阳了怎么办?

本文介绍了新冠病毒解封后的应对措施,包括如何面对感染、合理的备药建议及避免再次封控的可能性。作者分享了个人经历,并提供了实用建议。

大家好,我是小弗。现在出入小区和公司,都不看健康码,外卖又能送到家门口了。行程码也要下线了,跨省出行也恢复正常,这是完全解封的步伐,而且是不可逆的。接下来,我们该如何和病毒共存呢?

1、阳了怎么办?

根据之前大量的病例,得出的结论是:重症率比流感低。新冠每次变异,传播能力更强,但是毒性更弱。阳了后,通常七天就能自愈。这病全靠自身免疫力,跟感冒类似,发烧就吃退烧药,喉咙痛就吃润喉片,药物只能减轻病痛,自己好受一点。至于那些防疫药品,大可不必买和吃,纯粹是智商税。

结论:阳了,无任何身体不适,只要做好自己的防护,也就是戴口罩,保护好身边人即可。阳了而且发烧,那就吃退烧药,通常两三天后就会症状减轻,根据症状,吃对应的药就行。阳了,吃药症状也不见好转,就直接去医院,因为还是有小概率的重症。

2、如何备药?

深圳之前的疫情防控做的好,天天核酸,去哪都要扫码。现在不用做核酸,也不查健康码,但是还有带口罩的惯性。可公司还是陆陆续续的报阳性病例,传染性确实高。昨晚特意去药店,想备点药,做下安全防护。去了四家药店,结果N95口罩和布洛芬统统卖光了,有个店员推荐了另外一款退烧药,说是人民日报推荐的。在公众号里一查,发现是真的,人民日报推荐了一批药品。下面发给大家看看。
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3、是否会恢复封控?

解封是大势所趋,封控到今年11月份,已经是极限了。首先,封控是需要成本的,深圳最近一年都是每天全员免费核酸,财政不堪重负。其次,因为封控,多少公司破产,多少人失业,没钱吃饭,容易引发社会矛盾,发生悲剧。解封了,就不会再封控了。

恐惧来源于未知,其实世界上有很多国家,早就解封了。特别是最近的世界杯,几万人的体育馆,几乎没人带口罩。我们可以从其他国家吸取成功经验,了解疫情进展,做到心中有数,尽快恢复正常生活。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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