EMSUGI

埃苏吉

目录

• 项目概况
• 主要特点
• 截图
• 入门
  • 技术堆栈
  • 安装
  • 使用 Docker 运行
  • 文件夹结构
• 用法
• 贡献
• 麻省理工学院许可证

项目概况

EMSUGI是一款复杂的应用程序，旨在收集和分析来自各种来源的紧急警报。它利用生成式人工智能根据历史数据和当前趋势预测未来事件。该系统旨在通过提供富有洞察力的报告和可视化分析来提高应急响应的效率。

如果您喜欢这个项目，请不要忘记为这个存储库加注星标，如果您想做出贡献，请分叉它！非常感谢您的贡献和支持！

主要特点：

• 实时警报监控：获取并存储不同国家/地区的紧急警报。
• 生成式人工智能：利用人工智能来分析和生成紧急事件的未来预测。
• 图形表示：使用图表和图形显示数据，使用户能够可视化关键指标。
• 交互式日期/时间范围选择：使用户能够设置生成报告的自定义日期和时间范围。
• 关键词和主题分析：按国家和地区识别热门关键词和主题。
• 响应式设计：支持移动设备友好且响应式的布局来查看报告。

注意：这些功能基于项目的未来意图，因此实际性能和功能可能会因活跃的开发阶段而有所不同

截图

以下是一些显示系统功能和布局的屏幕截图：

注意：这些屏幕截图反映了项目开发的当前状态，并且随着功能的发展和改进，未来可能会发生变化。

入门

技术堆栈：

• Python （版本 3.x 或更高版本）：一种强大的高级编程语言，用于后端开发。
• Flask ：一个轻量级的 Web 框架，用于用 Python 构建 Web 应用程序。
• pandas ：一个数据操作库，为数据分析提供强大的数据结构。
• matplotlib ：一个流行的绘图库，用于创建静态、动画和交互式可视化。
• gemini ：一种用于生成报告生成的人工智能工具，用于创建紧急情况和灾难报告。
• torch ：一种深度学习框架，为训练和部署机器学习模型（特别是本地模型推理）提供灵活高效的工具。
• Transformers ：Hugging Face 的一个库，用于使用预先训练的 Transformer 和其他最先进的机器学习模型。
• logly ：一种日志记录和监视工具，用于跟踪和管理应用程序内的日志。
• python-dotenv ：管理环境变量的工具，允许在.env文件中配置敏感信息（API 密钥、令牌等）。
• SQLite ：一个轻量级的、基于磁盘的数据库，用于存储和检索应用程序的数据。
• Tailwind CSS ：实用程序优先的 CSS 框架，用于快速设计响应式的现代 Web 界面。
• Font Awesome - 用于在 UI 中添加可缩放矢量图标的图标库。
• Chart.js - 用于创建交互式和可定制图表以实现数据可视化的 JavaScript 库。

安装：

1. 克隆存储库：

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

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 运行 Flask Web UI：

   python launch.py

4. 打开浏览器并转到：

    http://127.0.0.1:5000/
   

使用 Docker 运行

如果您想使用 Docker 运行此项目，请查看 docker_readme.md 文件，获取有关在 Docker 容器中构建、运行和管理 EMSUGI 应用程序的分步指南。

文件夹结构：

 .
├── 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 

用法

• 在浏览器中打开该应用程序。
• 输入日期和时间范围以生成报告。
• 以各种图形格式可视化结果。

贡献

我们欢迎贡献！请随意提交问题和拉取请求以改进项目。贡献时，请确保遵守我们的行为准则，为所有贡献者维持一个尊重和协作的环境。

麻省理工学院许可证

 Copyright (c) 2024 Muhammad Fiaz

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