如何使用Arduino利用MAX30102脉搏血氧仪进行血氧和体温测量

新型冠状病毒数据集（COVID-19）.zip

COVID新冠胸透数据集.zip

包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的

文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE算法进行数据降维，结合SVM对数据进行训练与识别，在LLE 算法中，实现对 LLE 算法中邻域 k，维度 d 的最优估计问题，并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明，参数优化算法具有一定的准确性，在优化的 k 值与 d 值时，LLE+SVM 的分类正确率最高，同时实验发现，PCA_LLE 组合算法的分类正确率与 LLE 算法相近，但是时间复杂度却远低于LLE 算法。 总结：资源中包括LLE算法，瑞士卷的处理、LLE参数的优化、PCA与LLE算法的结合，最后进行分类识别，识别率高达85%。

:medical_symbol:‍:medical_symbol: COVID-19侦探AI 基于深度CNN的AI应用程序，可使用胸部X射线进行COVID诊断 :information: 为了进行部署，此存储库是先前迭代的Flask版本，您可以在此处参考 现场演示： 科技栈 PyTorch（DL模型） OpenCV 烧瓶（后端） Gunicorn服务器 Heroku（PaaS） 模型训练 我在此添加了有关训练和推理模型的详细说明。 在此仓库中，我将仅具有构建前端和部署的说明。 操作说明 要在本地运行， 使用git clone克隆此存储库。 在项目目录中打开一个终端。 使用pip install -r requirements.txt安装依赖项 运行python app.py以在localhost:5000上打开该应用程序。 在Heroku上部署 在heroku中进行部署有点麻烦，涉及许多错误修复。 希望我能指导您。 由于我在应用程序中使用了PyTorc

2021年3月16日更新，美国东部标准时间2:20 美国COVID-19数据 [（ ）| ] 我们 报告总数 3月15日 7天平均值 案例 29,518,746 57,083 55,153 死亡人数 535,227 751 1,394 []

SARS Covid 2的全球数据分析 网络抓取工具worldosmeters_scraper.exe从worldometers.info中获取所有数据，并每天创建所有国家/地区的today_worldwide_covid19_data.csv数据库。 然后， covid19_analysis_2.2.py分析所有数据。 该脚本有两种语言，希腊语和英语。 只需输入“ GR”（希腊）或“ EN”（英语）即可。 如果您想测试脚本，只需下载covid19_analysis_2.2.exe并运行它。 today_worldwide_covid19_data.csv每天更新。 与old_version的区别在于，现在您可以从.csv文件中的224检查每个国家或地区的统计信息而且您只需下载一次.exe，而不是每天都要下载的旧版本！ 输出： 资料来源

COVID风险预测 使用朴素贝叶斯和决策树算法进行COVID-19风险预测

20例COVID-19患者的CT扫描和专家分割 metadata.csv COVID-19 CT scans_datasets.txt COVID-19 CT scans_datasets.zip