研究計畫-專案詳細資料
摘要
1此計畫以實際台灣地區COVID-19疫情歷史數據狀況，建立回歸模型及深度學習模型，可提早預知未來某一週期內台灣地區COVID-19疫情變化。2對於台灣地區COVID-19疫情狀況，將可有效預測，對於企業管理、社會等機構營運，更有實質參考依據。3除預測台灣疫情外，可延伸為每縣市疫情預測，有效地進行醫療量能分配管理，以利降低中重症及死亡人數。4本計畫以分析與彙整每日抗病毒藥物之投藥情形，並搭配深度學習預測演算法，整合雲端數據庫，預測某地區之重症與死亡病例與優化投藥抗病毒藥物情況。5此計畫以大數據、AI深度學習方法導入與建置商轉為目的，所有數據蒐集均為每日疫情狀況等實
Project IDs
系統編號:PB11207-2718
原計畫編號:NSTC112-2221-E182-044
原計畫編號:NSTC112-2221-E182-044
| 狀態 | 已完成 |
|---|---|
| 有效的開始/結束日期 | 01/08/23 → 31/07/24 |
Keywords
- 電子電機工程
- 嚴重特殊傳染性肺炎
- 抗病毒藥物
- 人工智慧
- 移動平均自迴歸方法
- 向量自迴歸方法
- 向量誤差修正
- 長短期記憶
- 深度類神經網絡
- 卷積神經網絡
- 預防醫學
指紋
探索此研究計畫-專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。