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論文( https://bit.ly/2UAXcwa )によると、説明変数と最終的な予測の間にSEIRモデルを挟んでいる。説明変数は、検査数、直前の流行状況、行政の規制強度、人口密度、社会状況(貧困率、高齢化率等)、移動頻度、大気汚染など
barringtonia のブックマーク 2020/11/17 15:03
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ[COVID-19][machinelearning]論文( <a href="https://bit.ly/2UAXcwa" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://bit.ly/2UAXcwa</a> )によると、説明変数と最終的な予測の間にSEIRモデルを挟んでいる。説明変数は、検査数、直前の流行状況、行政の規制強度、人口密度、社会状況(貧困率、高齢化率等)、移動頻度、大気汚染など2020/11/17 15:03
論文( <a href="https://bit.ly/2UAXcwa" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://bit.ly/2UAXcwa</a> )によると、説明変数と最終的な予測の間にSEIRモデルを挟んでいる。説明変数は、検査数、直前の流行状況、行政の規制強度、人口密度、社会状況(貧困率、高齢化率等)、移動頻度、大気汚染など
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cloud.google.com2020/11/17
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19(...
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論文( https://bit.ly/2UAXcwa )によると、説明変数と最終的な予測の間にSEIRモデルを挟んでいる。説明変数は、検査数、直前の流行状況、行政の規制強度、人口密度、社会状況(貧困率、高齢化率等)、移動頻度、大気汚染など
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Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19(...
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