Публикации по теме 'covid19'
МИНИМИЗАТОР ТЕСТИРОВАНИЯ COVID-19 С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Задача:
Увеличить скорость тестирования COVID за счет сокращения количества реальных тестов, проводимых с помощью алгоритмов и машинного обучения.
Текущий сценарий:
Если вы хотите протестировать сегодня 100 человек, вам нужно выполнить для этого 100 тестов.
Лучший способ:
Здесь представлен новый способ выявления случаев заражения COVID-19 с помощью минималистичного тестирования. С увеличением числа потенциальных пациентов с коронавирусом каждый день, необходимо время, чтобы..
Все вместе? Тенденции смертности от COVID-19 в районах Лондона в результате машинного обучения
Ключевые слова: COVID-19, Лондон, город, наука о данных, панды, геопанды, scikit-learn, геопространственные, карты, гонка, matplotlib, моделирование, районы, numpy, селен, питон, машинное обучение, визуализация данных
С конца 2019 года пандемия SARS-CoV-2 наводнила наши новостные ленты и заголовки огромным количеством цифр; мы измеряем местный рост с помощью числа R, сравниваем эффективность мер изоляции в разных странах, используя количество случаев на численность населения, и мы видим..
3 совета, как ускорить обнаружение COVID-19 с помощью машинного обучения
COVID-19 привел к беспрецедентному глобальному кризису. Помимо теста на нуклеиновые кислоты, медицинский диагностический анализ изображений с использованием машинного обучения становится все более важным для раннего выявления и дальнейшего лечения.
Этот сценарий представляет собой проблему для стандартных подходов к машинному обучению. Совместное использование диагностических изображений может быть проблемой в соответствии с такими правилами, как GDPR, в то время как модель обучения не..
Проблема с использованием scalingLayer для смещения выходных данных актера в желаемый диапазон
Приветствую всех. Я хочу использовать scalingLayer, чтобы сместить выходные данные моей сети актеров в желаемый диапазон. Я использую эту ссылку и код ниже:
numObs = 10;
numAct = 5;
actorLayerSizes = [400 300];
sc = reshape([10, 10, 20, 15, 15], [1 1 5]);
bias = reshape([0, 0, 0, 0, 0], [1 1 5]);
actorNetwork = [
imageInputLayer([numObs 1 1],'Normalization','none','Name','observation')
fullyConnectedLayer(actorLayerSizes(1), 'Name', 'ActorFC1')
reluLayer('Name', 'ActorRelu1')..
Обнаружение маски лица с помощью даркнета YOLOv3
COVID-19: Учебное пособие по созданию детектора маски для лица с помощью YOLOv3. * Для вывода могут использоваться как видеопотоки, так и изображения.
Эта статья призвана предложить полные инструкции (пошаговые) для тех, кто хочет обучить детектор объектов из семейства YOLO работе с пользовательскими данными. В связи с пандемией такая задача представляется весьма актуальной.
Для этого урока я собираюсь использовать YOLOv3 , одну из наиболее часто используемых версий семейства YOLO,..
Влияние вируса короны на Индию
Исследовательский анализ данных с использованием различных библиотек Python.
Индия с более чем 5,3 миллионами случаев заболевания является одной из стран, наиболее пострадавших от коронирусного вируса. Число погибших в Индии превысило 85 000 человек.
Как энтузиаст науки о данных, я решил изучить различные факторы, из-за которых вирус короны распространяется по всей стране. С помощью этого набора данных https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/covid19-in-india я смог сделать..
Когда первые несколько случаев были обнаружены в Ухане, примерно 31 декабря информация дошла до…
Когда первые несколько случаев заболевания появились в Ухане, примерно 31 декабря информация поступила в ВОЗ. На ранних стадиях был выявлен синдром пневмонии и имел большое сходство с вирусом SAR. Всякий раз, когда возникает такая ситуация, мы почти не имеем ни малейшего представления о том, что это может обернуться глобальной катастрофой. К тому времени, когда была обнаружена серьезность и разрушительная сила вируса, он уже разлетелся по разным странам и начал пандемию. В качестве..
