俄羅斯專家開發神經網絡診斷系統 通過咳嗽聲實時判斷患者是否患有新冠
1月19日消息 據俄媒 Vesti 報道，俄羅斯專家開發了一種神經網絡診斷系統，能夠通過咳嗽聲實時判斷患者是否患有新冠肺炎。目前基于該診斷系統的手機 App Acoustery 也已開發出來。
據報道，項目負責人、俄羅斯科學院列別捷夫物理研究所研究員德米特里 · 米哈伊洛夫表示，診斷系統能夠將所記錄的咳嗽聲 “可視化”，轉化為頻譜圖，用肉眼就可以辨別新冠肺炎癥狀的特征。據悉，診斷系統會辨別患者的咳嗽是由新冠肺炎引起的，還是由其他呼吸系統疾病引起的。手機 APP Acoustery 的使用方法非常簡單，只需用戶對著手機麥克風咳嗽，程序便會實時做出診斷。
IT之家了解到，Acoustery 應用對于新冠肺炎的診斷準確度超過 85%，并且可以繼續提高。它可以作為獨立應用程序集成到蘋果、谷歌和其他移動軟件開發人員開發的熱門電子健康平臺中，也可以集成到各種終端中。
責任編輯：PSY
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
神經網絡
+關注
關注
42文章
4802瀏覽量
102566 -
診斷系統
+關注
關注
0文章
40瀏覽量
11952 -
俄羅斯
+關注
關注
1文章
57瀏覽量
13319
發布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
什么是開關柜后臺專家故障診斷系統？在哪方面實現智能診斷？
蜀瑞創新為大家科普：開關柜后臺軟件-專家診斷系統是一種基于先進技術的智能化監測與診斷平臺，旨在通過實時數據采集、分析和人工智能算法，對開關柜
BP神經網絡與卷積神經網絡的比較
多層。 每一層都由若干個神經元構成，神經元之間通過權重連接。信號在神經網絡中是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。 卷積神經網絡（CNN） ：
診斷系統開發咨詢服務
隨著汽車電控系統復雜度及消費者對于汽車售后服務水平要求的提升，診斷系統開發在整車開發中的重要度日益突出。經過多年的實踐，經緯恒潤積累了豐富的經驗，業務涵蓋診斷協議及功能定義、
中置式開關柜技術規范：智能開關專家診斷系統
蜀瑞創新智能開關專家診斷系統能夠對開關設備進行實時數據采集及歷史數據的讀取，并對采集數據進行處理分析，解析開關設備的運行狀態，包括對機械特性分析、機械壽命預測、燃弧時間分析、斷路器壽命預測、對開關設備故障
神經網絡辨識模型具有什么特點
神經網絡辨識模型是一種基于人工神經網絡的系統辨識方法，它具有以下特點： 非線性映射能力 ：神經網絡能夠處理非線性問題，可以很好地擬合復雜的非線性系統
BP神經網絡和人工神經網絡的區別
BP神經網絡和人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）之間的關系與區別，是神經網絡領域中一個基礎且重要的話題。本文將從定義、結構、算法、應用及未來發展等多個方面，詳細闡述BP
rnn是遞歸神經網絡還是循環神經網絡
RNN（Recurrent Neural Network）是循環神經網絡，而非遞歸神經網絡。循環神經網絡是一種具有時間序列特性的神經網絡，能夠處理序列數據，具有記憶功能。以下是關于循環
遞歸神經網絡是循環神經網絡嗎
遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）和循環神經網絡（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）實際上是同一個概念，只是不同的翻譯方式
卷積神經網絡和bp神經網絡的區別在哪
結構、原理、應用場景等方面都存在一定的差異。以下是對這兩種神經網絡的詳細比較： 基本結構 BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個神經元之間
反向傳播神經網絡和bp神經網絡的區別
反向傳播神經網絡（Backpropagation Neural Network，簡稱BP神經網絡）是一種多層前饋神經網絡，它通過反向傳播算法來調整網
如何使用神經網絡進行建模和預測
神經網絡是一種強大的機器學習技術，可以用于建模和預測變量之間的關系。 神經網絡的基本概念 神經網絡是一種受人腦啟發的計算模型，由大量的節點（神經元）組成，這些節點
BP神經網絡屬于DNN嗎
深度神經網絡（Deep Neural Network，簡稱DNN）則是指具有多個隱藏層的神經網絡，可以處理復雜的數據和任務。那么，BP神經網絡是否屬于DNN呢？
bp神經網絡是深度神經網絡嗎
Network）有相似之處，但它們之間還是存在一些關鍵的區別。 一、引言 神經網絡是一種模擬人腦神經元結構的計算模型，它由大量的神經元（或稱為節點）組成，這些神經元
bp神經網絡和卷積神經網絡區別是什么
結構、原理、應用場景等方面都存在一定的差異。以下是對這兩種神經網絡的比較： 基本結構 BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個神經元之間
卷積神經網絡和bp神經網絡的區別
卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）和BP神經網絡（Backpropagation Neural Networks，簡稱BPNN）是兩種
工商網監
評論