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基于空洞卷积神经网络的突发公共卫生事件应急管理研究

作     者:阿布都热依木·热西丁 帕提古丽·买买提 

作者机构:和田师范专科学校数学与信息学院 

出 版 物:《产业与科技论坛》 (Industrial & Science Tribune)

年 卷 期:2025年第24卷第1期

页      面:262-264页

学科分类:08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:2023年度地区本级科技计划项目“基于区块链技术的和田地区高职院校突发公共卫生事件应急管理探究”(编号:202328) 2022年度校级科技计划项目“基于区块链技术的和田师专突发公共卫生事件应急管理探究”(编号:107652022312)研究成果 

主  题:突发公共卫生事件 空洞卷积神经网络 深度学习 应急管理 

摘      要:突发公共卫生事件是指突然发生,造成或者可能造成社会公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他严重影响公众健康的事件。这些事件具有不可预测性、突发性、危害性等特点,因此需要快速、有效地应对。空洞卷积神经网络是一种深度学习技术,具有强大的特征提取和分类能力,已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。然而,将空洞卷积神经网络应用于突发公共卫生事件应急管理措施的研究较少。本文介绍了空洞卷积神经网络的基本原理,通过收集突发公共卫生事件的相关数据,构建了一个基于空洞卷积神经网络的模型,用于识别突发公共卫生事件。

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