新冠疫情期间,如何使用表单收集信息?

新冠疫情期间，使用表单收集信息可借助WPS表单工具，通过以下步骤实现高效、安全的信息收集：创建表单新建空白表单：打开WPS表单，点击【新建空白表单】直接创建；或选择【立即使用】模板表单快速生成。

填写单与平台链接紧急医疗救助填写单（所有人可填写 0.6版，演示用）：链接紧急医疗救助平台（0.6版，演示用）：链接搭建板块及作用 求助信息总表内容：求救人员信息（姓名、联系方式、地址、病情）、120调度平台状态、公安平台响应情况、监测人员协调记录、社区支援情况、转运状态。

进入群聊：打开钉钉应用，进入需要收集信息的班级群或学生群。打开群快捷栏：在群聊界面右下角选择“更多”，打开群快捷操作栏。选择智能填表功能：在群快捷栏页面中，找到并点击“智能填表”选项。创建健康上报模板：在智能填表界面中选择“健康情况上报”模板。

数据准备：从官方通告wsjkw.gxzf.gov.cn/ztbd_...获取截至2月9日的累计病例数，如德保县162例等。 完善数据：在EXCEL中整理数据，包括行政区名和病例数，使用小O地图的功能补充所需列。

抗击疫情时间轴怎么画

〖A〗、绘制时间轴：用直尺和铅笔在纸上画一条水平直线代表时间流逝，在直线一端写上起始时间，另一端写结束时间。根据疫情时间跨度，以天、周或月为单位标记时间轴。标记数据点：依据疫情发展情况，在时间轴上标记各类数据点，如确诊人数、地理分布、防控措施等。用不同颜色标记不同数据，如红色表示确诊人数增加，绿色表示治愈人数增加。

〖B〗、年至2050年中国历史时间轴（1949-2006年已知，后续为概括性描述）：1949年：中国人民站起来了，中华人民共和国成立。1950年至2006年：（具体事件已参考给定信息列出，此处不再赘述）2007年：经济持续增长：中国经济继续保持高速增长，成为全球第二大经济体。

〖C〗、时间序列预测：利用第一问中收集到的数据，可以使用灰色预测模型（如GM（1，1）模型）进行时间序列预测。神经网络预测：利用第二问中收集到的多维数据，可以建立神经网络模型（如BP神经网络、LSTM神经网络等）进行预测。模型检验：SIRS模型：建立SIRS模型（考虑康复后可能再次感染的情况），解出数值解。

〖D〗、首先我需要说的一个点是——我们看到的坏消息并非真相的全部。我们需要明确一个基础的逻辑——对于传播而言，坏消息传播速度永远比好消息快且广泛。举个例子，在韩国、日本疫情爆发的时候，我们的公众号文章都是极力渲染他们的愚蠢的应对策略、慌乱的民众以及混乱的秩序。

〖E〗、《穿过寒冬拥抱你》围绕武汉封城到解封的时间轴，以多线平行叙事艺术手法，讲述了几对平凡武汉市民在疫情突袭下，彼此守望相助、抗击疫情的故事。

基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)

实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。

本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。

支持Grid、Overlap、Page和Timeline四种组合方式，可将多个图表集成于同一界面。 应用总结 Pyecharts适用于动态交互式图表制作，适用于疫情分析、股票行情显示、热评影评可视化等场景。通过清华大学新冠疫情可视化项目的案例，演示了Pyecharts在实际应用中的强大功能。

全球疫情发展报告之第210日:全球病例2222万

〖A〗、确诊病例：全球累计确诊3344万例，单日新增23万例（近15日最少）。洲际新增：亚洲连续41日新增最多（+0万），欧洲增幅第一（+1%）。国家排名：印度单日新增0万例，连续52日居全球首位；美国（4万）、巴西（6万）分列二三位。病亡率：也门病亡率最高，连续14日维持29%。

〖B〗、全球总确诊病例数增至8281万例，单日新增确诊病例76万例，为最近两周内最多的一日。洲际单日新增病例分布：欧洲新增20万例，连续第38日为全球累计确诊第一洲，连续第3日为全球新增第一洲，且为全球第一增幅洲。北美洲新增20万例，连续第36日为全球最高确诊率洲。

〖C〗、中国疫情情况广东本地病例：出现1例本地病例，涉及深圳、汕尾两市。北京复阳病例：新发地一治愈出院病例28天后复阳，为近期第3例公开报道的复阳病例。新疆疫情：单日新增病例数连续4日降至个位数（8月15日新增8例、7例）。