超级市场中基于代理的COVID-19传输模型。 该代码与。 安装 我们的软件包主要依赖 ，它需要Python> = 3.6。 > pip install covid19-supermarket-abm 例子 在下面的示例中，我们使用包中包含的示例数据，在给定以下参数的情况下，模拟了虚拟商店中的一天。 from covid19_supermarket_abm . utils . load_example_data import load_example_store_graph , load_example_paths from covid19_supermarket_abm . path_generators import get_path_generator from covid19_supermarket_abm . simulator import simulate_one_day

COVID-19衍生的资料集（JHU，NY Times，ECDC） 目录： ， 数据集： ， ， ， ， 关于 该存储库包含与COVID-19相关的各种数据集（JHU CSSE，NY Times，ECDC）： 数据文件位于文件夹中； 原始数据和中间数据文件可在文件夹中找到； 此外，还可以在以下位置获得一些基于派生数据集的可视化效果： 或在此存储库的文件夹内； 这些数据集都不是我收集的，但是我已经对其进行了重新处理，重新格式化和扩充，以便于操作。 使用者 （论文） ； （网站） ； （网站） ; （代码） ; （代码） ; （代码） ; （代码） ; 免责声明 就像现在互联网上的任何东西一样，我对任何事情都不承担任何责任。 :) 可视化 我已根据JHU CSSE数据集创建了6个国家/地区组，并为每个组绘制了所有可用指标： global 或确认病例超过5万的全球国家； global-major - 或 -世界各地的国家拥有超过40万确诊病例; global-medium 或确诊病例超过10万但少于40万的全球国家/地区； global-m

#资源达人分享计划#

Code-For-COVID-19-Data 获取新型冠状病毒疫情历史数据代码(包含中国及全球214个国家地区)|Code for COVID-19 Data acquisition 说明 之前开源了新型冠状病毒疫情历史数据代码，链接见 有很多人问我如何获取的，现把爬虫代码开源，具体编写流程可参见博客 执行 代码在py-data文件夹下，执行顺序为： get-data-list.py——>deal-data-list.py——>deal-data.py 另外需要建立一些文件夹并配置数据库，这里可参考博客，也可阅读代码后自行更改。 最后，致敬所有抗疫英雄！

CML-COVID：具有潜在主题、情绪和位置信息的大规模COVID-19 TWITTER数据集 CML-COVID: A LARGE-SCALE COVID-19 TWITTER DATASET WITH LATENT TOPICS, SENTIMENT AND LOCATION INFORMATION

indiaMap_covid_flask 印度地图显示了按州划分的COVID数据。

全球每年生产和交付超过 30 亿份机上餐食。机上餐饮是航空运输价值链的绝对关键要素，为了以安全有效的方式满足需求，该行业在现有的综合规则基础上制定了许多广泛认可的措施和指南和指令。 面对一个世纪左右最严重的流行病，航空公司餐饮协会 (ACA) 和国际机上服务协会 (IFSA) 感到有必要在整个 COVID 期间提供有关安全业务运营（部分或全部）的额外指导-19 危机。除了本指南之外，航空公司餐饮组织对与 COVID-19 相关的适用政府指南和要求保持全面评估和更新，这绝对是关键。他们必须记住，情况经常变化，并且指令可能会根据每个国家爆发的流行程度而有所不同。

目的：对COVID-19流行的预测不仅代表着公共卫生或医学问题，而且也代表着地球普通民众的关注问题。 这项研究预测到2020年2月11日武汉和日本将爆发禽流感。方法：我们对湖北省公共卫生部门发布的数据应用了简单的SIR模型。 此外，在模型中，我们纳入了从武汉的日本居民到爆发的经验中的轻度和无症状病例。 最后，我们根据自初次病例发生之日至出行日期之间武汉市估计的患者分布情况，在假设感染者包括来日本的轻度病例的假设下进行的10,000次模拟迭代，预测了日本的暴发。从武汉到日本暂停了。 结果：结果表明基本繁殖数R0为2.84； 其95％置信区间（CI）为[2.35，3.33]。 估计高峰将在3月11日到达。其95％CI的高峰日期是2月29日至3月27日。 在日本，CI达到95％的高峰日期是4月26日至5月2日。 高峰期出现严重症状的患者最多，估计为85.83万。 讨论与结论：我们获得的R0为2.84，近似于先前的估计。 我们预测日本出现严重症状的高峰期患者人数最多，为85.83万人。 这个数字比每日最高流感高峰高63％。

yolov5_FaceMask：检测带有或不带有口罩的人。 使用YOLOv5训练

Tracking and Analyzing the Short-Run Impact of COVID-19 on the U.S. Electricity Sector代码源码