Design of an intelligent prevention and control platform for major public health emergencies based on a new generation of information technology
Notice bibliographique
Résumé
As the COVID-19 has spread over the globe and become a pandemic authority, it has relied heavily on social isolation as a primary strategy for containment. When individuals are confined to their homes, digital technology plays a critical role in supporting their social, professional, and economic activities. There is a pressing need for contemporary healthcare facilities, particularly in developing nations where rural locations have lack high-quality hospitals and medical professionals. For the upcoming years, public health, human civilization, and the global economy will continue to be impacted by this unique coronavirus. Due to the Internet of Things (IoT) health care and automation services, people's health and satisfaction can be preserved when they remain socially isolated. In this paper, the COVID-19 prevention and control using the Internet of Things (CPC-IoT) platform has been suggested to enable social distance in the pandemic. The most crucial metrics for critical care are body temperature, pulse rate, and oxygen saturation, and this research proposes an IoT-based system that uses these variables in real-time. Using the suggested IoT architecture, we offer a short- and long-term approach for managing pandemic situations. Each architectural layer's concerns have been addressed by providing guidelines for design implementation. Covid-19 can be prevented and controlled utilizing an IoT platform that includes symptom diagnosis and quarantine monitoring steps. Compared to other commercially available devices, the system's results are confirmed to be accurate. IoT-based technologies can be useful in the event of a COVID-19 viral epidemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».