人民都闭门自我隔离两周时间（考虑到新冠病毒肺炎的最长潜伏期就在两周左右），如果期间出现新冠病毒肺炎症状则迅速转移至专门的医疗机构隔离和治疗，那么我们可以在两周时间内彻底清除这种病毒的威胁
本篇案例的主要内容是新冠肺炎疫情数据的探索性分析，包括中国各省和世界各国的实时数据，及中国和世界各国的历史数据。...2.2 全国各省实时数据探索性分析 下面让我们一起来分析国内的新冠肺炎疫情情况。...随着疫情防控深入，临床数据的不断累积，有个新情况逐渐凸显出来——由于核酸检测的时间较慢，一些患者无法确诊收治，但是病症的临床表现又高度疑似新冠肺炎。...同时我们还想了解随着时间的变化，每天有多少国家出现新冠肺炎疫情，value_counts()函数可帮助我们查看每一天记录了多少数据。...总结 本案例使用基于网易实时疫情播报平台爬取的数据，进行新冠肺炎疫情数据的探索性分析。其中数据预处理主要包括特征列重命名、缺失值处理、查看重复值、数据类型转换等操作。
值得一提的是，联影智能的新冠肺炎辅助分析产品也已经在火神山医院和联影设备搭配使用，并且，还通过联影医疗影像云，部署到了武汉多家医院。...张树说到，深睿在1月31号推出第一版新冠肺炎产品之后，就对武汉的医院捐助了本地版，目前产品已经在全国10多家医院使用，而云端产品也已在多家医院完成部署。...武江芬还表示：“目前，推想新冠肺炎AI系统正在不同省份做项目申请，最近也刚刚中标新冠肺炎相关课题，中华放射学杂志的首篇人工智能新冠肺炎相关文章，就使用了我们的这套系统。”...最后，应用过程中有多中心问题；例如，训练的新冠肺炎模型是薄层数据，而有的医院临床诊断是使用厚层数据，如何快速把薄层模型训练成厚层模型就非常重要。...首先，现在许多数据没法很好使用。例如，核酸阴性的患者在CT上可能有新冠肺炎征象，核酸阳性的患者在CT上又不一定是这样的征象。这种情况下数据的金标准就很难得到。
热点资讯 钟南山：新冠肺炎国外病例估计还要增加 商务部：疫情期间人工智能、远程办公等逆势发展 中国香港恒生指数跌幅扩大至4%，阿里巴巴现跌4.8% 海底捞、西贝等商家联合支付宝启动“城市生活周 “微信入选...消息称紫光集团旗下子公司紫光存储即将解散 马斯克发特斯拉内部信：无人新冠检测呈阳性，我会坚持上班 IT头条 微信入选《财富》杂志“现代最伟大的设计”top100 日前，美国《财富》杂志公布了100个“...转转白皮书：2019公司全年整体收入增长超过100% 《2019年度转转二手交易服务白皮书》显示，公司2019年收入增长超过100%。...3月17日，格力电器董事长董明珠在“走进格力·对话董明珠”的直播中表示，格力鉴于人们交流中会有各种病毒传播，之前开发出一款抗病毒净化器，但并不针对新冠肺炎。...在疫情爆发后，在此技术上，春节期间工厂加班加点研究，用了差不多两个月的时间，创造一个新的技术，专门针对新冠肺炎病毒的净化器，效果非常好。
点击行业经济数据 >> 医药生物 >> 2019新冠肺炎： ? ▼ ? ▼ ? 导入WindPy库，并将代码复制至notebook单元格中后，点击运行，即可输出疫情数据： ?...04 插入案例模板 同时， ? 还为大家精心提供了多种疫情数据处理、可视化模板，自定义获取疫情数据的函数 , 方便重复调用，轻松数据可视化！...2、然后会出现如下页面，选择你需要的案例，点击插入即可： ? ▍疫情数据获取模板 ? ▍静态疫情图模板 ? ? ▍动态疫情图模板 ? ? ? ?...指标列表详见万矿《帮助》>> 新冠肺炎数据Web API使用说明。...看了这么多介绍，快来万矿使用最全最快的疫情大数据吧！
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