刘伯温猪鼠年疫情预测

1.采用机器学习技术，为刘伯温猪鼠年疫情预测创建一个数据库，以获取近年来各地区的病例数据。

2.通过大数据分析，找出影响疫情发生的关键因素，如气候、人口密度、卫生保障水平、动物相互间的遗传性差异等。

3.根据历史数据预测不同地区的风险水平，以帮助决定防止或应对该感染的行动方法。

4.采用多小时/天/周/月监测方法追踪新出现的感 染者情况, 以便快速识别新出 现 的 可能 风 险 圈 ；

5.使用卫星遥感成像和GIS (Geographic Information System) 技术, 跟踪畜牧业中人畜之间交往情况, 并作出相应衡量;

6.开发一套实时救助体制, 加快公共卫生部门在前線遇到风险时所作出的正确决定;

7.将传统医学理解与AI(Artificial Intelligence) 有机集成 , 运用 AI 来帮助诊断、处理以及监测省市之间已存在风险;

8.根据历代证书上所载信 息 , 精心勾勒击退“三年大 非”(SARS) 的战略思考 ;