EMSUGI

埃蘇吉

目錄

• 項目概況
• 主要特點
• 截圖
• 入門
  • 技術堆疊
  • 安裝
  • 使用 Docker 運行
  • 資料夾結構
• 用法
• 貢獻
• 麻省理工學院許可證

項目概況

EMSUGI是一款複雜的應用程序，旨在收集和分析來自各種來源的緊急警報。它利用生成式人工智慧根據歷史數據和當前趨勢預測未來事件。該系統旨在透過提供富有洞察力的報告和視覺化分析來提高緊急應變的效率。

如果您喜歡這個項目，請不要忘記為這個存儲庫加註星標，如果您想做出貢獻，請分叉它！非常感謝您的貢獻與支持！

主要特點：

• 即時警報監控：取得並儲存不同國家的緊急警報。
• 生成式人工智慧：利用人工智慧來分析和產生緊急事件的未來預測。
• 圖形表示：使用圖表和圖形顯示數據，使用戶能夠視覺化關鍵指標。
• 互動式日期/時間範圍選擇：使用戶能夠設定產生報告的自訂日期和時間範圍。
• 關鍵字和主題分析：按國家和地區識別熱門關鍵字和主題。
• 響應式設計：支援行動裝置友善且響應式的佈局來查看報告。

注意：這些功能是基於專案的未來意圖，因此實際效能和功能可能會因活躍的開發階段而有所不同

截圖

以下是一些顯示系統功能和佈局的螢幕截圖：

注意：這些螢幕截圖反映了專案開發的當前狀態，隨著功能的發展和改進，未來可能會發生變化。

入門

技術堆疊：

• Python （版本 3.x 或更高版本）：一種強大的高階程式語言，用於後端開發。
• Flask ：一個輕量級的 Web 框架，用於用 Python 建立 Web 應用程式。
• pandas ：一個資料操作庫，為資料分析提供強大的資料結構。
• matplotlib ：一個流行的繪圖庫，用於創建靜態、動畫和互動式視覺化。
• gemini ：一種用於產生報告產生的人工智慧工具，用於建立緊急情況和災難報告。
• torch ：深度學習框架，為訓練和部署機器學習模型（特別是本地模型推理）提供靈活高效的工具。
• Transformers ：Hugging Face 的一個庫，用於使用預先訓練的 Transformer 和其他最先進的機器學習模型。
• logly ：一種日誌記錄和監視工具，用於追蹤和管理應用程式內的日誌。
• python-dotenv ：管理環境變數的工具，允許在.env檔案中設定敏感資訊（API 金鑰、令牌等）。
• SQLite ：一個輕量級的、基於磁碟的資料庫，用於儲存和檢索應用程式的資料。
• Tailwind CSS ：實用程式優先的 CSS 框架，用於快速設計響應式的現代 Web 介面。
• Font Awesome - 用於在 UI 中新增可縮放向量圖示的圖示庫。
• Chart.js - 用於建立互動式和可自訂圖表以實現資料視覺化的 JavaScript 程式庫。

安裝：

1. 克隆儲存庫：

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

2. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt

3. 運行 Flask Web UI：

   python launch.py

4. 打開瀏覽器並轉到：

    http://127.0.0.1:5000/
   

使用 Docker 運行

如果您想使用 Docker 運行此項目，請查看 docker_readme.md 文件，以取得有關在 Docker 容器中建置、執行和管理 EMSUGI 應用程式的逐步指南。

資料夾結構：

 .
├── 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

• 在瀏覽器中開啟該應用程式。
• 輸入日期和時間範圍以產生報告。
• 以各種圖形格式視覺化結果。

貢獻

我們歡迎貢獻！請隨意提交問題和拉取請求以改進專案。貢獻時，請確保遵守我們的行為準則，為所有貢獻者維持一個尊重和協作的環境。

麻省理工學院許可證

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