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值得我们关注的是，与2003年SARS暴发时不同，在新型冠状病毒感染的肺炎疫情中，大数据与智能算法正在发挥巨大的作用。大数据技术已被用来锁定感染源及密切接触人群，及时发现潜在感染者，给有关部门的防控决策提供了大量数据支撑，为传染源的筛查、追踪、控制和隔离作出了巨大贡献。

跟据柏睿数据应急管理项目组研究显示，防控疫情，大数据还能做更多。比如诊疗和隔离病人的“精准追击”，运用大数据手段，能够精准的记录与追踪每天身体状况和病情的变化，精准到每个人应该到哪一级网络中，精准到每一个床位的空出和住入；另一个是后勤保障，全国各地的物资汇集武汉，如何把物资按不同需求以最快的速度配置到前线，大数据和算法也比人工要高效很多。

保持时间约束条件

时钟到来之后，数据还要稳定一段时间，这就要求前一级的数据延迟（data delay time）不要大于触发器的保持时间，以免数据被冲刷掉。则保持时间需要满足的表达式为：

Tcq + Tcomb >= Thd + Tskew (2)

各个时间参数说明如下：

• Tcq: 寄存器 clock 端到 Q 端的延迟；

• Tcomb： data path 中的组合逻辑延迟；

• Thd: 保持时间；

• Tskew: 时钟偏移。

由式 (1) (2) 可以推导出时钟偏移、组合逻辑延迟及时钟周期的约束。

建议大家只需要记住这 2 个最基本的约束条件表达式，需要求取其他参数约束时，再进行推导，以免各种推导造成记忆混乱。

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