新型冠状病毒数据集（COVID-19）.zip

包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的CT影像数据集，肺部CT数据集。包含数千幅健康/普通肺炎+健康/Covid-19肺炎的

文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE算法进行数据降维，结合SVM对数据进行训练与识别，在LLE 算法中，实现对 LLE 算法中邻域 k，维度 d 的最优估计问题，并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明，参数优化算法具有一定的准确性，在优化的 k 值与 d 值时，LLE+SVM 的分类正确率最高，同时实验发现，PCA_LLE 组合算法的分类正确率与 LLE 算法相近，但是时间复杂度却远低于LLE 算法。 总结：资源中包括LLE算法，瑞士卷的处理、LLE参数的优化、PCA与LLE算法的结合，最后进行分类识别，识别率高达85%。

:medical_symbol:‍:medical_symbol: COVID-19侦探AI 基于深度CNN的AI应用程序，可使用胸部X射线进行COVID诊断 :information: 为了进行部署，此存储库是先前迭代的Flask版本，您可以在此处参考 现场演示： 科技栈 PyTorch（DL模型） OpenCV 烧瓶（后端） Gunicorn服务器 Heroku（PaaS） 模型训练 我在此添加了有关训练和推理模型的详细说明。 在此仓库中，我将仅具有构建前端和部署的说明。 操作说明 要在本地运行， 使用git clone克隆此存储库。 在项目目录中打开一个终端。 使用pip install -r requirements.txt安装依赖项 运行python app.py以在localhost:5000上打开该应用程序。 在Heroku上部署 在heroku中进行部署有点麻烦，涉及许多错误修复。 希望我能指导您。 由于我在应用程序中使用了PyTorc

2021年3月16日更新，美国东部标准时间2:20 美国COVID-19数据 [（ ）| ] 我们 报告总数 3月15日 7天平均值 案例 29,518,746 57,083 55,153 死亡人数 535,227 751 1,394 []

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