〖壹〗、随着国内疫情逐渐向好 ，有分析人士指出 ，新冠或将旧有游戏规则撕开一角，为中国企业走向全球打下了一根楔子，中国汽车行业或许在2020年迎来出海的黄金时刻 。 0 病毒面前 ，生命平等 。 国内代价巨大却捷报频传 ，海外形势逐渐吃紧。世卫组织表示，武汉封城为中国战疫赢得2-3天宝贵时间 ，中国严防死守为世界赢得2-3周的宝贵时间。
〖贰〗 、MG名爵 ，一个从英国泊来的品牌，在中国扎根下来 ，以中国的方式重生与发展 ，而现在它又基于中国品牌的能力，再次成功出海 。 MG4 EV在2023年海外累计销量近13万辆 ，在欧洲 、澳大利亚、新西兰等国家和地区倍受欢迎 ，在中国品牌全面走出去的大背景下，MG是排头兵 。
〖叁〗、为了弄明白CT6在机械素质 ，尤其是科技 、数字化配置方面的实力 ，车东西在1月初对CT6的0T顶配车型（28T铂金版）进行了长达两周的测试，对其驾驶感受 、车联网系统使用的便利性，以及智能驾驶系统 ，都有了一个更加直观、全面的了解。
〖肆〗 、环环相扣的奥迪车标 ，一直是车辆豪华与安全的最佳标识 。做工细致的N95口罩，现在是保护所有人安全的必要配置 。普通时刻 ，它是行业豪华安全的典范；特殊时刻 ，它是生命安全必备的产品。这两个曾风马牛不相及的事物，也在2020年被一场疫情关联起来 ，N95口罩 ，与奥迪车，似乎成为防控疫情的比较高配置 。
〖伍〗 、未来的汽车是低碳的 。低碳环保的理念时刻在我们的心中 ，所以汽车也要节约能源。我设计的“未来汽车”是以太阳能为主要能源 ，在汽车顶部有六块太阳能电池板，伸展开能有3平方米 ，只要三个小时 ，就能把太阳能转化、储存，可供汽车开上十天，而且没有废气排放 。 未来的汽车还具有导盲功能 。
〖壹〗 、从城市热力图来看 ，花果园晚上的人群分布情况如下：整体分布特征花果园晚上的高活力区域（红色）主要集中于居住区 ，低活力区域（蓝色）则分布在N区 、湿地公园等片区。
〖贰〗、热力图显示，观山湖区和花果园区是贵阳两大核心区域 ，其中观山湖区房价有上升空间 ，而花果园区则因其成熟的商业和生活氛围而受到喜欢 。 从整个贵阳城市板块来看，观山湖区和阿哈湖区可能成为未来的两大城市绿心 。观山湖区连接多个板块 ，阿哈湖区则与花果园区相邻 ，两者都具有巨大的发展潜力。
〖叁〗 、贵阳曾经有一个很明智的做法，就是“疏老城 ，建新城” ，逐渐通过公共资源的配置，将老城区（云岩 、南明两城区）密集的居住人口 ，疏导到新城区（观山湖等） ，现在看来，观山湖区无论是规划还是建设，都是非常不错的 ，但是 人口和热度和我们预期的还有一定差距。
〖壹〗、后疫情时代 ，数据可视化大屏可通过政策推动 、技术融合 、场景拓展、合作深化等路径在医疗卫生行业发扬光大，具体分析如下：政策驱动：标准完善与规范发展提供制度保障2018年《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》的颁布 ，标志着我国医疗大数据领域进入标准化 、规范化发展阶段 。
〖贰〗 、疫情对数字化发展的长期驱动防控需求催生技术迭代疫情的传播特性（如潜伏期传播、难以彻底消灭）迫使社会依赖数字化工具实现精准防控 。例如 ，快速检测技术 、健康码系统 、疫情数据追踪平台等，均通过数字化手段弥补了传统防控的不足。这种需求将持续推动医疗科技、大数据分析 、人工智能等领域的创新 。
〖叁〗 、AI在疫情期间及后疫情时代推动了医疗健康领域的多方面变革 ，涵盖疫情防控、医疗服务优化 、公共卫生体系完善等多个维度 。AI在疫情防控中的核心作用疫情研判与预测 大数据整合的疫情研判模型通过分析传染病发生 、发展规律 ，为疫情预测提供关键支持。例如，基于大数据的平台可模拟疫情扩散趋势 ，辅助制定防控策略 。
〖肆〗、重视数据积累与运用：17年前抗击SARS时缺少大数据思维 ，忽视一手数据积累 。如今在面对疫情等危机时，必须广泛采集 、深度挖掘和充分运用数据。不能再出现忽视 、畏惧、掩盖甚至主动毁灭数据的情况 ，否则不仅是愚昧的表现 。
热力图帮助公众规划出行在百度地图大数据加持下的热力图 ，能让公众看到具体区域的实时人口流量密度 。例如，公众外出时可通过热力图避开密集人群，这是预防肺炎疫情的重要手段。
地图大数据通过提供人口迁徙信息、实时人口流量密度 、疫情相关消息 、医疗资源定位、疫情动态追踪及专项防护功能等 ，在抗疫中发挥了信息支持 、决策辅助和公众防护的重要作用 。以下是具体应用方式：百度地图提供迁徙大数据：百度迁徙大数据平台可展示300多个城市春运期间迁出 、迁入人口的迁徙趋势 。
基层部门和社区组织加强社区人员情况摸底调查 ，建设完善的大数据支撑机制，具备应对突发事件的基础数据能力 ，避免数据多元重复采集。推动数据共享政策 ，保护数据隐私权益：抗疫基本结束后，需讨论并制定隐私数据搜集和调用隐私大数据的规则。
疫情分析 在疫情分析方面 ，大数据技术在整体疫情分析管理中起到了重要作用 。百度地图迁徙大数据能够追踪疫区人群流动情况 ，进而分析和预测疫情发展的态势，为有关机构提供决策辅助 。例如 ，百度地图上线了疫情小区地图和发热门诊地图 ，智能预测可能产生人员聚集的高危地区，为广大用户提供帮助。
实现跟踪利用大数据技术 ，可以对患者的活动轨迹进行跟踪 ，并对其进行病史的跟踪，并构建相应的知识图谱，从而准确地确定疾病的传播途径和控制疾病的蔓延 。在大数据领域 ，追踪移动轨迹、建立知识图谱 ，是一种较为成熟的技术 。
在百度地图APP上开启抗疫动态通知提醒，可按以下步骤操作：进入个人中心点击信封图标：打开百度地图APP ，在个人中心页面 ，点击右上角的【信封】。进入通知设置页面：在通知页面下，点击右上角的【设置】 。进入通知设置选项：在设置页面 ，点击【通知】 。
〖壹〗 、“疫情小区”产品：精准定位风险区域功能：标记确诊病例所在小区 ，结合地图导航提供风险预警。用户可查询周边疫情分布，规划安全路线 。应用价值：提升公众防护意识 ，减少非必要接触 。辅助社区开展精准防控（如封闭管理 、消毒）。
〖贰〗、大数据与信息整合：构建实时疫情地图AI技术可整合多源数据 ，生成动态疫情地图，为公众提供精准的疫情信息 。例如：小度在家智能屏上线“疫情地图 ”功能 ，实时更新全国各省市疫情数据 、变化趋势及权威资讯 。用户通过语音指令（如“小度小度 ，疫情地图 ”）即可查看信息，提前做好防范。
〖叁〗 、数据可视化：使用颜色、形状等视觉元素增强数据的表现力。例如，用不同颜色区分不同类别的数据 ，用图标表示特殊数据点 。文字云的设计关键词突出：将重要的关键词以较大的字体显示 ，次要关键词以较小的字体显示，形成层次感 ，突出核心信息 。
〖肆〗 、消除行政区划面积的影响：在展示疫情地图时 ，可以采用容器充填图等技术消除行政区划面积对疫情严重性的影响，使得数据更加准确直观。增强数据可读性：通过优化图表设计和色彩搭配 ，增强数据的可读性和可理解性 。例如 ，可以采用更加醒目的颜色和字体来突出关键数据和信息 。
沛县 城区人口35万 在沛县县城，沛县百货大楼及周边有淡黄色的热力块 ，说明有较少的人车流量。另外在五洲新天地附近有一个淡黄色热力点 ，可能是因为小区居民比较集中 。其他地区无人员密集地 。丰县 城区人口30万 通过热力图的观察，在丰县县城南边的体育场附近有一个淡黄色的热力点 ，显示有一定的人流量。而在丰县老城并无任何人员聚集 。
遵义总面积比延安略小 ，人口却是延安的两倍多，遵义市区周围也是山区，影响了城市发展 ，但遵义市热力图明显比延安更大 。而且遵义市城区更分散 ，有汇川区 、红花岗区 、播州区，在与延安同比例的地图上 ，一张图无法完整展示遵义市城区。
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