Oct, 2020

新冠疫情在中国内地的空间扩散模式的多重分形尺度分析

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TL;DR通过中国境内实时 COVID-19 数据集，采用 ArcGIS 技术和盒计数方法，本文探索了 COVID-19 大流行在中国的空间扩散模式中的多重分形缩放及其演化特征，发现 COVID-19 在中国呈多分形分布，其空间扩散过程经历了四个阶段，即初始阶段、快速扩散阶段、分级扩散阶段和最终的收缩阶段；结果提示多重分形理论有望用于表征 COVID-19 大流行的时空扩散，推测对其他疾病的研究也有指导意义。
发现论文，激发创造
  • 意大利新冠疫情第一波中社交媒体公共话语的时空变化探究

    本文提出了一种方法，利用社交媒体上的语言行为探索重要事件（如 SARS CoV2 大流行）对社会的影响，特别是对空间和时间方面的重要特征进行分类和定量分析，并通过时间序列分析和聚类来确定空间 - 时间类别。利用定性比较分析，方法已在意大利首次冠状病毒流行中得到了应用，结果印证了心理学观察结果，即从事件物理距离越远，越会关注团结和政策而不是疫情本身。

    Jun, 2023

  • 中国、意大利和法国 COVID-19 传播分析和预测

    本文分析了中国、意大利和法国 2020 年 1 月 22 日至 3 月 9 日新冠疫情爆发的时间动态，指出简单的平均场模型可以有效地描述病毒的传播特征以及患者感染人数的峰值及出现时间，尽管感染率和死亡率会有所变化，但康复速率参数似乎表现出匹配性。其中，本文所构建的模型对意大利新冠疫情的流行高峰定于 2020 年 3 月 20 日左右，最高感染人数约为 16,000 人。

    Mar, 2020

  • 多尺度移动网络与传染病大规模传播

    本文研究人类移动性在感染病毒建模中的重要性，并通过分析 29 个国家的移动数据和构建重力模型，以及将短程通勤流纳入全球疫情结构化流行病模型中，证明通勤流的引入会影响到疫情在近距离群体中的传播，但对全球模式的影响相对较小。

    Jul, 2009

  • 多重分形 - 谱特征增强异常扩散分类

    多重分形光谱特征在增强异常扩散分类中表现出多样而强效的作用。

    Jan, 2024

  • 人类旅行的尺度定律

    通过分析美国纸币的流通，我们发现人类旅行遵从 Levy 飞行的规律，可以通过一个双参数连续时间随机漫步模型进行数学描述，并证明人类在地理尺度上的旅行是一个具有二重性的超扩散过程。

    May, 2006

  • 异质社会系统中疾病传播的因果推断

    通过新提出的潜在影响点过程模型 (Latent Influence Point Process，LIPP) 来量化传染病在人口密集地区的内部动态对事件发生的反馈（触发区域性爆发疫情的前期病例存在的可能性），并研究了昆士兰州 15 年的登革热病例，发现爆发主要由州间全局扩散所驱动，而密集地区的疫情受到前期流行病的缓慢而持续的反馈，而边缘区域的疫情则受到快速但不稳定的反馈。该模型揭示了不同组之间的直接和间接扩散过程以及基于接触和向量传播疾病的概率因果关系。

    Jan, 2018

  • 可视化 COVID-19 研究

    本文提供了一种结合大型数据建模、信息制图和趋势分析的新型自动化主题可视化方法，用于快速发现 COVID-19 疫情下的主题和研究资源，结果显示了有关社交隔离、医疗话题、病毒在不同地区的演变轨迹等信息，同时也表明了迫切需要快速自动化地进行大规模数据的搜索和浏览。

    May, 2020

  • 规模自由网络中的流行病传播

    该研究基于真实数据，分析了在规模自由网络上计算机病毒的传播，并定义了一种动态模型，发现了其特有的临界传染现象，为病毒的管理提供了新的理论框架。

    Oct, 2000

  • 探讨社会压力对 COVID-19 的适应动态的影响：揭示面对流行病的未知人群行为

    在自然灾害的背景下，人类的反应不可避免地与自然因素交织在一起。COVID-19 大流行作为一个重要的压力因素，揭示了不同国家在应对不同地区感染爆发蔓延方面适应动力的深刻差异，突显了文化特征在自然灾害分析中的关键作用。

    Nov, 2023

  • 使用自动概率规划建模室内空间中 COVID-19 的传播

    新冠病毒在室内空间传播的概率规划和动态图分析模型，探讨了非药物干预措施对疾病传播的影响和预测。

    Aug, 2023