新发地市场暴露人员发病已近尾声

〖A〗、新发地市场暴露人员发病已近尾声。具体分析如下：疫情控制情况：根据中国疾控中心副主任冯子健的解读，由当前的病例发生数、确诊数，以及新发病例的发病时间和发病曲线来看，新发地市场暴露人员的发病情况已接近尾声。

〖B〗、薯片可以吃冯子健表示，生产薯片的工厂里有工人感染新冠病毒发病，但并没有确认工人污染了食品。到现在为止，没有发现这个病毒可以通过进食食品而感染，不用太过担心食品安全问题。冯子健进一步解释说，在这种干燥的食品上、室温条件下，病毒存活的时间非常短，即便是有沾染，它也会很快丧失活性。

〖C〗、北京新发地市场属于北京市丰台区。北京市丰台区新发地是一个商品批发市场品牌称号，在北京有两家市场使用了该称号，一是北京新发地农产品中心批发市场，位于新发地北桥西侧；二是北京新发地国际水产城，位于新发地北桥东南侧。2020年6月13日，因新型冠状病毒肺炎疫情，新发地市场暂时关停。

〖D〗、北京新发地病毒来自欧洲是真的吗 6月14日，北京市疾控中心研究员杨鹏受访时表示，“全基因组测序发现病毒是从欧洲方向来的，初步判定与输入性有关”。病毒有可能通过污染的海产品或肉类，或是通过进入市场的人进行传播。目前进一步的病毒溯源工作调查仍在进行中。

流行曲线常采用什么统计图来制作

〖A〗、流行曲线的制作通常采用折线图。流行曲线，也称为时间序列图，它以时间间隔为横坐标，以发生病例数为纵坐标，将病例随时间分布的情况绘制成折线图，这样形成的曲线可以清晰地展示疾病的传播趋势和流行特征。

〖B〗、直方图。流行曲线，又称流行图，是以适当的时间间隔为横坐标，以发生的病例数为纵坐标，可将病例发生的时间分布绘成直方图，称流行曲线或流行线图。流行图能提供大量有关流行的信息，包括：疾病的潜伏期、可疑暴露日期、暴发类型、流行发展趋势等。

〖C〗、是表明病例发病时间的分布的曲线图。流行曲线是表明病例发病时间的分布的曲线图。以横坐标为时间尺度，纵坐标为病例数，把各单位时间内（小时、日、周、月或年）发生的病例数标记在相应的位置上，可构成直方图或线图，称为流行曲线。

〖D〗、技术成熟度曲线又称炒作周期、光环曲线，是对每一项新技术或其他创新所产生的共同模式的图形描述。它描述了创新的典型进程，从过度热情到一段时间的幻灭，最终理解创新在市场或领域的相关性和作用。该曲线由全球知名的咨询公司（全球第一家信息技术研究和分析的公司）高德纳Gartner Group在1995年提出。

疫情高峰期几号到几号

〖A〗、山东疫情的高峰期发生在2022年12月15日至20日之间，这一时间段是疫情发展的顶峰。 山东省，简称“鲁”，省会济南，位于中国东部沿海地区，介于北纬34°29′至38°201′，东经114°45′至122°43′之间。

〖B〗、在节目中，吴尊友列出了两张图片。左图为临床症状发病时间统计图，右图为诊断报告日流行曲线图。在这两张照片中，疫情高峰期是7月24日。吴尊友分析说，这说明大连疫情发现较早，很多病例没有临床症状。这说明大连疫情规模已经基本锁定，预计不会有更大的病例。

〖C〗、是的，部分人口密度大、人员流动性大的地区，其达峰时间可能比预测的时间提前。例如合肥市，经预测可能会在25-26日左右达到高峰。通过小样本抽样调查显示，目前农村地区的感染率仍低于城市地区，农村地区达峰的时间会晚于城市地区，但也不会推迟很久，有很大的可能会紧随城区之后进入发病高峰。

〖D〗、吉林白城疫情高峰期是12月20日到1月20日。根据查询相关公开资料显示：在12月7号国家宣布解封，按照网上发布的各省新冠病毒感染高峰期预测图，吉林省的高峰期是12月20日到1月20日。截止于2023年1月3日吉林白城防疫管控要求是：不麻痹，不大意，戴口罩，要坚持。

〖E〗、厦门疫情高峰期预测是12月30号开始。疫情高峰就是指每日发病人数在整个疫情流行期间达到峰值，根据相关资料显示多位专家研判在一个多月内或达到感染高峰。12月14日，张伯礼院士接受了记者的专访。

〖F〗、福州放开疫情高峰期是2022年12月25日到2023年2月05日。根据查询相关资料显示，福州市放开后第一波疫情己于12月25日到顶，26日又回落至82%，高峰结束期为2023年2月05日。

OriginLab绘图教程:用Gompertz函数预测美国境内COVID-19疫情发展...

使用Gompertz函数预测美国境内COVID19疫情发展趋势的OriginLab绘图教程主要包括以下步骤：数据准备：从可靠来源获取美国COVID19疫情数据，包括日期、累计确诊数和死亡数。将数据整理到Excel表格中，确保数据的准确性和完整性。数据导入与处理：打开OriginPro 2020学习版64bit软件，建立新的工作表。

首先，整理Excel中的数据，选择日期、累计确诊数和死亡数作为分析依据。然后，使用Origin建立新工作表，导入数据并处理缺失或不连续的数据。接着，进行Gompertz函数的非线性曲线拟合，通过SGompertz函数得出拐点日期和最终感染数。死亡数的预测也采用类似步骤，预测结果显示死亡率可能在1%至14%之间。