楼主: mingdashike22
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[计算机科学] 传染病爆发背后的网络特征分析 [推广有奖]

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-3-5 14:23:00 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
随机性和空间异质性是近年来研究传染病传播的重要内容。该方法解决了一个反问题,以有效地发现异构网络的决定性拓扑结构,并从传染病爆发的早期生长阶段的数据集中揭示控制网络随机传播的传播参数。用随机微分方程描述了流行病学分室模型和元种群网络模型组合中的种群。由方程导出概率密度函数,用于拓扑结构和参数的极大似然估计。用计算合成数据集和SARS爆发的世界卫生组织数据集对该方法进行了检验。
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英文标题:
《Profiling of a network behind an infectious disease outbreak》
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作者:
Yoshiharu Maeno
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最新提交年份:
2010
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类:Quantitative Biology        数量生物学
二级分类:Populations and Evolution        种群与进化
分类描述:Population dynamics, spatio-temporal and epidemiological models, dynamic speciation, co-evolution, biodiversity, foodwebs, aging; molecular evolution and phylogeny; directed evolution; origin of life
种群动力学;时空和流行病学模型;动态物种形成;协同进化;生物多样性;食物网;老龄化;分子进化和系统发育;定向进化;生命起源
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英文摘要:
  Stochasticity and spatial heterogeneity are of great interest recently in studying the spread of an infectious disease. The presented method solves an inverse problem to discover the effectively decisive topology of a heterogeneous network and reveal the transmission parameters which govern the stochastic spreads over the network from a dataset on an infectious disease outbreak in the early growth phase. Populations in a combination of epidemiological compartment models and a meta-population network model are described by stochastic differential equations. Probability density functions are derived from the equations and used for the maximal likelihood estimation of the topology and parameters. The method is tested with computationally synthesized datasets and the WHO dataset on SARS outbreak.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0905.3582
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关键词:传染病 Quantitative Transmission Presentation Intelligence 传播 dataset infectious 进行 拓扑

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