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產品詳細介紹 當前，全球近視人口比例快速增加，已成為不容忽視的公共衛生問題。2016年美國《眼科》雜志發文稱，2000年全世界約14.06億人近視，占世界人口22.9%，預計到2050年將增至47.58億，占世界人口49.8%，50年間將增長約2倍，其中10—25歲亞洲近視人口增長最快。美國青少年近視率約25%，英國小學畢業生近視率低于10%，德國青少年近視率在15%以下。日本2012年至2017年小學生近視率由30.7%上升至32.5%，初中生由54.8%上升至56.3%。 　　近年來，由于中小學生課內外負擔加重，智能手機、平板電腦等電子產品普及，用眼過度、用眼不衛生、缺乏體育鍛煉和戶外活動，社會上對兒童青少年近視防控工作和視力健康管理認識不足，公眾視覺健康知識匱乏和視覺健康領域政策保障薄弱，各部門協同配合不夠等因素，我國兒童青少年近視問題越發嚴重，近視率居高不下、不斷攀升且呈現低齡化、重度化、發展快、程度深的趨勢。2014年全國學生體質與健康調研結果顯示，我國各學段學生近視率持續上升，7―12歲小學生、13―15歲初中生、16―18歲高中生視力不良率分別為45.71%、74.36%、83.28%。2018年6月，國家衛生健康委通報，我國兒童青少年近視率已居世界第一。 北京大學發布的《國民視覺健康報告》指出，假如沒有有效的政策干預，到2020年，我國近視患病人口有可能高達7億人，患有高度近視的人口將達到5000萬左右。近視率的升高對國家發展帶來諸多不利影響。青少年高近視率將對視力要求較高的軍事、航天、精密制造業等行業帶來一定負面影響，直接威脅國民經濟的可持續發展，甚至國家安全。此外，視力缺陷將對國家和個人帶來巨大經濟負擔。調查顯示，中國有3.2億視力有缺陷的勞動力，每年將導致5600億元經濟損失，高于北美和歐洲。近視輕則影響正常生活，重則引起視覺疾病，如嚴重近視導致的近視性黃斑病變、視力障礙、白內障、視網膜脫落等。高度近視也是視力致盲的第一病因。多項研究證實高度近視存在一定遺傳傾向，對我國出生人口質量將帶來一定負面影響，不僅危害當代人口素質，還殃及子孫后代。近年來，雖然各地區、各部門不斷探索加強和創新兒童青少年近視防控工作和視力健康管理體制機制，但青少年視力不良問題一直沒有得到有效遏制，形勢依然嚴峻。 我國兒童青少年近視防控主戰場是學校，必須找到適合在學校進行近視防控的產品、技術和模式方法。 中國永康視光科技集團，十一年專注于兒童青少年近視防控工作，在近視防控上升為國家戰略的新形勢下，率先提出“建立學生近視防控教室，實現學校學生視力達標”的全新理念。 學生近視防控教室，是永康視光科技集團在多項重大發明基礎上的集成創新。學校拿出一間教室，放置30-50臺永康視力提升機，學生按班級建制每周進行一次20-40分鐘的訓練，一般經過1-2個月5-10次訓練，會達到裸眼視力平均提升2行，近視率平均下降10%以上的良好效果。2018年11月、12月以及2019年1月，永康集團在沈陽市工人村第一小學、文藝二校教育集團文藝一校、朝陽一校、六一小學、南京九校等5所學校先后建立了學生近視防控教室，取得了良好效果。目前，北京市海淀區、西城區、遼寧省大連市、內蒙古烏蘭浩特市等地區，都在與永康視光集團合作，開展學生近視防控教室試點工作，并逐步在當地全面推廣。 星星之火可以燎原，隨著各地學生近視防控教室的逐步建立，必將在全國形成學生近視防控教室推廣建設的高潮，必將在降低兒童青少年近視率、提高兒童青少年視力健康水平方面，發揮不可替代的重要作用。選擇永康項目，是時代的需要，是民族體質健康的需要，是做好我國兒童青少年近視防控工作的必然選擇。

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在2020年抗擊COVID-19疫情斗爭中，北京航空航天大學經濟管理學院王惠文教授及團隊結合2003年所做非典疫情的狀態評估和預測建模研究基礎，密切關注在疫情防控中存在的問題。自1月23日起，通過各種渠道相繼提交了20多個信息和提案，例如：加強對密切接觸者實行隔離篩查、避免新冠肺炎疫情在醫院內擴散、關注醫務人員的輪崗休整、加強對全國各地區疫情監控與預警工作，等等。團隊收集和分析了COVID-19的公報數據，采用統計分析方法對新冠肺炎疫情的傳播規律進行了預測與分析，對全國（除湖北）各地區的抗疫階段做出判斷和預測，提出了疫情防控全過程的階段劃分方法，并提交了7篇研究報告。王惠文教授接受《中國經濟時報》專訪，發表文章《各地應分期分批有序恢復社會經濟活動》，并被《今日頭條》等網絡媒體轉載；民建市委網站頭版刊登了她的文章《COVID-19疫情發展的狀態評估與預測分析》，并報道了《數據會說話：王惠文：疫情發展的狀態評估與預測研究》；民建中央網站也專題報道了《北京會員王惠文：用數據打贏疫情防控戰》。

2020年3月23日，鄭州大學王宇明在國際頂級醫學期刊JAMA在線發表題為“Ethics Committee Reviews of Applications for Research Studies at 1 Hospital in China During the 2019 Novel Coronavirus Epidemic”的研究成果，在這項研究中，河南省人民醫院倫理委員會根據《管理傳染病倫理問題指南》審查了該醫院的COVID-19研究。   該研究發現，在非流行期每月舉行一次道德審查會議，但是在COVID-19期間，道德審查會議在35天內舉行了4次。從提交申請到做出初步審查決定的平均時間為2.13天。審查了41份申請，包括干預性研究（n = 21）；診斷研究（n = 7）；觀察性研究（n = 10）；和其他類型（n = 3）。6項（占14.6％）獲得批準；4項（9.8％）被拒絕和31項（75.6％）需要修改。

河南大學教育科學學院教授李永鑫心理學團隊針對此次疫情的特點，研究完成《新型冠狀病毒肺炎疫情時期河南社會心態報告》，設計包含66個題目的社會調查表，通過手機微信平臺對全省民眾新冠肺炎疫情下的“信息獲取”“認知與辨別”“預防知識”“身心狀況”“非理性傾向”“心理援助需求”“參與防治意愿”等7個方面進行調查。 2020年1月27日17時上線，通過對大量真實數據評估和統計分析，得出河南省社會心態的總體判斷，并基于此從信息傳播、知識普及、應對措施、維護身心、平和心態、心理援助和發動群眾等方面，就如何引導和塑造當前的社會心態，凝聚力量，戰勝疫情，提出合理化建議。

目前，學齡前兒童誤開高樓窗戶墜落的事故時有發生，雖然德國研發出一種帶鎖頭的執手，但價格昂貴，使用不是太方便。人們探親訪友、外出旅游、公務出差時駕車、乘車的時間越來越多，遭遇緊急狀況的幾率也越來越高，故越來越多的公共車輛上配置了破窗錘等破窗逃生工具，一些車輛還安裝了車輛應急逃生窗，有的國家亦頒布了車輛應急逃生窗的有關標準。但目前常用的破窗錘等破窗逃生工具和車輛應急逃生窗用“兩防”裝置在應急時的表現，以及媒體和當事人反映的實際情況，相關應急逃生措施已滿足不了人們對其安全性可靠性的需求。

南京審計大學研發出疫情監控采集區塊鏈系統，該系統已部署在中國電信、浪潮云等平臺上。按照電子政務安全標準及規范對系統與數據進行嚴格的安全防護，并針對每個院校提供獨立的前后臺賬號權限及數據管理權限，各院校申請開通管理員賬號后導入師生信息即可快速完成業務啟動和上線。系統可以實時采集在線師生的各種動態信息，達到快速部署、快速統計上報、實時在線監測防控的目標，并結合區塊鏈技術保證疫情數據信息的防篡改和可追溯的能力。具體方案如下：（一）信息提報系統登錄快速，使用簡單，填報界面簡潔明了。師生利用移動終端可以隨時在線登錄、隨時填報自己的最新情況。（二）后臺管理后臺具有強大的管理功能，可以設定后臺管理人員對不同單位、部門的上報信息進行管理，提醒當天尚未填報信息的人員，并進行數據的匯總、分析。系統極大程度提高了疫情監測和管理的效率。1、 信息填報查詢能夠實現對已隔離、疑似、確診、接觸史、癥狀等人員的查詢；按照日期搜索未填報人員等功能2、 用戶信息可以完成對學生、教職工等人員信息的快速導入和權限管理等功能3、 此外還可通過通知公告、基礎信息、系統管理等模塊完成對界面通知、表單維護、機構角色數據字典等功能，實現對疫情填報信息和數據的管理和定義。（三）鏈瀏覽器1、所有用戶填報信息全部存儲在鏈上，由Txhash和Block id進行標識。 2、所有鏈上數據可解密，便于追溯。（四）可視化管理駕駛艙>>>點擊查看全文<<<

西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。