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Applicant/owner |
PA |
Amalanathan, Selvia Arokiya Mary, Tamil Nadu, Chennai, IN
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Chandrasekhar, Parthasarathi Balasamudram, Dr., Andhra Pradesh, Tirupati, IN
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Hainan Weichang Information Technology Co., Ltd, Hainan, CN
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Hariram, Venkatesan, Prof. Dr., Tamil Nadu, Salem, IN
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Li, Jianfeng, Haikou, CN
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Li, Zeyun, Penang, MY
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Manoharan, Poongodi, Doha, QA
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Misra, Shubhrojit, Rajasthan, Jaipur, IN
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Paul, Sanchita, Dr., Jharkhand, Ranchi, IN
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Sharma, Shailendra, Uttar Pradesh, Ghaziabad, IN
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Swamy, Amit, Dr., Abu Dhabi, AE
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Yeruva, Ajay Reddy, CA, Pleasanton, US
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Abstract |
AB |
[DE] Ein System zur Früherkennung und Prävention von COVID-19 basierend auf der Integration von IoT und maschinellem Lernen, das System umfasst:ein Netzwerk (104) von IoT-Sensoren (102), die konfiguriert sind, um Daten in Bezug auf Lebenszeichen, Umweltfaktoren und Kontaktverfolgungsinformationen von Einzelpersonen zu sammeln;ein maschinelles Lernmodell (106), das ein neuronales Deep-Learning-Netzwerk umfasst, das unter Verwendung einer Kombination aus überwachten und nicht überwachten Lerntechniken trainiert wird, um Muster in den gesammelten Daten zu identifizieren, die auf eine COVID-19-Infektion hinweisen;eine Datenbank (108) zum Speichern der gesammelten Daten und der vom Maschinenlernmodell (106) erzeugten Ausgabe;ein Benachrichtigungssystem (110), das Warnungen an bestimmte Personen oder Behörden sendet, falls der Wahrscheinlichkeitswert für eine COVID-19-Infektion einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet;eine Benutzerschnittstelle (112), die dem Benutzer die Ergebnisse der Analyse anzeigt, einschließlich der Wahrscheinlichkeitspunktzahl, und eine Anleitung zu den nächsten Schritten, wie beispielsweise Testen oder Selbstisolation, bereitstellt;ein Datenschutz- und Sicherheitsmodul (114), das sicherstellt, dass die gesammelten Daten geschützt und nur autorisierten Personen zugänglich sind; Undein Rückkopplungsschleifenmodul (116), das es dem maschinellen Lernmodell (106) ermöglicht , aus seinen Fehlern zu lernen und seine Genauigkeit beim Erkennen einer COVID -19-Infektion kontinuierlich zu verbessern. |
