城市之间有各种交通工具（汽车、火车和飞机）相连，有些城市之间无法直达，需要途径中转城市。某旅客于某一时刻向系统提出旅行要求。考虑在当前COVID-19疫情环境下，各个城市的风险程度不一样，分为低风险、中风险和高风险三种。系统根据风险评估，为该旅客设计一条符合旅行策略的旅行线路并输出；系统能查询当前时刻旅客所处的地点和状态（停留城市/所在交通工具），具体旅行策略见后。…… 注意用Qt打开工程文件.pro。如果想自己编译生成的话，“程序文件”里有文件夹“musicsrc”里面有音频资源。

国内疫情数据包含所有城市，时间范围为1月末到4月末，日本疫情数据包含3月末到4月末,方便对疫情感兴趣的人员参考

SQLZOO 9+ COVID 19

X射线图像中COVID-19的检测

Covid-19_Detection_Using_Chest_X-Ray_Images 项目链接-https: 通过胸部X射线图像诊断COVID疾病的深度学习项目。 这是Flask Web GUI的一些屏幕截图。 在该项目中，DenseNet121体系结构用于图像分类，并实现了99％的准确度。 这是模型分类报告和混淆矩阵

此数据集包含自2020年1月报告第一例以来，​​已报告给多伦多公共卫生并由其管理的所有确诊和可能病例的人口统计，地理信息和严重性信息。其中包括零星（社区中发生）和暴发性疫情的病例，联系。数据是从省级传染病报告系统（iPHIS）和多伦多的定制COVID-19病例管理系统（CORES）中提取的，并结合起来进行报告。 COVID19 cases Toronto.csv

COVID Episim网站 此仓库包含用于MATSim / EpiSim的可视化网站，可从。 请参阅该网站，以获取有关使用MATSim进行COVID-19疾病传播的信息，并采取了各种措施来防止其传播。 该自述文件详细介绍了网站本身的构建说明。 项目先决条件 该站点使用npm和yarn，并使用VS Code开发。 您应该先安装VS Code，npm和yarn。 所有代码均为TypeScript，并将保持不变。 使用以下VS Code插件： 更强制代码风格的一致性 Vetur，用于Vuejs支持。 该网站是 SPA。 着色器语言支持 基础技术 您需要了解此技术才能入侵此网站： 类型安全JavaScript 将UI元素连接到代码的粘合剂。 与React类似，但轻巧又棒 用于精美动画的WebGL库。 -Vue文件中使用的模板语言。 Pug使用Python样式的缩进而不是打开

共视控制 Covid Control是一种免费且可评估的机器学习模型，可预测Covid19日案例（7天移动平均值）的未来数量。 使用LSTM和强化学习对非药物干预（NPI）进行量化。 利用机器学习挽救人类史无前例的全球健康能效新型冠状病毒（COVID-19）的生命，以帮助拉平曲线。 开发数据驱动的AI系统以预测感染率并制定区域政府，社区和组织可以实施的干预计划（IP）。 当国家重新开放经济和社会时，干预计划可以减少感染病例，最大程度地减少负面经济影响，并带来更好的结果。 动机：Covid19大流行React 3Blue1Brown的“指数增长和流行病” Covid19视频： 目标是开发一种机器学习模型，以预测未来全球Covid案例的数量： Part1预测器：LSTM长短期记忆预测器模型 使用LSTM长短期记忆以最高的准确性估算未来每天发生的COVID-19病例数，并开发了一种预测器模型

免费下载

深度学习-COVID-19