Detection of Recovery of Covid-19 Cases using Machine Learning

Raj, JeffreyPradeep; Anton, Jay; Raj, J. P. Durai

doi:10.31782/ijcrr.2021.sp183

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“…Chen et al [6] discussed fractional and fractal derivative Relaxation oscillation models . Joseph Raj et al [7] discussed Detection of Recovery of COVID-19 cases using machine learning.…”

Section: Literature Surveymentioning

confidence: 99%

Artificial Intelligence Solution for Relaxation Oscillation Equation

Kalaiyarasi,

V. Joseph Raj,

Sindu Devi

et al. 2024

Contemp. Math.

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In this paper Artificial Intelligence Solution is given for Relaxation Oscillation Equation, which is one of the simplest Fractional Differential Equation.Artificial Intelligence solution has been identified as the best one for fractional differential equation. Sample for patterns of fractional different equation are extracted. The better performance of Machine Learning Models is compared with the Numerical solution of Successive Approximation Method and reported.

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“…Chen et al [6] discussed fractional and fractal derivative Relaxation oscillation models . Joseph Raj et al [7] discussed Detection of Recovery of COVID-19 cases using machine learning.…”

Section: Literature Surveymentioning

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Artificial Intelligence Solution for Relaxation Oscillation Equation

Kalaiyarasi,

V. Joseph Raj,

Sindu Devi

et al. 2024

Contemp. Math.

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COBY: COVID-19 Telegram Chatbot by Employing Machine Learning Algorithms

Naufaldi

Jovita

Frans

et al. 2021

2021 International Conference on ICT for Smart Society (ICISS)

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HÍGIA: uma agente conversacional como suporte para o contexto da pandemia do covid-19 no Brasil

Silveira,

Herpich,

Da Silva

et al. 2023

Tecné. Episteme. Didaxis: TED

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Considerando o cenário atual em tempo de pandemia covid-19, ocasionou dúvidas e temores por parte de toda a sociedade. A pesquisa realizada pelo cetic.br mostrou um aumento significativo nas investigações relacionadas à área da saúde em 2021, comparando com o que ocorreu em anos anteriores. Apesar de ter ocorrido o retorno das atividades presenciais, o temor dos estudantes, professores e servidores em relação a possíveis problemas relacionados com biossegurança ainda persiste, pois, os casos de ocorrência da variante Ômicron ainda são frequentes em nosso meio. Muitas são as fontes de informação e seu volume é bem elevado. Adicionalmente, existe uma falta de fontes confiáveis e orientadas à situação do ambiente acadêmico e o autocuidado necessário. Esta situação pode contribuir para desviar os interessados da orientação apropriada que poderá estar perdida no meio de tanta informação. O presente trabalho descreve uma solução paliativa, para facilitar o acesso às informações e apoiar atividades educacionais. Propõe o uso de uma agente conversacional voltada a apoiar o processo de informação sobre covid-19. Esta agente conversacional tem sua base de conhecimento construída a partir de corpus linguísticos selecionados que contém um acervo de informações destinada a proporcionar à agente conversacional a capacidade de responder perguntas sobre este campo conceitual. Implementou-se a agente conversacional, denominada HÍGIA, que oferece serviços de informação com vistas a apoiar uma atividade educativa. O artigo apresenta a metodologia usada em sua construção e os resultados de seu uso a partir da análise de uma avaliação pelos seus usuários.

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Detection of Recovery of Covid-19 Cases using Machine Learning

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Artificial Intelligence Solution for Relaxation Oscillation Equation

Artificial Intelligence Solution for Relaxation Oscillation Equation

COBY: COVID-19 Telegram Chatbot by Employing Machine Learning Algorithms

HÍGIA: uma agente conversacional como suporte para o contexto da pandemia do covid-19 no Brasil

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