21、区块链技术在 COVID - 19 大流行数据处理中的应用

区块链技术在 COVID - 19 大流行数据处理中的应用

1. COVID - 19 数据的分析技术与模型

在 COVID - 19 患者的医疗护理中,相关技术可整合数据来估算时间比率、感染率和风险比率。此前讨论的模型已用于分析多个 COVID - 19 数据,以进行有针对性的干预,从而在全球范围内减缓疫情传播。以欧洲部分国家的实时 COVID - 19 数据为例,这些数据可用于做出与健康和 COVID - 19 安全相关的决策。

分析欧洲国家自 2020 年 3 月至 2021 年 7 月的 COVID - 19 病例数据时,绝对变化数据最为关键。它能指导特定时间的干预措施,同时需考虑病毒识别、康复人数和死亡数据等细节。SIR 模型可用于此类分析,具体步骤如下:
1. 人群分组 :专家将某地区的人群分为易感染人群、已感染人群和康复或死亡人群。
2. 数据收集与分析 :每月收集数据,并与上月数据进行对比分析,以确定哪些防控措施有效,哪些无效,以及需要解决哪些问题来遏制病毒传播。

由于这些数据的敏感性,可采用区块链技术来提取、存储、安全传输和访问数据。

以下是欧洲部分国家 2020 年 3 月至 2021 年 7 月的 COVID - 19 病例数据:
| 国家 | 2020 年 3 月 | 2021 年 7 月 | 绝对变化 | 相对变化(%) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 比利时 | 0.01 | 127.64 | 127.63 | 1063558 |
| 克罗地亚 |

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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