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疫情当前，共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，由中国计算机学会 CAD&CG 专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云 DataV、Datawhale 联合发起的以「万众疫心 天池众智」为主题的疫情数据可视化公益行动，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！
公示期间读者可对筛选后作品进行相关投票，
每人 3 票，投票时间为 1 周，截止本周日 20:00，
本周前三名优秀作品的创作团队可获得福利包。
本作品主要涉及疫情感染情况分析、人口活动概览、舆情监控三个模块，将从微博，百度，央视新闻，YouTube 等国内外各大平台实时收集到的大量真实有效的疫情数据和舆情数据，经过数据处理与挖掘后，通过友好直观的可视化图表展示出来。疫情感染情况分析模块中，我们采用多图联动的视图效果对疫情数据进行了深入的多维度展示并基于现有数据利用传染病隐式几何网络模型对疫情发展做出了预测。
本作品展示了一种新型 QR 码，称之为信息动态可视化 QR 码 (I-DVQRC)，相比于静态 QR 码而言，它更具吸引力，并且支持集成动态加密、分帧连续编码，使其更加安全可靠。与不可扩展的单个图像相比，连续的视频帧能够包含更丰富的内容和信息，可结合更多应用场景，如防疫科普宣传、健康填报小程序使用讲解、疫情信息公告等等。它可极大减轻基层人员繁重的讲解、宣传工作，让他们可以腾出手去干更多实事，做到真正的用科技助力战疫。
这次的作品，整体上对新冠肺炎疫情空间分布及随时间的走势变化进行分析，同时又运用多种不同的图表，对武汉迁入迁出数据以及患者的轨迹进行分析与展示。从用户实际需求出发，结合当前的数据，从全国，省，市，患者四个维度出发进行数据的展示以期达到快速直观的疫情分析。
我们针对深圳市疫情展开可视分析工作，通过收集「@ 深圳卫健委」等权威机构公布的每日疫情数据，设计基于树图的「疫情传播态势树」以及「家族确诊五线谱图」对疫情传播关系进行可视化；研发深圳市热门区域风险画像系统以及动态模拟了复工后风险走势。从宏观上，分析深圳市13个热门区域的风险画像，根据各区 POI 数量与种类、联通数据等多源数据计算区域内社区之间疫情发生时的相互影响程度，评估社区风险；从微观上，在街道级别和社区级别上在深圳市不同复工情况下疫情发展进行模拟分析。
由于新冠疫情较强的传播性，春节复工为企业员工安全带来巨大的挑战，因此我们团队希望制作一个平台根据已有的疫情数据进行预测，并且不同企业都能方便快捷的使用，此外还可以详细展示员工的返程返工状态。我们采用了 SEIR 模型进行预测，前端则使用 bootstrap、Vue、dataV、jQuery、Echarts 等等前端框架，使用 ajax 方式获取数据，同时渲染至页面前端。平台包括员工的分布、返程和具体的隔离情况。员工分布情况可以帮助公司决策者直观了解在疫情较为严重的省份员工的分布情况，以便提早做出安排。
本作品构建「河南省新冠病患知识图谱可视分析系统」，利用地理知识图谱与交互可视分析相关技术，基于官方发布的病患信息结合时空位置信息构建新冠病患知识图谱，综合运用地理知识语义网模型与时空分析模型进行协同分析，能够实现实时掌握疫情态势，发现病患关联关系，分析病患时空分布，超级传染源挖掘，关键节点分析，高危人群防控等功能，可达到「宏观态势把控」到「精准病患防控」的多级分析与应用，可用于提高新冠肺炎疫情监测、预测与应对的科学性、准确性，为进一步推动突发重大传染病疫情的智能化防控提供支撑，有助于进一步精准定位疫情传播路径，防控疫情扩散。
「新冠病毒肺炎全球疫情卫星监测系统」是一款在底层架构上融合了卫星遥感、地图服务和搜索引擎等技术，通过构建人、数据、时空的全新连接关系，以从地球上方探索疫情的新方式打开的，疫情监测和实时播报三维可视化地图软件平台。系统为 PC 端及移动终端用户提供权威、实时、直观的疫情统计数据和发展态势，支持用户随时随地获取全球疫情的重要事件、精确地理位置、周边疫情及复产复工等信息，避免涉足疫区，便利生产生活。后期可作为三维可视化基础平台，加载多源大数据及其应用，以适用于疫情间的防控指挥作战及疫情后的政府大数据应用可视化需求。
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