46、利用胸部X光检测COVID - 19及其症状

利用胸部X光检测COVID - 19及其症状

一、引言

俗话说“需要是发明之母”,在2020年代初,新冠疫情的爆发让全球陷入前所未有的困境,充分体现了这句话的含义。2019年12月,中国湖北省武汉市首次报告了新冠病例,随后病例数量在缺乏疾病信息、症状和病因了解的情况下迅速增加。经初步筛查,中国卫生系统和政府确定该疾病由新型冠状病毒引起,这种病毒长期以来已知会影响动物,据信其来源是蝙蝠,通过武汉的海鲜市场传播。

新冠病毒的传播呈指数级增长,且人类至今没有针对它的疫苗。该病毒和COVID - 19疾病迅速从中国蔓延到全球各地,截至2020年3月11日,全球确诊阳性病例超过475.68万例,死亡人数超过12.14万例。美国是受疫情影响最严重的国家,确诊病例超过95.79万例,死亡人数达2.37万例,全球经济萎缩约3%,是自1930年以来最严重的一次。

COVID - 19病例的指数级增长给政府和医护人员带来了巨大挑战,如检测试剂盒、个人防护设备(PPE)套件短缺,检测时间长,对病毒系统了解不足等。因此,将医学科学、人工智能(AI)和深度学习相结合的研究变得尤为重要。在中国,已经设计出基于AI的头盔,可在5米外检测人体体温;在土耳其等欠发达国家,已经开始使用胸部X光图像检测COVID - 19,因为这是一种成本较低的检测方式。在印度,随着封锁措施的放松,疫情形势也变得难以控制,截至2020年3月11日,病例数已超过83.10万例。

二、研究动机

自2020年3月印度爆发COVID - 19以来,准确诊断受影响人群一直是难题。尽管印度医学研究理事会(ICMR)提供了检测试剂盒,但诊断成本对于印度大部分人口来说难以承受。以下是印度当前COVID -

【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕电力系统中谐波抑制问题展开,重点研究采用有源电力滤波器(APF)进行谐波治理的方法,并通过Simulink搭建仿真模型验证其有效性。文中介绍了有源电力滤波器的工作原理,特别是基于同步旋转坐标系(SRF)算法的电流检测方法,实现对负载谐波电流的实时跟踪与补偿。仿真结果表明,该方法能够有效降低电网中的谐波含量,提升电能质量。此外,文档还提及多种相关电力系统仿真研究案例,涵盖微电网优化、无功补偿、储能配置等领域,体现出较强的技术综合性与工程应用背景。; 适合人群:具备电力系统基础知识和MATLAB/Simulink仿真能力的电气工程专业学生、研究人员及从事电能质量治理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握有源电力滤波器的基本结构与控制策略;②学习基于SRF算法的谐波电流检测方法;③利用Simulink构建APF仿真系统并分析其滤波性能;④为电能质量控制、电力电子装置设计等课题提供技术参考与实现思路。; 阅读建议:建议结合文中提到的Simulink仿真模型进行实践操作,重点关注SRF算法模块与电流控制环的设计细节,同时可参考提供的网盘资源获取完整代码与模型文件,便于复现实验结果并进一步拓展研究。
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