纽约市COVID-19病毒成熟因子分析及医院资源需求数据集-wgdesign2
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,病毒成熟,医院化率,病例负荷,熵态分析,医院资源,医疗用品,应急车辆路线,医院位置需求
数据概述：
本数据集基于数月的纽约市公共卫生部门及GitHub下载的COVID-19数据，分析了病毒从初发到成熟阶段在医院化率上的表现及其与病例负荷之间的关系。数据集中包含病毒发展过程中的熵态分析，有助于理解医院床位使用情况、个人防护装备（PPE）分配以及紧急车辆路线安排等问题。该数据集由Wgdesign通过若干随机微分方程（SDE）进行计算动态建模得到。
数据用途概述：
该数据集适用于医院资源管理、疫情预测、紧急响应规划等多种场景。研究人员可以通过数据了解病毒成熟过程中的医院需求变化，为优化医院床位分配、个人防护装备配置及紧急车辆路线安排提供依据。同时，数据集也有助于政策制定者评估和调整公共卫生政策，以更好地应对疫情。此外，该数据集还适用于教育培训，帮助学习者理解疫情发展规律及其对医疗资源的影响。
致谢：
“熵不确定性原理” - Charles Prescott博士，纽约大学计算生物学系
随机种群动态模型的概率网络 - M.E. Borsuk, D.C. Lee
Thayer工程学院，达特茅斯学院，美国
东部森林环境威胁评估中心，美国农业部森林服务局，美国
灵感：
任何能帮助前线响应人员的方式都是对每个人的额外奖励。
