Oct, 2020

接触追踪中的视角翻转

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TL;DR提出了一种全新的接触追踪范例，基于网络理论的力量，通过向周围人告知传染源与自己之间的距离，从而激发每个人自我保护的本能，提高社交附近感染的注意，减少病毒传播。该系统通过引入行为变革协调问题的解决方案，以极低的采纳阈值实现了用户视角的关键质量体现，并具有更强的加速计划实现更广泛采纳的自然动力和更有效的预警能力。
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发现论文，激发创造
  • 去中心化隐私保护接触追踪

    该研究介绍了一种名为 DP3T 的系统，该系统可用于安全、隐私地进行大规模的近距离追踪。该系统通过智能手机应用程序，帮助用户匿名地记录接近其的其他智能手机的随机 ID，以确保保密性和数据保护，并在 COVID-19 患者上传其 ID 后，通知所有接触过该患者的智能手机用户。

    May, 2020

  • COVI 白皮书

    介绍了一个在加拿大开发的名为 “COVI” 的基于移动应用、利用点对点技术实现的新冠肺炎病毒接触者跟踪与风险意识软件，该软件采用机器学习技术辅助个性化提供病毒感染风险意识，且符合隐私保护标准。

    May, 2020

  • 使用概率性接触追踪在疫情控制中的有效性：超级传播者与传播路径重建的作用

    通过集成概率技术进行风险评估，在 COVID-19 疫情的控制和流行扩展阶段，使用口罩和系统性实施的接触追踪策略可能是一种有效且社会影响较小的替代方案。研究发现，概率接触追踪技术在捕获病原体扩散的逆向传播和超级传播事件方面表现出显著的功效。

    Dec, 2023

  • 个人设备用于接触者追踪：智能手机和可穿戴设备在抗击新冠肺炎方面发挥作用

    本文评述数字接触追踪的三个部件 —— 个人设备、网络技术和传感特征，在基于智能手机和可穿戴设备进行接触追踪的情境下的应用，探讨中心化和去中心化的网络方法、以及利用智能手机和可穿戴设备上的传感特征来检测用户之间的接触风险并对两种设备的接近距离检测性能进行实验比较。

    Aug, 2021

  • COVID-19 的接触率流行病控制：平衡视角

    研究了通过标准 SIR 隔离模型控制 COVID-19 流行病的方法，通过降低社会交往行为来降低有效传播率，然而结果显示，每个人为了避免感染，限制自己的社交活动可能会导致社会收益的损失，存在着一定的混乱成本。

    Apr, 2020

  • 多重网络中基于联系的社交传染

    本文基于多重网络提出了一种基于接触的信息传播模型，分析了疫情式社会传染的临界点与最大特征值的关系，并在实际情况下应用该理论框架分析了信息传播。同时，指出当信息传播系统本质是多重时，使用不同层聚合而成的图会产生缺陷。

    Jul, 2013

  • COVID-19 接触追踪移动应用程序：隐私考虑和相关权衡

    本文分析了新型传染病疫情期间手机应用程序如 TraceTogether 等的隐私权问题，并提出了一些如何改善隐私问题而不降低公共卫生效果的方法。我们希望在编写本文时，确保隐私权是围绕移动接触追踪应用程序的讨论的核心特征，并鼓励社区努力开发具有更强的隐私保护的替代解决方案。

    Mar, 2020

  • DNA：差分隐私神经增强的接触追踪

    COVID19 疫情导致了巨大的经济和社会影响，接触追踪是一种有效的减少感染率的方法，但由于隐私问题尚未被广泛采用。本研究通过使用深度学习神经网络并确保差分隐私，大幅提高了分布式接触追踪技术的隐私保障，能够显著提高潜在感染者的检测并通过有针对性的测试降低感染率，这是将深度学习应用于接触追踪领域并保持隐私保护的重要首次尝试。

    Apr, 2024

  • 数字接触追踪的机器学习方法：TC4TL 挑战

    本研究探讨使用机器学习方法及蓝牙低功耗技术，通过对移动设备的传感数据和元数据分析距离，以改善传统手动接触追踪实践，达到防控传染病的目的。实验结果表明，使用 TableNet 结构和特征工程，可以显著提高模型性能，使得 nDCF 总得分从 2.08 下降到 0.21。

    Mar, 2022

  • COVID-19 和智能手机：基于 BLE 的智能接触追踪

    本论文提出了一种智能接触追踪系统，使用智能手机的蓝牙低功耗信号和机器学习分类器来准确快速地确定接触人员，并保障用户匿名，使用其社交距离规则并进行实时警报。

    May, 2020