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ICLRDNA：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
PDF3 months ago
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。
PDF7 months ago
CIRO: COVID-19 感染风险本体
通过使用 COVID-19 感染风险本体论（CIRO）的资源描述框架（RDF）和 SPARQL（SPARQL 协议和 RDF 查询语言）查询，本研究试图通过自动评估每个人的感染风险来减轻公共卫生官员的负担，并建立的知识图表明了其能够推断政府
PDFa year ago
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
PDF2 years ago
接触追踪中的视角翻转
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
PDF4 years ago
MM接近感应：建模和理解嘈杂的 RSSI-BLE 信号和其他移动传感器数据，用于数字接触追踪
为了有效地进行数字化接触追踪，我们提出了一种新的系统，通过蓝牙低功耗信号和其他设备传感器（加速计、磁力计、陀螺仪）的联合模型来估计成对个体接近度，并探索多种方法来解释传感器数据流以及使用多种统计和深度学习方法来学习传感接近度的表示，并报告规
PDF4 years ago
WiFiTrace: 使用被动 WiFi 传感进行基于网络的传染病接触追踪
通过 WiFi 传感器实现无需客户端参与的网络中心式接触者追踪，使用图算法提升传统方法的效率，基于实验验证其可行性和有效性。
PDF4 years ago
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。
PDF4 years ago
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
PDF4 years ago