深度学习如何建模新冠爆发动态？NTU-Lock Yue Chew《用SEIR多路网络模型建模新加坡COVID-19大流行》附视频 - 专知VIP

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深度学习 · 新型冠状病毒 ·

2022 年 4 月 28 日

深度学习如何建模新冠爆发动态？NTU-Lock Yue Chew《用SEIR多路网络模型建模新加坡COVID-19大流行》附视频

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在本次演讲中，我将介绍一个易感-暴露-感染-去除(SEIR)模型，该模型利用多重和时间网络来研究新加坡冠状病毒感染疾病(COVID-19)的暴发动态。具体来说，我们的多元网络包括家庭网络、宿舍网络、工作场所网络、临时人群网络和临时社交聚会网络。我们的模型使我们能够模拟和调整现实世界社会互动的不同形式，通过检查繁殖数R0的动态，来研究COVID-19在新加坡的传播。我们的方法表明，在大流行的不同时刻和阶段，针对COVID-19传播的各种控制措施具有潜在的有效性。

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