介绍猴痘病毒的传播特性及其对公共卫生的影响，强调基于ResNet算法在疾病识别中的应用潜力。
明确本文旨在通过ResNet算法提高猴痘病毒感染者的识别准确率，以辅助临床诊断和疫情控制。
阐述本文研究对于提升疾病识别效率、减少误诊率以及优化公共卫生管理的重要意义。
详细介绍本研究将涉及的数据集、算法模型及实验设计等内容。
描述从数据收集、模型训练到结果分析的整体研究流程和步骤。
概述本文所采用的ResNet算法原理及其在图像识别中的应用方法。
介绍本文各章节的具体内容和组织结构。
强调本文在研究方法、数据处理或结果分析等方面的新颖之处。
介绍猴痘病毒的生物学特性和传播途径，包括其病毒学性质、感染机制等。
分析猴痘病毒对人类健康的影响及其在全球范围内的传播情况和防控措施。
详细描述猴痘病毒感染者的临床症状、体征及其诊断标准。
介绍ResNet（残差网络）的基本原理、发展历程及其在深度学习中的重要地位。
分析ResNet算法的网络结构特点，包括残差块的设计及其对深层网络训练的影响。
探讨ResNet算法在医学图像识别中的应用案例，特别是在传染病识别方面的研究成果。
描述用于本研究的数据集选择标准、来源及其特点。
详细介绍数据集的清洗、标准化、增强等预处理步骤，以确保数据质量。
说明数据集如何划分为训练集、验证集和测试集，并讨论不同划分比例的影响。
描述实验的整体设计，包括实验目标、实验步骤和预期结果。
详细介绍模型训练的具体过程，包括训练参数设置、训练周期、损失函数选择等。
阐述超参数调优的方法及其对模型性能的影响。
展示模型在测试集上的性能评估结果，包括准确率、召回率、F1分数等关键指标。
对比不同模型或算法的结果，分析ResNet算法在猴痘病毒识别中的优势和不足。
讨论实验结果对临床诊断和公共卫生管理的实际应用价值。
总结本文的主要研究结论和发现，包括ResNet算法在猴痘病毒识别中的有效性。
基于研究结论，提出改进公共卫生管理、提高疾病识别准确性的政策建议。