Пандемия COVID-19 затрагивает все человечество независимо от страны, возраста, пола, этнической принадлежности, социальных и экономических условий. В то время как вирус был впервые обнаружен в Китае, теперь он захватил все человечество по всему миру. Полезно взглянуть на различные аспекты наблюдаемых тенденций и различные факторы, которые могут помочь предсказать цифры в регионах в зависимости от данных, собранных в аналогичных регионах с аналогичными факторами. Мы сосредоточились на..

Компания, занимающаяся искусственным интеллектом, выпустила новую функцию обнаружения лицевых масок, построенную на основе существующего современного программного обеспечения для анализа толпы, позволяющую предприятиям, розничным магазинам и всем общественным местам отслеживать и регулировать политику ношения масок C19. 02 июля 2020 г., 09:00, Sightcorp В последние месяцы страны предпринимают шаги, чтобы вернуться к нормальной повседневной жизни, и в качестве меры предосторожности для..

О грубвизе rawviz.js - это крошечная библиотека Javascript для создания нарисованного от руки стилизованного или набросанного типизированного сюжета. Это полезно для создания красивых диаграмм в html. Важным моментом является то, что график может менять цвет при наведении . Реализация грубвиза на Python Давайте проведем анализ данных COVID-19 на Python с помощью Rowviz. Я взял набор данных с GitHub, где они обновляют данные каждый день. Это ссылка для загрузки набора..

TLDR Общая точность классификатора выживаемости является сбивающей с толку мерой. Обратите внимание на чувствительность-специфичность в исходном отчете; Модели LogReg теряют много информации, игнорируя продолжительность наблюдения; Продолжительность наблюдения может значительно изменить сообщаемые показатели в сторону снижения специфичности и повышения чувствительности; Модели времени до смерти не свободны от предположений; CPH исходит из того, что вероятность выживания пациентов..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import tensorflow from tensorflow import keras from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPool2D, Dropout, Flatten from keras.utils.np_utils import to_categorical import cv2 import os import random 1. Сбор данных/подготовка набора данных def prep_dataset(data_type, size): cap = cv2.VideoCapture(0) for i in range(size):..