请通过创建新期刊或通过电子邮件为我留下反馈！ 如果您喜欢其中的内容，请为该存储库加注星标！ CNN-COVID-19-使用胸部CT扫描分类 卷积神经网络基于胸部CT扫描的COVID-19分类 描述 此仓库中有两个Jupyter笔记本（在notebooks文件夹中）。 1-卷积神经网络简介 本笔记本向不熟悉该领域的人介绍了深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。 我说明了DNN中的关键组件，CNN的动机以及使CNN强大用于图像分类的功能。 基于2 COVID-19分类的CT扫描 本笔记本是我们使用tensorflow.keras构建的CNN COVID-19 CT扫描分类器的tensorflow.keras 。 我们将网络构建为INFORMS QSR 的入口。 构建COVID分类器的团队成员：A / P ， 和我。 CT扫描数据集来自。 这些详细信息在此预印本中进行了

苹果移动数据分析 该存储库在Trend_analysis.ipynb文件中包含了我的Apple Mobility Trends分析。 Trends.py文件是此笔记本的初始起点。 update.sh文件是我编写的外壳文件，用于我的计算机上的cron作业，它将每24小时自动更新一次笔记本。 该数据包含两个数据源，一个来自约翰霍普金斯Github上找到，另一种是从苹果的移动趋势数据集找到。 笔记本使用的Apple Mobility数据集位于我的另一个存储库中，位于。 由于Apple要求用户每天下载一个新的csv文件以获取每日统计信息，因此我在创建了一个python脚本，它将每24小时提取一次此数据并更新上述的Apple Mobility数据集存储库。 有关随附存储库的更多信息，请参见其各自的存储库。 由于笔记本使用绘图图形，因此GitHub中的静态视图不会显示图形，因此您可以使用此在nb

我们对本文应用于尼日尔首都尼亚美的COVID-19疾病的建模和分析感兴趣。 我们介绍的模型考虑了该国为应对这一大流行而采取的战略。 传染因子在人群中的传播是一个动态现象：健康和患病个体的数量随时间变化，这取决于病原体从感染个体传播到健康个体的接触方式。 我们通过一组微分系统方程对该传播现象进行建模，并通过数值分辨率确定其行为。

公共API构建器 这是一个Node.js应用程序，该应用程序生成为的静态文件。 它可以在Github Actions上运行，但可以在任何地方运行。 在生产中，它将文件写入。 该项目的设计原则是： 数据质量-在数据不正确的任何情况下使构建失败。 拥有陈旧的数据比错误的数据要好。 可测试性-代码应该具有全面的覆盖范围，并且在构建期间和构建之后，数据完整性应该是完全可测试的。 可维护性-选择清晰，简洁的模式。 选择清楚地根据性能来组织代码。 配置-将所有配置值放在中央位置。 明确的来源 该API当前提供以下来源： 外部与公共 这些是列出的公共端点： states-info info-有关各个州的元数据 states -每个州的历史数据和当前数据 us -有关该国的历史数据和当前数据 内部的 这些是公开的，但仅供项目网站使用： cdc-tests -CDC公开测试结果列表 pres

Covid19动作 Covid19 Action是Github Action，它在土耳其的covid19数据更新时通过Twilio发送SMS。 截屏 要求 Twilio试用版或升级版帐户。 公开或私有的Github回购。 用法 分叉此仓库。 如果您有试用版twilio帐户，则应指定以发送短信。 转到分叉的仓库的“设置”选项卡，然后从左侧边栏中导航到“秘密”。 根据您的信息创建机密： MSISDN_RECEIVERS_DELIMITED_WITH_SEMICOLON=+905311234567 ; +905531234567 MSISDN_SENDER=+10987654321 TWILIO_ACCOUNT_SID=AC123456ytfd3123456ytre12345612345 TWILIO_AUTH_TOKEN=7f123456ab56331cd245412312312356

LiveProject：使用时间序列分析构建COVID-19跟踪器 数据集 您可以直接使用来自的原始文件： ：用于预测的时间序列数据 ：死亡时间序列数据 ： 时间序列数据 ：us_confirmed_df ：us_death_df ：分析当前的全球情景。 该数据集包含每日时间序列摘要表，包括确诊，死亡和恢复病例。 所有数据均从每日病例报告中读取。 如果我们的历史数据中发现有错误，则时间序列表可能会更新。 在这些情况下，将不调整每日报告以维护原始数据记录。 时间序列预测数据 三个时间序列表分别用于全球确诊病例，康复病例和死亡人数。 澳大利亚，加拿大和中国是在省/州一级报告的。 荷兰，英国，法国和丹麦的依存关系在省/州级别下列出。 美国和其他国家/地区在国家/地区一级。 这些表被命名为time_series_covid19_confirmed_global.csv ， time_se

CXR-covid19.pptx

摘 要： 随着新型冠状病毒的传播，全球范围内不同程度地受到病毒的侵袭，对于疫情的发 展和防控是世界备受关注的问题，而对“流行”和“大流行”病的正确判断以及无症状 感染者的有效判断将有助于开展疫情的防控工作。 针对问题一，综合考虑到传染病的各类数据的片面性，本文建立了两种针对传染病 数据搜集程度强弱的两种模型。其一，对于较为精细全面的数据，首先采用层次分析法， 将不同的影响因素标准化成数据，再将这些数据作用在感染人数上，我们利用 SPSS 聚类 分析的方法将中国、美国、英国等八个国家分成两类，最后利用距离判别法找出判别函 数量化判断“流行”和“大流行”病；其二，对于粗略离散的数据，通过建

SimCOVID 6.0.zip

新冠病毒疫情数据 DAreaXY-COVID-19-Data-中国各省和地级市.xlsx