Voltei

[felipeliliti]

Gênesis_Global/ │ ├── README.md ├── LICENSE ├── docs/ │ ├── overview.md │ ├── installation_guide.md │ └── usage_examples.md ├── src/ │ ├── governance/ │ │ └── governance_ai.aurorax │ ├── health/ │ │ └── health_diagnosis_ai.aurorax │ ├── education/ │ │ └── adaptive_learning_ai.aurorax │ ├── environment/ │ │ └── environmental_monitoring_ai.aurorax │ └── quantum_computing/ │ └── fractal_storage_system.aurorax ├── data/ │ ├── health_data/ │ ├── crime_data/ │ ├── environmental_data/ │ └── education_data/ └── config/ ├── settings.aurorax └── environment_variables.env

Detalhes dos Arquivos

1. README.md: Contém a descrição do projeto, objetivos, como configurar o ambiente, como rodar os módulos e exemplos de uso. Inclui um sumário com links para as seções importantes.

2. LICENSE: Especifica os termos de uso e distribuição do projeto.

3. docs/:

overview.md: Explicação detalhada do projeto, sua visão, e os componentes principais.

installation_guide.md: Instruções de instalação e configuração do ambiente Aurorax.

usage_examples.md: Exemplos práticos de como utilizar cada módulo do sistema.

4. src/: Contém os códigos-fonte dos módulos principais divididos por área:

governance_ai.aurorax: Módulo de IA para monitoramento e governança inteligente.

health_diagnosis_ai.aurorax: IA para diagnóstico médico automatizado e prevenção de surtos.

adaptive_learning_ai.aurorax: Sistema de aprendizado adaptativo para personalizar a educação.

environmental_monitoring_ai.aurorax: Monitoramento ambiental e previsão de desastres.

fractal_storage_system.aurorax: Supercomputação quântica com armazenamento fractal.

5. data/: Diretório para datasets utilizados nos módulos de IA (anônimos ou públicos), separados por área.

6. config/:

settings.aurorax: Configurações gerais dos módulos.

environment_variables.env: Variáveis de ambiente necessárias para a execução do projeto.

Exemplo de Código em Aurorax

Exemplo de Código para o Módulo de Diagnóstico Médico (health_diagnosis_ai.aurorax):

Importar bibliotecas necessárias

import Liliti from "LilitiSTK_3.6.9"

Configuração do modelo de diagnóstico

model Config: input_features = ["sintomas", "histórico_medico", "imagens", "dados_laboratoriais"] output = "diagnóstico" use_multimodal = true accuracy_threshold = 0.95

Função principal de diagnóstico

function diagnose_patient(data): # Pré-processamento dos dados cleaned_data = preprocess(data) # Diagnóstico usando IA multimodal diagnosis = Liliti.analyze(cleaned_data, Config) # Retornar resultado return diagnosis

Exemplo de uso

sample_data = { "sintomas": ["febre", "tosse", "fadiga"], "histórico_medico": ["diabetes"], "imagens": load_images("imagens_radiografia/"), "dados_laboratoriais": load_lab_results("resultados_laboratorio.csv") }

resultado = diagnose_