Hacia un diagnóstico eficiente y confiable de pandemias en ciudades inteligentes: un enfoque de aprendizaje federado basado en blockchain
Autores: Abdel-Basset, Mohamed; Alrashdi, Ibrahim; Hawash, Hossam; Sallam, Karam; Hameed, Ibrahim A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Hacia un diagnóstico eficiente y confiable de pandemias en ciudades inteligentes: un enfoque de aprendizaje federado basado en blockchain
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Enfermedades pandémicas
Ciudades inteligentes
BFLPD
Tecnología blockchain
COVID-19
Privacidad de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Tras la pandemia de COVID-19, la necesidad de un diagnóstico eficiente y fiable de enfermedades en las ciudades inteligentes se ha vuelto cada vez más seria. En este estudio, presentamos un novedoso marco de aprendizaje federado basado en blockchain diseñado específicamente para el diagnóstico de enfermedades pandémicas en ciudades inteligentes, llamado BFLPD, con un enfoque en COVID-19 como caso de estudio.
Descripción
Tras la pandemia de COVID-19, la necesidad de un diagnóstico eficiente y fiable de enfermedades en las ciudades inteligentes se ha vuelto cada vez más seria. En este estudio, presentamos un novedoso marco de aprendizaje federado basado en blockchain diseñado específicamente para el diagnóstico de enfermedades pandémicas en ciudades inteligentes, llamado BFLPD, con un enfoque en COVID-19 como caso de estudio.