healthify agriTech

保健农业技术

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？获取各自应用程序的代码和详细信息 -

姓名	领域	存储库链接	使用应用程序
作物推荐	农业	单击此处查看代码	单击此处使用应用程序
肥料预测	农业	单击此处查看代码	单击此处使用应用程序
？病害	农业	单击此处查看代码	单击此处查看项目
“中风预测”	卫生保健	单击此处查看代码	单击此处使用应用程序
？预期寿命	卫生保健	单击此处查看代码	单击此处使用应用程序

项目主题

这些项目基于解决农业部门和医疗保健部门现实生活中问题的想法。它也可以被认为是最小的可行产品。

？动机

• 农业和医疗保健系统是影响一个国家的经济增长和人力资源的主要部门。

• 像印度这样的国内，大多数人口都取决于农业的生计。许多新技术，例如机器学习和深度学习，都将其实施到农业中，以使农民更容易成长和最大化其产量。

• 最近，大流行时，医疗保健需要采用技术有效工作。

• ？在该项目中，我们提出了一个实施以下应用程序的网站；农业领域的作物建议，肥料推荐和植物疾病预测。

  • 在作物推荐应用中，用户可以从其侧面提供土壤数据，并且应用程序将预测用户生长的作物。

  

  • 对于肥料推荐的应用，用户可以输入土壤数据及其生长的农作物类型，并且应用将预测土壤缺乏或过多的土壤，并建议将肥料送入土壤。

  

  • 对于最后的应用，即植物疾病预测的应用，用户可以输入患病的植物叶的图像，并且该应用将预测其是什么疾病，并且还将给予有关该疾病的背景和治愈的建议。

• ？对于医疗保健系统，我们根据所提供的投入对角色的中风预测和预期寿命。

  • 对于中风预测应用，用户可以输入身心状态，并且应用程序将预测患者是否可能根据性别，年龄，各种疾病和吸烟状态等输入参数获得中风的可能性。

  • 对于预期寿命应用程序，用户必须输入这些功能，因为观察结果是基于不同国家的，因此一个国家可以更轻松地确定预测因素，这有助于较低的预期寿命价值。这将有助于提出一个国家应有的重要性，以便有效地提高其人口的预期寿命。

？去 -

• 详细的文档
• 使用Web应用程序部署模型

用于使用的技术

1. 机器学习
2. 深度学习
3. 数据分析
4. 前端（Web Design/HTML＆CSS）
5. 后端（烧瓶/django）
6. 产品分析与设计
7. 云计算

项目描述

在这个项目中，我们将设计Web应用程序，以预测通过使用数据分析和机器学习，以预测农业和医疗保健领域中一些常见问题。建立了预测模型后，我们将为模型开发Web应用程序，然后将它们部署在云技术上以供公众使用。部署模型后，我们将在网站上集成所有Web应用程序。

✂项目部分

1. 农业
2. 卫生保健

姓名	领域	数据集	主要技术
作物推荐	农业	农作物数据	机器学习
肥料预测	农业	肥料数据	机器学习
病害	农业	植物 - 疾病数据	深度学习
中风预测	卫生保健	中风数据	机器学习和数据分析
预期寿命	卫生保健	exptency-data	机器学习和数据分析

详细的文档

使用服务的公共链接在这里

贡献者

Mahaveer Rulaniya	Kapil Kunt	Kailash Thalore	Jayant Agarwal	arvind	Abhishek Jangid	Vivek Bhati
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