covid19-severity-prediction

美国COVID-19严重程度预测数据库与模型

项目整合了多源数据，包括确诊病例、死亡数据、人口统计、风险因素和社交距离信息，构建了预测美国各县和医院COVID-19严重程度的模型。其中包括3-5天短期死亡率预测模型和大流行严重程度指数(CPSI)，有助于优化医疗资源分配。数据库和模型支持Python访问，为疫情研究和决策提供科学依据。

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介绍相关项目

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

HealthGPT - 利用大型语言模型在苹果健康生态系统中处理个性化健康数据

Apple HealthGithubHealthGPTStanford Spezi开源项目自然语言处理

HealthGPT是斯坦福生物设计团队的开源iOS应用，基于Stanford Spezi平台开发。此应用使用户能够通过自然语言与Apple Health的健康数据交互，支持语音输入和文字输入。HealthGPT不仅支持本地数据查询以保护用户隐私，还整合了GPT-3.5和GPT-4模型，能查询多种健康指标如睡眠、步行和活跃能量等。

python-novice-inflammation - 基于炎症数据分析的实践教程

GithubPython开源项目数据分析数据可视化编程教程软件开发

Python-novice-inflammation项目是一个面向非程序员的Python入门教程，通过分析模拟炎症数据实践编程技能。课程涵盖Python基础、数据处理、可视化、列表操作、循环、条件语句和函数创建等主题。教程强调语言无关的编程原则，如循环自动化和函数封装，旨在提升学员的数据分析能力和科学计算技能。项目采用12个模拟炎症数据文件作为教学素材，展示如何使用函数实现自动化分析。教程分为12个章节，每个章节聚焦特定编程概念，如数据类型、文件处理、数据可视化等。课程内容基于软件开发最佳实践，适合希望提升科学计算能力的研究人员和学生。

presidio-research - 开源PII检测与评估工具包助力隐私保护

GithubPII检测Presidio命名实体识别开源项目数据生成模型评估

Presidio-research是一个开源的个人身份信息(PII)检测模型开发和评估工具包。它集成了假数据生成、数据表示、模型评估和训练等功能。研究人员可利用该工具包生成合成数据集、评估PII识别性能，以及训练新的命名实体识别模型。Presidio-research支持spaCy、Flair和CRF等主流NLP框架，为PII检测研究提供了综合性解决方案。

clinical-assertion-negation-bert - 临床文本病症状态分类BERT模型

BERTGithubHuggingface临床医疗医疗诊断开源项目文本分类模型自然语言处理

基于ClinicalBERT的预训练模型，专注于临床笔记中的病症状态分类。该模型可识别医疗记录中的病症状态，将其分为存在(PRESENT)、不存在(ABSENT)和可能存在(POSSIBLE)三类。通过在i2b2挑战赛数据集上微调，为临床文档的结构化处理提供支持。

suicidality - ELECTRA架构自杀倾向检测模型实现高精度文本分类

ELECTRAGithubHuggingfaceNLP开源项目文本分类机器学习模型自杀倾向检测

该项目基于ELECTRA架构开发了自杀倾向检测AI模型，通过多样化数据集微调实现高精度文本分类。模型可区分自杀倾向和非自杀倾向文本，验证数据集性能优异。项目提供简便使用方法，强调处理敏感话题的伦理考量，并欢迎社区贡献以持续改进性能和确保负责任部署。

LotteryPrediction - 将机器学习应用于彩票数据分析和预测模型

Github开源项目彩票预测数据分析时间序列预测机器学习深度学习

LotteryPrediction是一个开源项目，结合机器学习和数据分析技术，旨在为彩票预测提供数据驱动的解决方案。该项目通过分析历史开奖数据，识别潜在模式，并应用统计方法预测未来结果。LotteryPrediction提供多种服务级别，从基础开源版本到定制化企业解决方案。项目还包含数据可视化工具，帮助用户更好地理解彩票数据趋势。需要注意的是，该项目不保证预测准确性，仅作为辅助决策工具使用。

Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples - Python实现的股票预测神经网络和机器学习模型集

GithubPython开源项目机器学习神经网络股票预测超参数优化

这个开源项目集成了多种用于股票预测的机器学习和神经网络方法，包括遗传算法、梯度提升和K均值聚类等。项目展示了如何使用Keras、PyTorch等主流深度学习框架实现这些模型。其特色在于提供了超参数优化功能，支持多线程处理以提升效率。开发者可以方便地配置和测试不同的超参数，如学习率、批量大小和网络结构。项目还包含了使用实时市场数据进行股票预测的实例代码和详细文档，适合学习和研究股票预测技术。

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具

AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散

AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据，适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题，增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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