26、疫情下旅游目的地的智能健康保护软件解决方案

疫情下旅游目的地的智能健康保护软件解决方案

1. 疫情相关研究概述

在新冠疫情背景下，多项研究聚焦于不同领域，旨在应对疫情带来的挑战。

1.1 云计算与数据处理

借助云平台能够实时获取更精确的结果，这种数据存储和处理方式对政府和公民都有益。云计算模式让用户无论身处何地都能访问数据。

1.2 旅游业相关研究

有研究从两个主要方向展开：一是探讨新冠疫情给酒店和旅游业带来的挑战；二是关注关键行业。该研究基于对15位酒店和旅游业高级管理人员的访谈，分析后形成了27个子主题，并归为四大类，主要目标是确定应对旅游业下滑的基本主题。

1.3 电子医疗与雾计算

有研究提出通过雾计算实现电子医疗中的延迟最小化。采用机器学习的k - 折随机森林算法对多媒体数据进行分离，并给出计算总延迟的模型。模拟结果显示，该模型分类准确率达92%，延迟比现有模型降低约95%，提升了电子医疗服务质量。

1.4 物联网与匿名追踪模型

有研究展示了基于物联网技术的匿名追踪模型，利用RFID概念追踪非人类病毒携带者，如动物和移动车辆。当它们接近标记区域时可收发通知，模拟结果显示效率很高。

1.5 恐慌性购物分析与机器学习应用

有研究分析了新冠疫情期间的恐慌性购物情况。还有研究探讨了机器学习和物联网在抗击新冠疫情中的作用，机器学习处理疫情数据有助于决策。

2. 健康保护软件解决方案提出背景

过去两年，全球各国主要关注如何防止疫情传播以及降低其对经济、旅游、医疗和教育等领域的影响。旅游业因自身特性（旅行、人