标题中的“开源COVID-19肺呼吸机-项目开发”是指一个紧急响应COVID-19大流行的医疗设备项目，该设备旨在提供一种可负担且可快速生产的肺呼吸机设计。这个项目利用开源硬件和软件的概念，允许全球的技术专家、工程师和医疗专业人员共同协作，以应对COVID-19疫情造成的呼吸机短缺问题。 描述中提到的“应对COVID-19 Healy危机的紧急医院呼吸机项目”进一步强调了项目的目标，即通过快速开发和部署呼吸机来满足医疗需求。"我们在一起将更加强大，我们将共同赢得胜利"是团队合作精神的体现，意味着这个项目鼓励全球社区的参与，共同努力对抗这场公共卫生危机。 标签包括“covid19 emergency response”表明这是一个应对COVID-19大流行紧急情况的举措，“medical device”说明项目的核心是开发医疗设备，“open source hardware”表示设计和制造过程中的硬件部分是开放源代码的，任何人都可以查看、修改和使用。“robotics”可能暗示了呼吸机中涉及自动化和控制系统的复杂性。 压缩包内的文件名列表提供了项目的具体资料： 1. inbound6902848950720333274_ePAAvjC4e3.jpg - 可能是一张与项目相关的图片，如呼吸机的原型或工作原理图。 2. inovt_covid19_version_2_0_david_pascoal_0mbFUa0ce1.rar - 这可能是呼吸机的第二个版本的设计文件，由David Pascoal贡献，可能包含工程图纸、代码或其他详细信息。 3. img_20200421_115307_DL4vN3fyWB.jpg - 另一张图片，可能是项目进展的照片或者特定组件的特写。 4. configuracao_da_mascara_ingles_(1)_rNYz5JUz3q.jpg - 提供了关于呼吸机面罩配置的英文说明，对于操作和安装至关重要。 5. INOVT_COVID19_Version_2.2.rar - 进一步的更新，版本2.2的呼吸机设计，可能包含了改进的功能和修复的错误。 6. projecto_gif_ohKHGTrBck.gif - 一个动态图像，可能展示呼吸机的工作过程或操作流程。 7. inovt_covid19_version_2_2_ino.ino - 这是一个Arduino编程语言（INO）的源代码文件，用于控制呼吸机的电子部分。 8. diagram_2_2_uLp14RxPHA.png - 可能是系统的工作原理图或电路图，帮助理解硬件布局和信号传递。 9. open-source-covid-19-pulmonary-ventilator-4f4586.pdf - 这是一个PDF文档，很可能详细介绍了呼吸机的设计理念、技术规格以及使用指南。 综合以上信息，这个开源项目涵盖了从硬件设计到软件控制的全面工作，涉及到机械工程、电子工程、自动化控制等多个领域，目的是为医疗机构提供紧急的呼吸机解决方案，同时通过开源的方式促进全球协作，共同应对COVID-19的挑战。参与者可以通过这些资源学习呼吸机的工作原理、构建过程，并根据需要进行本地化改造，以满足各地的具体需求。

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用于COVID19的CT扫描分类 Klasifikasi CT扫描untuk COVID-19 menggunakan卷积神经网络（CNN）

Jordan Micah Bennett， 软件工程师/创建者。 注意：上面的动画表示拖放版本，与本页上讨论的实例分开。 拖放版本版本与非拖放版本具有相同的功能，但拖放功能除外。 拖放版本可。 SMART-XRAY（+ CT）-SCAN_BASED-COVID19_VIRUS_DETECTOR 目的是开发一种快速方法来检测nCov 2019（冠状病毒2019/2020，也称为疾病：源于病毒的“ Covid-19”： ）菌株，并因此使用了人工神经网络开发符合最初目标的系统。 该项目于2020年1月29日在这里开始： 。 此X射线扫描版本（也是全球第一个已知的尝试/图像分析发布/基于人工智能的nCov / Covid19诊断代码）于年开始 由于这是旨在共同构建此类程序的首次尝试，因此请指向具有类似目标的开源软件包。 请发送电子邮件至 。 这也可以合理地允许经验不足的医务人员进行初

事件和热点观察专题研究系列：理解全球COVID19最新进展和潜在利率影响（2020）（16页）.pdf

生存卷积模型用于COVID-19预测 冠状病毒疾病COVID-19已在世界范围内引发了重大的健康危机。 必须预测该疾病的流行，调查遏制和缓解措施对感染率的影响，并在国家之间进行比较。 用于传染病建模的现有方法是SEIR模型，该模型依赖于许多不可测的先前假设（例如，拟合过去的流感数据），并且在较宽的预测间隔内不可靠。 我们开发了一个健壮的生存-卷积模型，该模型具有很少的参数，其中包含未知患者零日期，潜伏潜伏期和随时间变化的繁殖数。 标题： 作者：王勤霞a ，谢尚宏a ，袁家佳a ，曾冬林b 机构： 美国纽约，哥伦比亚大学，梅尔曼公共卫生学院，生物统计学系 北卡罗来纳大学吉林斯公共卫生学院生物统计学系，美国北卡罗来纳州查帕尔希尔 通讯人：博士（ ）和曾（ ） ：王Q，谢S，王Y，曾D（2020）。 生存卷积模型预测COVID-19病例并评估缓解策略的效果。 公共卫生前沿8（20

一种利用紫外线灯以经济有效的方式对公共场所和医院进行消毒的机器人。