EMSUGI

EMSUGI

Índice

• Visão geral do projeto
• Principais recursos
• Capturas de tela
• Começando
  • Pilha de tecnologia
  • Instalação
  • Executando com Docker
  • Estrutura de pastas
• Uso
• Contribuindo
• Licença MIT

Visão geral do projeto

O EMSUGI é um aplicativo sofisticado desenvolvido para coletar e analisar alertas de emergência de diversas fontes. Ele aproveita a IA generativa para prever incidentes futuros com base em dados históricos e tendências atuais. Este sistema visa aumentar a eficiência das respostas de emergência, fornecendo relatórios criteriosos e análises visuais.

Se você gosta deste projeto, não se esqueça de marcar este repositório com estrela e bifurcá-lo se quiser contribuir! Suas contribuições e apoio são muito apreciados!

Principais recursos:

• Monitoramento de alertas em tempo real : busca e armazena alertas de emergência em diferentes países.
• IA generativa : implementa IA para analisar e gerar previsões futuras de incidentes de emergência.
• Representação Gráfica : Exibe dados usando tabelas e gráficos, permitindo aos usuários visualizar as principais métricas.
• Seleção interativa de intervalo de data/hora : permite que os usuários definam intervalos de data e hora personalizados para geração de relatórios.
• Análise de palavras-chave e tópicos : identifica palavras-chave e tópicos populares por país e região.
• Design responsivo : suporta um layout responsivo e compatível com dispositivos móveis para visualização de relatórios.

NOTA: Esses recursos são baseados na intenção futura do projeto, portanto o desempenho e os recursos reais podem variar devido às fases ativas de desenvolvimento

Capturas de tela

Abaixo estão algumas capturas de tela mostrando os recursos e o layout do sistema:

NOTA: Estas capturas de tela refletem o estado atual do desenvolvimento do projeto e podem mudar no futuro à medida que os recursos evoluem e melhorias são feitas.

Começando

Pilha de tecnologia:

• Python (versão 3.x ou superior): uma linguagem de programação poderosa e de alto nível usada para desenvolvimento de back-end.
• Flask : Uma estrutura web leve para construir aplicações web em Python.
• pandas : uma biblioteca de manipulação de dados que fornece estruturas de dados poderosas para análise de dados.
• matplotlib : uma biblioteca de plotagem popular usada para criar visualizações estáticas, animadas e interativas.
• gemini : Uma ferramenta alimentada por IA para geração de relatórios generativos, usada para criar relatórios de emergência e desastres.
• tocha : uma estrutura de aprendizado profundo que fornece ferramentas flexíveis e eficientes para treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina, especialmente para inferência de modelos locais.
• transformadores : uma biblioteca da Hugging Face para trabalhar com transformadores pré-treinados e outros modelos de aprendizado de máquina de última geração.
• logly : uma ferramenta de registro e monitoramento usada para rastrear e gerenciar logs em aplicativos.
• python-dotenv : Ferramenta para gerenciar variáveis ​​de ambiente, permitindo a configuração de informações confidenciais (chaves de API, tokens, etc.) em um arquivo .env .
• SQLite : um banco de dados leve baseado em disco para armazenar e recuperar dados para o aplicativo.
• Tailwind CSS : uma estrutura CSS utilitária para projetar rapidamente interfaces web modernas e responsivas.
• Font Awesome - Biblioteca de ícones usada para adicionar ícones vetoriais escalonáveis ​​na IU.
• Chart.js – biblioteca JavaScript para criação de gráficos interativos e personalizáveis ​​para visualização de dados.

Instalação:

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/muhammad-fiaz/EMSUGI.git
   cd EMSUGI

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

3. Execute a IU da Web do Flask:

   python launch.py

4. Abra seu navegador e acesse:

    http://127.0.0.1:5000/
   

Executando com Docker

Se desejar executar este projeto usando Docker, verifique o arquivo docker_readme.md para obter um guia passo a passo sobre como construir, executar e gerenciar o aplicativo EMSUGI em um contêiner Docker.

Estrutura de pastas:

 .
├── launch.py                  # Launch Flask application
├── modules/                # Application modules
│   ├── api/                # API endpoints
│   │   ├── __init__.py    # Initialize API endpoints
│   │   ├── loading.py      # Loading API endpoint
│   │   ├── cancel_process.py      # Cancel the report generation process
│   │   .
│   │   .
│   ├── fetch_alerts.py     # Fetch report from online
│   ├── generate.py  # Generate report
│   ├── process.py  # Process the report
│   ├── router.py  # Router for the application
│   ├── db.py # Database connection
│   ├── download.py # Download the models
│   ├── async_worker.py # Async worker for the application
│   ├── routes/            # Application routes
│   │   ├── __init__.py    # Initialize application routes
│   │   ├── index_page.py      # Index Page route
│   │   ├── report_page.py      # Report Page route
│   │   ├── analytics_page.py      # Analytics Page route
│   │   ├── notice_page.py      # Notice Page route
│   │   ├── license_page.py      # License Page route
│   │   ├── records_page.py      # Records Page route
│   │   ├── reports_page.py      # Reports Page route
│   ├── utils/              # Utility functions
│   │   ├── __init__.py    # Initialize utility functions
│   │   └── progress.py     # Progress utility functions
│   │   └── check_for_cancel.py # Check if the report generation has been canceled
│   │   .
│   │   .
├── templates/              # Contains HTML templates
│   └── index.html          # Main HTML file
├── static/                 # Static files (CSS, JS, images)
│   ├── styles.css          # Global styles
├── create_database.py      # Used to create DB
├─��� database_alerts.db      # Stored Database
├── Dockerfile              # Docker configuration file
├── CODE_OF_CONDUCT.md      # Code of conduct for contributors
├── LICENSE                 # Open-source license for the project
├── pyproject.toml          # Python project configuration file
├── docker_readme.md        # Instructions for using Docker
└── README.md               # Project documentation 

Uso

• Abra o aplicativo em seu navegador.
• Insira um intervalo de datas e horas para gerar relatórios.
• Visualize os resultados em vários formatos gráficos.

Contribuindo

Aceitamos contribuições! Sinta-se à vontade para enviar problemas e solicitar solicitações para melhorar o projeto. Ao contribuir, certifique-se de seguir nosso Código de Conduta para manter um ambiente respeitoso e colaborativo para todos os colaboradores.

Licença MIT

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