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2002年底至2003上半年爆发的非典疫情对我国社会造成了十分严重的危害。在严峻的形势下,我国政府充分发挥社会管理与公共服务职能,在短时间内集中大批的人力、物力,带领全国人民团结一心,众志成城,最终赢得了抗击非典的重大胜利。但是,面对成绩党和国家的领导人依然保持了清醒的头脑,敏锐地认识到我国在应对突发公共事件方面存在的各种问题和种种不足。非典过后,党中央、国务院一方面迅速进行社会秩序的恢复工作,另一方立即组织有关部门认真总结经验教训,并将提高全社会应对突发公共事件能力安排到了工作日程之中,明确提出了“要建立健全社会预警体系,提高政府应对突发事件和风险的能力,形成统一指挥、功能齐全、反应灵敏、运转高效的应急机制,提高保障公共安全和处置突发公共事件能力”的工作目标。 相似文献
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新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明:所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了... 相似文献
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"未来全球疫情的控制情况和整个世界经济的长期走势,是对公务航空市场发展的双重影响因素。经此一役,在持续的低迷期里能否保存实力、修炼内功,实现抓住机遇、逆势上扬,是公务航空企业必须面对的挑战。"由于新冠疫情的爆发,从2020年1月至3月,大量国内外航空公司停飞国际航线,在这样的背景下,更灵活、私密和安全的公务机出行成为了很多人的第一,甚至唯一选择,客观上造就了中国公务航空历史上最繁忙的一个季度。 相似文献
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