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基于人工神经网络的冠状病毒智能检测系统的开发
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于人工神经网络的新型智能系统，用于检测冠状病毒。作者收集了来自尼日利亚恩古市Collie医院的683例COVID-19患者的高温数据，用于训练人工神经网络侦探模型。结果表明，该新的检测系统对COVID-19的检测是可靠且非常有效的。
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关键要点
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本文介绍了一种基于人工神经网络的新型智能系统用于检测冠状病毒。
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高烧占 COVID-19 症状的 87.9%。
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收集了来自尼日利亚恩古市 Collie 医院的 683 例 COVID-19 患者的高温数据用于训练模型。
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使用混淆矩阵、回归和均方差（MSE）进行性能评估。
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回归值为 0.967，准确率为 97%，MSE 为 0.00100Mu。
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结果表明该检测系统对 COVID-19 的检测是可靠且非常有效的。
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