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利用发病数据进行疾病爆发和非爆发的早期检测
研究以无实际训练数据为基础，利用基于特征的时间序列分类方法准确预测疾病爆发和非爆发。通过对合成数据和真实数据集的测试，发现在爆发发生之前可以通过统计特征和早期预警信号指示器区分爆发和非爆发序列。
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3 months ago
基于不同噪声的随机疾病传播模型训练的早期预警指标
使用深度学习算法基于噪声引起的传染病传播模型进行训练，提供了传染病暴发的早期警示指标，对真实 COVID-19 病例和受噪声影响的多样疾病传播模型的模拟时间序列的应用结果表明，该指标能够捕捉到疾病暴发时间序列的变化并且优于现有的指标，这对于
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3 months ago
大规模公共卫生数据流中的异常值排名
基于大规模公共卫生数据流，我们提出了一种新的算法任务，利用层次网络和极值分析，对任意单变量方法在每个流中的输出进行排名，以帮助专家区分最重要的离群值。通过公共卫生数据流的人工专家评估，我们的新算法在传统的离群值检测指标上表现最佳。自 202
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6 months ago
KDD
21 世纪重大疾病爆发建模：因果方法
通过统计分析和数据填补技术，我们发现全球发展指标与疾病爆发之间的因果关系，同时识别出最重要的与疾病爆发相关的发展领域。
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3 years ago
城市交通系统中传染病传播的联系网络扩展
通过分析中国三个城市的地铁乘客的智能卡数据构建联系网络，建立了传染病扩散的模型并发现这些城市的地铁联系网络结构相似，且都存在传染病扩散的风险，因此需要重视和规划相应的交通运营策略。
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4 years ago
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