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。

内含两千多张，224x224彩色图像，用于训练一个紧急车辆的识别网络，我会利用该数据集，做一个Pytorch的预训练模型多重CNN实现模型的对比实验。

应急反应演习报表(中英文) Emergency Response Rehearsal Report.docx

Emergency Care and Transportation of the Sick and Injured 11th Edition

基于网络的紧急剂量计算器。 在公立医院的真实急诊室中使用。

Admission National Registry Emergency Medical Technician(NREMT)认证考试题库

紧急响应系统（ERS）可以帮助市政当局或政府提高其应对紧急和严重事件的能力。 ERS的响应能力和有效性在很大程度上取决于其数据采集和处理系统，该系统是随信息技术（IT）演变而来的。 随着传感器网络和云计算的飞速发展，新兴的物联网（IoT）在ERS中的作用越来越大。 传感器，公共服务和专家的网络可以相互交互，并基于实时数据对紧急情况做出科学决策。 在ERS中需要进行群体决策时，一个关键的挑战是充分了解海量和多样化的数据，并在高层的基础上达成共识。压力和严格的时间限制。 由于无组织的数据的性质和系统的复杂性，ERS取决于来自不同领域的专家的理解和判断。 在对紧急情况做出适当的决定之前，要评估对收集到的数据和应对计划达成的共识是具有挑战性的。 在本文中，将紧急情况下的群体决策制定为多属性群体决策（MAGDM）问题，对专家之间的共识进行建模，并提出了一种新的方法，可以在决策过程中以最大化的共识达成对应急计划的理解。 在实现过程中，所建议的方法与计算机程序集成在一起，并作为服务封装在服务器上。 新方法的目标是（i）增强对突发事件情景和响应计划的全面