健康资讯 甲公司采用交互分配法分配辅助生产成本，甲公司有供电和供水两个辅助生产车间。2019年12月份共发生电费30万元，水费10万元，供电车间共提供电量25万度，供水车间提供水量100万立方米，其中供水车间耗用3万度电，供电车间耗用20万立方米水；管理部门耗用5万度电、10万立方米水。假定不考虑其他因素，则甲公司应确认的管理费用为（ ）万元。（计算结果保留小数点后两位）5 6.5 7 7.95
Web3.0？
Web3（也被称为Web 3.0，又写为web3）是关于万维网发展的一个概念，主要与基于区块链的去中心化、加密货币以及非同质化代币有关。在web3.0中，用户为满足自身需求进行交互操作，并在交互中利用区块链技术，从而实现价值的创造、分配与流通。这样的整个用户交互、价值流通的过程就形成了Web3.0生态。相比Web2.0的平台中心化特征，Web3.0致力于实现用户所有、用户共建的“去中心化”网络生态。
点评：我们必须明白Web3.0是指技术上的去中心化，在商业应用落地上，去中心化基本不可行。但Web3.0的技术思想值得学习和推广，共建共享，交叉互联，用户创造内容（价值）并或的奖励和激励，用户主权和数据治理，共享商业平台成长成果等。
【“双减”政策中的教育伦理关系】 教育伦理精神中的正义原则是教育起点甚至人生起点公正的重要保障。在广义范围内，教育的形式包含正规教育与非正规教育，校外培训机构就是非正规教育的一部分。非正规教育因其灵活性，能够更好满足个体的学习需要，成为正规教育必要的补充，学校教育与校外培训有效互补，构成了基本的、正常的教育伦理关系。但如果对校外培训机构缺少科学管理，任其“野蛮”成长，将会改变正常的教育伦理。
首先，随着校外培训机构在一定程度上完成了教育资源的整合和市场化运作，文化课教育资源大量流入校外培训机构和市场，培训机构制造焦虑，家长传导焦虑，校外培训的“热卖”，使其“补充”地位提升，对教育公平造成不良影响。其次，其“非学科类辅导”的角色逐渐改变，进一步破坏维持教育公平正义的伦理。“双减”政策实施前，学科类培训的占比较高，过量的教育资源脱离国家和社会的公共分配，被校外培训机构和市场控制。再其次，“双减”政策实施前，校外培训机构的“非营利性”立场逐渐改变。父母的学历、社会地位、收入以及地域经济社会发展程度和优质教育资源分布的差异等因素，加大了教育资源分配的不平等。
“双减”政策的出台是治理，更是回归。要规范校外培训机构，使它们回归本业，将过于逸散的教育资源重新回归校内，让教育教学回归规律。为此，提升学校课后服务水平、提高课堂教学质量成为当前学校必须担负起的重要使命。
课后服务通过校内教育的时空拓展，完成了对非正规教育资源的收拢，但其服务的质量，受到地域、学校教育资源等因素影响。所以，如何做好课后服务，成为摆在政府、教育主管部门和学校面前的一项重要任务。尽管课后服务意味着家庭、社会对学校教育期待的进一步提高，对学校办学理念、管理水平、教师工作强度和素质等都是十足的考验，但可以肯定，学校课后服务能够医治校外培训辅导的乱象，是恢复正规教育与非正规教育基本伦理的正道。
“双减”工作是一项系统性工程，涉及各个利益共同体，需要多方通力合作，改变家庭和学校相互传递责任的现状，打破“各自为营”的教育壁垒，在教育时空交互状态下胜任各自的职责。
一方面，学校和家庭都必须回归教育初心。学校是学生发展的第一责任人，父母是孩子的第一任老师，为孩子树立正确的世界观、人生观、价值观是家校协同最重要的内容。家校协同，就是要少一些学科家庭作业，多一些精神关怀和素质养成。家庭教育要减少智育，家长要多向孩子传递人文关怀和情感教导，降低对学业成绩的关注度，让孩子增加体育锻炼，体验劳动乐趣，培养兴趣，发展特长，全面发展。
另一方面，教学必须回归学校是主体课堂的主阵地。“双减”政策下，如何在“减负”的同时“保质”是学校面临的现实问题，这对学校教学和管理提出了更高的要求。将教学职责转移到家庭所带来的种种弊端，也反向证明，将学校作为教育主体、将课堂作为教学主阵地，学习的事情交给学校管。学校应不断深化课程改革，创新教学方式，让学生在学校达到优质学习，减少对校外培训的依赖。学校应加强课堂管理，教师应立足课堂减负增效，防止把课后服务变成学科课堂的延伸，通过高质量的学校教育和课堂教学，降低家长的教育焦虑，缓解家校矛盾，促进家校协同。
使用基于熵的热力学模型对 COVID-19 传播速率进行数学预测
抽象的
在COVID-19大流行时期，数学建模无疑有助于流行病学科学家和当局就大流行规划、明智的资源分配、引入相关非药物干预措施和实施社交距离措施做出明智的决定。当前的冠状病毒病(COVID-19)于2019年底在中国武汉出现，在全球迅速传播。本研究采用基于熵的热力学模型对COVID-19的传播速度进行了预测。
在我们的模型中，所有的流行病细节都被考虑为一个随时间变化的参数。参数分析确定使用四个约束，包括一个拐点和最大值的存在。我们的模型是基于香农熵和假设的复杂系统的最大熵产率。
结果表明，我们提出的模型很好地符合每日COVID-19确诊病例的数量。此外，事实上，香农熵是信息、概率论、(非线性)动力系统和统计物理学的交叉，使用上述形式主义，本研究中提出的模型可以进一步校准，以更好地适应COVID-19观测数据。
简介
从2019年底(2019年12月)开始，中国武汉市检测到冠状病毒(COVID-19)感染暴发。这是已知的第七种感染人类并在人群中迅速传播的冠状病毒。一些形式的冠状病毒，包括严重急性呼吸综合征(SARS)和中东呼吸综合征(MERS)，在世界各地出现并导致许多人死亡。
冠状病毒由大型RNA病毒组成，可感染人类和动物。1966年，Tyrell和Bynoe描述了冠状病毒，并创造了冠状病毒术语(拉丁语:corona = crown)。冠状病毒有四个亚家族，即α、β、γ和δ。第一种和第二种源于哺乳动物，第三种和第四种源于猪和鸟类。科学家认为，乙型冠状病毒可以感染人类，并可能导致严重的疾病和死亡。
人们一致认为新冠病毒有动物源性。新型冠状病毒肺炎临床表现为发热、咳嗽，并伴有呼吸困难、头痛、肌肉酸痛、乏力等非特异性症状。世界卫生组织(WHO)已于2020年1月30日宣布全球卫生紧急情况。COVID-19人际传播如此之快。这个过程就像一个肿瘤的生长，或者一个公司的经济增长。利用各种数学模型进行了一些关键的计算工作，以破译COVID-19的传播动力学。这样，Donnelly et al， Riley et al.和Lipsitch et al.[17]成功地将数学模型拟合到SARS数据中。
最近，一些作者在几个国家引入了各种模型来研究COVID-19。例如，Wang[26]考虑了新冠肺炎数学模型的应用、局限性和潜力。Yang和Wang[27]提出了一个数学模型来调查目前在中国武汉爆发的2019冠状病毒病(COVID-19)。Ivorra等人[28]为2019冠状病毒疾病(COVID-19)的传播建立了一个数学模型。Zeb等人[29]使用了包含隔离等级的2019冠状病毒疾病(COVID-19)的数学模型。
显然，COVID-19疫情的行为依赖于医疗干预、公共服务公告、隔离人群、限制个人和社会活动。因此，通过一个数学模型很难找到流行病的所有细节。在医学、物理学和生物学中，流行病的动态是一个有趣而重要的话题，通常用微分方程来建模。所提出的模型基于改进的易感暴露-感染-恢复(SEIR)计算框架。
在这项工作中，我们想确定住院病例数(累计病例数减去死亡人数和康复人数)。因此，一种新的方法已经被考虑来预测这个数字。在这种方法中，所有控制传播的机制都被分解成一个参数。同时，我们假设控制COVID-19疫情传播的系统是一个热力学系统，并根据熵产生的极端速率原理定义了一个熵并确定了唯一的参数。我们应用一个简单的微分方程模型，扩展速率必须满足四个约束条件。假设系统的扩散是热力学的，该模型已通过使用最大或最小熵产生率来关闭。
元胞自动机的计算机模拟被认为是研究流行病学模型的可能方法之一。元胞自动机特别适用于该目的，因为通常假设构建社会的主体可以处于离散数量的状态。一组基本的流行病学模型源自 SIR（易感-感染-恢复）模型 ，一方面，该模型经常通过引入个体的其他状态进行修改。
另一方面，代理与假设的系统拓扑之间的相互作用是所考虑模型的另一个可能修改领域。通常假设代理在可能状态之间的转换以恒定概率发生。然而，一些转变（如感染）依赖于邻域，并且要求给定的病原体与至少一种传染原体接触。
如果易感病原体与更多的传染性个体接触，则它可能具有更高的传染性。这并非源于单次交互中感染的可能性更大，而是源于大量试验。因此，我们可以采用基于熵的模型来拟合来自 COVID-19 的数据并预测其动态。
