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@所有高校:開學科技戰“疫”攻略來了!
三盟動態    2020.05.25    來源:三盟科技    點擊:2341


數萬名學生,跨省遷徙,涌入學校,人流密集,一場史無前例的防疫大考開幕。這,幾乎是每個高校都可預見的“開考”現場。


“疫考”難度還在加大。

國外疫情愈演愈烈,超510余萬的確診數據駭人聽聞。在指導開學防疫上,教育部長陳寶生更是強調,“嚴格復學標準、嚴格把好校門、嚴格活動管控、嚴格落實責任,確保復課進度、復學有序、校園安全、萬無一失,做到最大限度復課、最嚴標準防控。”


開學在即,各院校面臨疫情防控,三盟科技“校園教育大腦”通過運用大數據、人工智能、物聯網等技術,以大數據為核心,推出“AI疫管家”——校園防疫大數據解決方案,助力學校實時監測疫情防控,做一屏知全局,為學校管理者提供科學決策支撐。



“AI疫管家”5大亮點

FIVE HIGHLIGHTS


1.全校數萬師生疫情實時報告,

一目了然。


還記得疫情初期,湖北黃岡衛健委主任唐志紅「一問三不知」事件曝光,令社會輿論嘩然。引以為鑒的是,身為狙擊疫情的一線指揮官,掌握轄區內疫情動向是首要任務。對高校領導來說,同樣如此。


通過三盟科技開發出的AI疫管家,不僅能反映全校疫情數據,還能通過大數據分析疫情變化趨勢。校領導可通過疫情顯示大屏,實時了解本校疫情數據,包括每日疫情、學生返校情況、體溫上報情況、體溫異常數據等。


借力AI疫管家平臺,原本需要多次開會、匯總和討論的數據報告,如今在一個顯示大屏上就能實現對全校疫情的總覽和把握,便于校領導第一時間下達指令和調度管理。



2.校內疑似無癥狀患者,

提前發現。


沒有出現相應的臨床癥狀,連患者自身都無法感知,而傳染卻仍在持續擴散。關于「新冠無癥狀患者排查」這個高校防疫的重大難點,該怎么解決?


AI疫管家為此提供預案。平臺通過收集無癥狀者發病過程樣本,采用主基底算法進行特征提取,提前發現疑似無癥狀患者。同時,利用大數據分析和研判,將其快速定位并于平臺中發送預警。借助此法,將無癥狀患者被發現的概率大幅提高,為學校疫情防控增設一道保護屏障。




3.尋找密切接觸者,

一搜就知。


從公開報道中可知,尋找密切接觸者的過程,猶如破案般抽絲剝繭,工程量巨大,還唯恐線索遺漏。如今,通過大數據的監測,原本繁雜的搜尋工作,現在只需一個簡單的搜索動作就能完成。


基于校內的行為軌跡及社交分析的大數據,AI疫管家能自動梳理出感染者的生活軌跡,追蹤到人群接觸史,成功鎖定密集接觸人群,為疫情防控提供寶貴的信息。



4.重點場所人流管控,

可以再省力點。


人群聚集,意味著更高的感染風險,因此控制人流也是高校防疫的一個重要舉措。然而,如果單靠人力在現場全程跟進控流,難免費力又耗時。


基于人群過載算法,平臺可通過對學校食堂、圖書館、體育館等重點場所進行實時監測,并將監控數據顯示到3D地圖上。一旦現場出現人流量超標,監控大屏即顯示樓宇紅色預警,并推送預警信息給管理者。校管理者可及時調整策略,引導師生錯峰出行。



5.學生出現異常行為,

及時預警。


疫情期間,任何異常行為都可能引發疫情傳播,對異常行為進行預警就顯得更加必要。


運用大數據分析在校學生的行動軌跡,同時結合異常行為發現算法,AI疫管家能識別學生失聯、逃課等異常行為,并自動推送預警信息,使管理人員提前介入預警情況,防患于未然。


縱觀全球,疫情風險尚未消除,開學防疫將給高校治理能力帶來更高的挑戰。面對這場非打不可的防疫戰,借力科技防疫已成高校突圍制勝的關鍵。

值得期待的是,這次高校抗疫大戰中,作為手握大數據、人工智能、物聯網等綜合技術優勢的少數派,三盟科技AI疫管家即將大顯身手,惠及更多的學校。



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