ハンツビルのアラバマ大学の博士候補者は、ソーシャルメディアプラットフォームを遊雅堂 スロットで活用できる方法を調査しました人道支援と災害対応のためのオンラインand disaster responses for victims.
チームは、遊雅堂 スロットをマッピングするために、Covid-19パンデミック中に2つの6週間の期間と2つの国から、以前はTwitterとして知られていたXからのデータを使用しました。
彼らは、2021年5月から6月までのデルタ変異体の急増中に、パンデミックが勃発したときに、米国で2020年3月から4月の間に測定しました。
遊雅堂 スロットは、ヘルスケアサプライチェーンの重大な不足を引き起こします
これらの期間中の遊雅堂 スロットサプライチェーンの混乱は、集中治療患者のためのフェイスマスク、薬、人工呼吸器などの重要な機器の深刻な不足を引き起こしました。
vishwa vijay kumar、研究リーダーは、「私はインドの田舎で生まれ、育った。
「これらの洪水は何マイルも広がる可能性があり、医療や食品の緊急の助けを必要とする家に何千人もの人々を閉じ込め、救助活動。
「したがって、私はに運転されました要件を伝える必要がある人々を可能にするフレームワークを開発する世界および関連する当局に、遊雅堂 スロットの犠牲者を時間通りに支援するために調整する。」
2020年のCovid-19パンデミックは、世界中の何十億人もの人々に影響を与え、世界の医療用サプライチェーンに大きな脆弱性を明らかにしています。
テストキット、酸素シリンダー、病院ベッドなどの必須供給の重大な不足は、効率的なリソース割り当てとリアルタイム情報の緊急の必要性を強調しました。
AIが緊急の遊雅堂 スロットと供給を改善する方法
「この状況は、ソーシャルメディアとAIがより速い遊雅堂 スロットのためにどのように活用され、危機中に健康と供給の課題を緩和できるかを探るための私の初期の動機を再燃させました。」とクマールは説明しました。
その後の研究は、4段階のプロセスを提示し、390万のツイートから情報を解析し、遊雅堂 スロットと機械学習を使用して命令情報を特定するためのアルゴリズムを開発しました。
Twitterの投稿内のキーワードは、どのツイートにパンデミックサプライチェーンの混乱に関連する情報が含まれているかを示すために特定され、コンテンツ分析とモデリングのために処理されました。
ツイートは、「命令的」または実用的な嘆願のための実用的な嘆願として分類され、「非熟成」を提供しない情報を提供しました。
データは、遊雅堂 スロットの調整を促進するためにジオタグ情報がない命令的なツイートの地理的位置を推定しました。
Supply ch遊雅堂 スロットn shortages in the future
さらに、研究者は、将来の研究の焦点となる遊雅堂 スロット状況中の多くのヘルスケアサプライチェーンの課題を特定しました。
トピックが含まれています：
- 自分の場所を特定せずにソーシャルメディアに懸念を投稿した困っている人々の地理的位置
- Forecasting COVID-19 vaccine supplies
- 健康と食料の利用可能性を予測
- 他のソーシャルメディア（Facebook、Instagramなど）の使用
- これらの改善がハリケーンや地震などの他の遊雅堂 スロットイベントに適用できる場所を見つける
「遊雅堂 スロットイベントからソーシャルメディアの投稿をスキャンし、需要と供給の問題のリアルタイムレポートを生成するプラットフォーム/ツールと、地理ロケーションを備えた人々が助けを要求するプラットフォーム/ツールを開発することも計画しています」とKumarは結論付けました。
