49、深度学习与物联网技术助力新冠疫情防控

最新推荐文章于 2025-11-30 17:53:43 发布
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分类专栏： 物联网与大数据赋能医疗 文章标签： 深度学习 物联网 新冠疫情
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深度学习与物联网技术助力新冠疫情防控

深度学习模型在新冠诊断中的应用

在新冠疫情的背景下，深度学习模型在新冠诊断领域展现出了巨大的潜力。众多研究围绕着预训练模型和自定义深度学习模型展开，以提高新冠诊断的准确性和效率。

预训练模型的表现

基于胸部 CT 数据集的预训练模型在新冠诊断中得到了广泛测试。以下是部分研究中不同预训练模型的表现：
|作者|数据规模|模型|准确率(%)|敏感度(%)|特异度(%)|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|Ahuja, Panigrahi|总数 = 746
新冠 = 349
非新冠 = 397|ResNet18|99.4|100|98.6|
| | |ResNet50|98.8|100|97.2|
| | |ResNet101|97|97.9|95.8|
| | |SqueezeNet|95.2|95.8|94.4|
|Shamsi, Asgharnezhad|总数 = 746
新冠 = 349
非新冠 = 397|ResNet50|87.9 ± 5.8|86.5 ± 7.1|89.1 ± 5.4|
| | |VGG16|86.5 ± 5.8|84.8 ± 8.2|88.1 ± 5.9|
| | |DenseNet - 121|85.9 ± 5.9|84.9 ± 8.4|86.8 ± 6.3|
| | |InceptionResNetV2|84.3 ± 7.3|83.2 ± 9|91.9 ± 7.4|
|Loey, Manogaran|总数 =

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25、无线传感器网络与物联网助力新冠疫情防控
earth的博客
10-10 26
本文探讨了无线传感器网络与物联网技术在新冠疫情防控中的关键作用，重点介绍了智能医疗手环的设计与应用，并对比分析了多种疫情防控架构的优缺点。文章还展望了该技术在远程康复监测、老年人监护和药物管理等医疗领域的潜在应用，提出了数据安全、传感器精度和设备兼容性等挑战及解决方案，强调未来技术融合将推动医疗行业持续创新与发展。
16、AI与物联网如何应对新冠疫情
www00的博客
07-19 39
本文探讨了人工智能（AI）和物联网在应对新冠疫情中的关键作用。从疫情的早期检测、跟踪与预测，到社会控制措施的应用，以及治疗方法和疫苗的开发，AI展现了高效检测、精准预测、减少接触和加速研发等显著优势。同时，文章也分析了AI应用中面临的数据不足、伦理问题、法律障碍和技术局限性等挑战，并展望了未来AI与多技术融合、个性化医疗、全球合作及人才培养的发展方向。
15、人工智能与物联网如何应对新冠疫情
sugar的博客
07-25 73
本文探讨了人工智能和物联网技术在抗击新冠疫情中的关键作用。从医疗系统的呼吸率监测、健康码管理和快速检测技术，到疫情的自动检测、传播追踪与预测，再到社会控制和治疗疫苗研发，技术的应用极大提高了疫情防控的效率与科学性。文章还总结了相关技术的挑战与未来发展方向，为公共卫生领域的科技创新提供了重要参考。
11、人工智能与物联网助力未来疫情防控
theta的博客
09-23 26
本文探讨了人工智能（AI）与物联网（IoT）在疫情防控中的广泛应用，涵盖远程筛查、患者监测、智能诊断、疫情控制、药物与疫苗研发以及未来疫情预测等多个方面。通过C19CC护理驾驶舱、热成像识别、便携式扫描仪、可穿戴设备和无人机等技术，实现高效、无接触的感染者筛查与追踪。AI驱动的卷积神经网络（CNN）和迁移学习模型提升了诊断准确率，并助力药物筛选与疫苗开发。在智慧城市背景下，基于机器学习的系统整合统计数据、流行病学数据和实时监测数据，实现疫情的精准预测与快速响应。文章展望了AI与IoT技术在未来公共卫生事件中
15、人工智能与物联网如何应对新冠疫情：全面解析
palm99的专栏
10-01 27
本文全面解析了人工智能与物联网技术在应对新冠疫情中的关键作用。内容涵盖医疗监测、智能检测、社会经济影响、AI与IoT的融合应用，以及在疫情跟踪、预测、防控和社会管理中的创新实践。文章详细介绍了基于图像和血液样本的AI检测模型、博世快速检测、中国健康码系统等实际案例，并探讨了技术优势与挑战，如数据隐私、标准化和人才短缺。最后展望了未来技术融合、个性化医疗及全球合作的发展趋势，强调了科技在构建高效公共卫生体系中的重要价值。
16、AI和物联网如何应对新冠疫情
palm99的专栏
10-02 23
本文探讨了人工智能和物联网技术在应对新冠疫情中的关键作用。从疫情的早期检测、跟踪预测到防控措施实施，再到治疗与疫苗研发，AI通过高效检测、精准预测、减少接触和加速研发等方面展现出巨大潜力。同时，文章也分析了当前面临的挑战，如数据质量、伦理法律问题和技术普及，并展望了多模态数据融合、实时预警系统、智能医疗服务及跨领域合作等未来发展方向，强调AI与物联网将在公共卫生领域发挥日益重要的作用。
18、物联网助力虚拟健康管理应对新冠疫情
zz67890的博客
07-26 73
本文探讨了物联网和云计算技术在抗击新冠疫情中的关键作用，包括其在疫苗接种管理、远程医疗、数据共享、接触追踪等方面的应用。分析了物联网在便利性、及时性、准确性以及安全性方面的优势，并讨论了其面临的挑战及应对策略。同时，展望了物联网在未来疫情防控中的智能化发展趋势。
5、AI助力抗击新冠疫情：进展与应用
yog99的博客
09-20 39
本文综述了人工智能（AI）在抗击新冠疫情中的关键作用，涵盖疾病诊断、药物与疫苗研发、死亡率预测、数字接触追踪及医疗机器人应用等多个方面。文章介绍了多种AI模型在影像识别与临床数据分析中的高准确率表现，探讨了AI加速药物发现的实践案例，并分析了其在资源分配与公共卫生管理中的综合优势。同时，文章也指出了AI在数据质量、模型可解释性与技术普及方面面临的挑战，提出了相应的应对策略，并展望了AI在医疗智能化与疫情预警方面的未来发展趋势。总体表明，AI为全球抗疫提供了强有力的技术支持，将在未来公共卫生体系中发挥日益重要
16、AI助力疫情预测与防控：从新冠疫情中汲取的经验
pea55的博客
09-05 71
本文探讨了人工智能在新冠疫情预测与防控中的广泛应用，包括疫情预测模型、早期筛查与诊断、接触追踪技术、药物与疫苗研发等多个方面。同时，分析了AI技术在应用过程中面临的挑战，如数据质量问题、模型泛化能力、短期预测准确性及隐私安全风险，并提出了相应的应对策略。展望未来，AI将在精准预测、个性化医疗、智能防控系统以及药物疫苗研发中发挥更大作用，为全球公共卫生安全提供有力支持。
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【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
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子午的博客
11-30 487
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1442
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
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11-29 1018
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十四） 优化与深度学习
echo的博客
11-30 995
本文探讨了优化与深度学习的关系及优化在深度学习中的挑战。优化算法通过最小化训练误差来降低损失函数值，而深度学习更关注降低泛化误差。文中重点分析了深度学习中常见的两个优化挑战：局部最小值和鞍点。通过数学函数示例和可视化图表，展示了这些特征点的特性，并指出在高维参数空间中，鞍点比局部最小值更为常见。最后强调虽然全局最优解难以获得，但现有优化算法已能有效训练深度学习模型。
Bayes-CNN-LSTM、Bayes-CNN-BiLSTM、Bayes-CNN-GRU、B...
2503_94130034的博客
11-24 433
无需手动调参，运行即出结果，特别适合刚接触时序预测的新手。Bayes-CNN-LSTM、Bayes-CNN-BiLSTM、Bayes-CNN-GRU、Bayes-CNN-BiGRU回归(四选一)(可以更换为分类/单、多变量时序预测，前)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。Bayes也可以优化CNN-LSTM-Attention,CNN-BiLSTM-Attention，CNN-GRU-Attention,CNN-BiGRU-Attention模型回归，分类，时序预测()[电力负荷预测结果对比图]
Python连接云端Linux服务器进行远程 （后端开发/深度学习）时候的注意事项
少年何妨梦摘星，敢挽桑弓射玉衡。 他时若遂凌云志，敢笑黄巢不丈夫。
11-29 804
Python云端远程开发，遇到的相关的知识点。比如Linux以及shell的常用的命令，使用pyenv管理pyhton的版本！类似Vue使用nvm管理的！编写 `setup.py`？（配合 `-e .` 使用）Python连接云端Linux服务器进行远程 （后端开发/深度学习）时候的注意事项。深度学习，AI，神经网络，入门教程
【机器学习】21-22 机器学习系统开发流程 & 倾斜数据集
weixin_54010404的博客
11-30 457
本文摘要：文章介绍了机器学习开发流程的关键环节，包括迭代开发过程、错误分析方法、数据增强与合成技术、迁移学习的应用场景与策略。详细阐述了倾斜数据集下的评估指标（准确率、召回率、F1分数）及其权衡关系，并概述了完整机器学习项目的生命周期（从任务定义到部署监控）。特别强调了在数据不平衡情况下传统准确率的局限性，提出了使用精确率和召回率作为替代指标，并通过F1分数进行综合评估的方法。最后提及了机器学习项目中的伦理考量和数据偏见问题。
【宠物识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-29 1726
宠物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法，构建了一个能够识别37种常见宠物品种的智能识别系统。所使用的数据集涵盖了多个猫犬品种，例如阿比西尼亚猫、布偶猫、柴犬、哈士奇等。经过多轮迭代训练，最终得到了识别准确率较高的预测模型，并部署于Web端实现可视化交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
【卫星图像识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
子午的博客
11-30 512
卫星影像识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的卫星遥感影像图片数据集（‘草地（Grass）’, ‘农田（Field）’, ‘工业区（Industry）’, ‘河流湖泊（RiverLake）’, ‘森林（Forest）’, ‘居民区（Resident）’, ‘停车场（Parking）’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能。
深度学习技术助力新冠肺炎智能检测系统开发
深度学习是一种通过构建人工神经网络来模拟人类大脑工作原理的学习技术，它在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有着广泛的应用。近年来，深度学习在医学影像分析和疾病检测中的应用也日益增多，其中新冠肺炎...
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