从名称的变化看新冠疫情的发展.回溯任何一个历史大事件，都可以有很多角度。.选择不同的角度，就能看到同一事件的不同剪影。.这是历史的魅力，也是历史研究的功底。.对于形势逐渐缓和的新冠疫情，我们编辑挑选了一个非常有趣的角度——官宣名称的...
不过，需要指出的是，命名直接影响全球公众对疫情的认知，以及防疫措施和社会政策。根据世界卫生组织2015年发布的病毒命名指南，新型疾病的名称不应包含地理位置信息、人名、动物或食物的名字，同时不应提及某种文化或某一行业。
但从疫情发生至今，对于这一新病毒的全球讨论，远远不仅限于它的名字而已。一度沸沸扬扬的阴谋论此前，印度理工学院德里分校的研究人员在论文预印本平台bioRxiv发表题为Uncannysimilarityofuniqueinsertsinthe2019-nCoVspikeproteintoHIV-1gp120andGag的文章。
抗击疫情论文3000字【文学论文】.在这场疫情中，没人能够独善其身，正如“倾巢之下，焉有完卵”。.所以我们在这场战“疫”下应该听从钟南山爷爷的建议，不给国家添乱，保护好自己，也就是保护好别人。.以下是若吧网分享的，希望能帮助到大家!
至此，在中国引发大规模肺炎疫情的2019新型冠状病毒有了正式名字。2019年12月，“不明原因肺炎”在中国武汉出现，2020年1月7日，经全基因组定序确认为“新型冠状病毒”，1月12日，世界卫生组织将其暂时命名为“2019-nCoV”（2019新型冠状病毒）。
这个疫情地图是在pyecharts1.7版本下制作的。(2)pyecharts1.v版本以下制作疫情地图的请看我博客其他指定制作地图的内容。背景流程：1、通过python爬虫获取疫情信息数据；2、python对疫情数据做处理；3、绘制疫情地图。
Tableau为数据可视化软件，在图表可视化展示方面相对我们最常用的excel更加丰富，交互性更强。此篇文章针对时下热点新冠肺炎疫情，截止到3月22日的公开数据，利用Tableau做简单的分析。数据集分为两部分，一个是3…
疫情期间各类媒体及社交网站，均发布了相关疫情每日统计数据，下面基于数据仓库工具Hive请你统计分析相关疫情数据。数据字段为：日期、省份、城市、新增确诊、新增出院、新增死亡、消息来源、来源1，来源2，来源3首先启动hdfshadoophive请在hdfs根目录下中创建一个目录，以小组名称…
从疫情爆发之初到现在，至少有七八个名字被用在各种场合，“不明原因的病毒性肺炎”（武汉市卫健委）、“武汉肺炎”（长江日报）、“新的冠状病毒肺炎”（中国CDC）、“2019-nCovacuterespiratorydisease”（WHO）、“新冠肺炎”（国家卫健委）、“SARI
再次就此前的不严谨向读者们致歉。.在新型冠状病毒肺炎已经扩散至25个国家，确诊4万多人后，它终于有了一个正式的官方名字——COVID-19。.2月...