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| 1 | 疫情背景下微积分“课程思政”的教学探索与实践显示文摘结合当前的疫情,采用画龙点睛式、隐性渗透式等教学方式,多角度、全方位把“思政”元素融入到微积分教学之中,通过调查问卷评估了课程思政教学效果,为高校微积分课程的“课程思政”改革提供一种思路. | 朱婧 陈学慧 司新辉 | 2021 | 大学数学2021，37，1： | 30 |
| 2 | 基于人口流动的广东省COVID-19疫情风险时空分析显示文摘人口流动,特别是来自疫源区的人口输入,COVID-19疫情传播的关键风险来源。本文以广东省为例,利用人口迁移大数据与地理空间分析技术,综合考虑人口来源地风险差异与流入地社会经济属性差异,并依据输入性病例发病的间隔时间分布引入时滞过程,构建了包含时滞效应的疫情风险时空分析模型,理论上可以根据现状人口流动研判未来一定时期的疫情风险的变化趋势及空间格局,为提前谋划和精准防控提供决策参考。分析结果表明:①广东省新型冠状病毒肺炎疫情在2020年1月29日拐点初现,随后呈现逐步下降的趋势。②基于输入性病例发病的时滞过程分析,输入性病例从输入到发病普遍存在间隔时间,且间隔时间为1~14 d的病例比重较高。③疫情风险存在明显的空间差异,各地疫情风险依据输入风险、易感风险以及抵御风险能力的不同而存在较大的差异。④广东省各地市与疫源区城市之间的联系程度、人口流动规模及其交通区位因素,显著影响省内疫情风险的分级。深圳、广州等一线城市是高风险区,东莞、佛山、惠州、珠海、中山等邻近深圳和广州的珠三角城市是中风险区,珠三角城市群外围的粤东西北地区是低风险区。应根据疫情潜在风险,制定基于分区分级的防控措施,促进局地精准防控与社会整体良性运转。 | 叶玉瑶 王长建 张虹鸥 杨骥 刘郑倩 吴康敏 邓应彬 | 2020 | 地理学报2020，75，11： | 25 |
| 3 | 疫情影响下全球邮轮网络格局与重构显示文摘新冠疫情对全球邮轮旅游业产生了严重的影响,改变了邮轮网络的地理空间格局。本文主要分析了疫情前期、疫情初期和疫情后期3个阶段的邮轮网络格局和空间特征,研究发现:(1)疫情前期,邮轮网络呈现出全球性的线状分布格局;(2)疫情初期,邮轮网络呈点状分布,在区域层面、国家层面和港口层面具有显著的集聚性特征;在企业层面,因企业船队规模的大小差异,邮轮网络分别呈点状散布和集聚分布;中国-东亚区域邮轮网络呈现出空白化特征,主要源于出入境管理和港口布局的差异。(3)疫情后期,全球邮轮经历了尝试性复航到部分复航,邮轮网络由单一区域到多区域的渐进变化。最后,基于疫情发展和邮轮网络演进特征,从未复航区域和已复航区域两个方面,重点讨论了东亚、澳新等区域邮轮网络可能的重构格局和已复航区域邮轮网络未来的扩展变化,以期为后疫情时代邮轮运营商的网络组织、全球邮轮网络的演进提供参考和借鉴。 | 李绪茂 王成金 李弢 张毓琬 | 2022 | 中国生态旅游2022，12，1： | 4 |
| 4 | Multi-chain Fudan-CCDC model for COVID-19—a revisit to Singapore's case显示文摘Background:COVID-19 has been impacting on the whole world critically and constantly since late December 2019.Rapidly increasing infections has raised intense worldwide attention.How to model the evolution of COVID-19 effectively and efficiently is of great significance for prevention and control.Methods:We propose the multi-chain Fudan-CCDC model based on the original single-chain model in[Shao et al.2020]to describe the evolution of COVID-19 in Singapore.Multi-chains can be considered as the superposition of several single chains with different characteristics.We identify the parameters of models by minimizing the penalty function.Results:The numerical simulation results exhibit the multi-chain model performs well on data fitting.Though unsteady the increments are,they could still fall within the range of±30%fluctuation from simulation results.Conclusion:The multi-chain Fudan-CCDC model provides an effective way to early detect the appearance of imported infectors and super spreaders and forecast a second outbreak.It can also explain the data from those countries where the single-chain model shows deviation from the data. | Hanshuang Pan Nian Shao Yue Yan Xinyue Luo Shufen Wang Ling Ye Jin Cheng Wenbin Chen | 2020 | Quantitative Biology2020，8，4： | 1 |
| 5 | 基于新增确诊数据和光滑算子对FUDAN-CCDC模型反演算法的改进显示文摘2019年12月,新型冠状病毒肺炎(Corona-Virus-Disease,COVID-19)的疫情被人们识别认知,全世界都开始重视这个疫情.截至2020年4月21日24时,全球已累计确诊2568603例.科学地预测疫情发展趋势对疫情防控至关重要.FUDAN-CCDC模型用于国内疫情的预测产生了很好的效果,但是在用于欧美国家的疫情分析预测时效果不是很理想.本文对FUDAN-CCDC模型的优化目标进行了改进,考虑了新增数据的拟合,并考虑了欧美疫情数据的周末现象,提出对数据进行光滑预处理.新加入的两种可能的反演优化目标的改变,会对零增时间有较大的影响.在此基础上进一步发展的算法,可以得到更好的拟合和预测效果. | 邵年 严阅 罗心悦 薛弋韬 程晋 陈文斌 | 2020 | 数学建模及其应用2020，9，2： | 0 |
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